La transformación data driven de las compañías, un asunto de supervivencia

Durante el Digital Enterprise Show celebrado en Madrid a finales del mes pasado tuvimos la oportunidad de conocer el estado del arte de todas las disciplinas que rodean la digitalización de las compañías. La transformación data driven se planteó como un asunto clave.

Así, a big data y la analítica avanzada se les dedicó una serie de siete ponencias en las que nueve expertos del mundo de los datos compartieron sus experiencias, los retos a los que nos enfrentamos y formas de superarlos con éxito.

La jornada comenzó con la ponencia de Elena Gil, CEO de LUCA, la unidad de datos de Telefónica, “Connecting big data & AI with business”, en la que plasmó perfectamente el momento que viven actualmente las organizaciones y la necesidad de la transformación data driven. “El mundo digital impacta en todas las compañías, están cambiando las reglas del juego y surgen nuevos competidores en todos los sectores como Spotify, Uber…”, dijo. Competir en este entorno requiere, entre otras cosas, “proponer la oferta perfecta en el momento preciso a través del canal adecuado”. En este sentido, muchas organizaciones están utilizando big data e inteligencia artificial en algunas iniciativas pero encuentran barreras para poder integrar en los procesos funcionales el conocimiento extraído de los datos.

Elena Gil dejó claro que el uso de big data e inteligencia artificial “no es una cuestión de diferenciación, sino de supervivencia”. Y ¿por qué ocurre ahora? La respuesta es que la explosión de los datos y la gran evolución de la tecnología han permitido un rápido desarrollo de la analítica, que incluye el machine learning y la inteligencia artificial.

Visión de negocio

Ke Zhang, COO de Graphext, con su evocativo: “Data science for business”, nos recordó que los insights deben enfocarse en resolver problemas de negocio mediante casos prácticos de customer analytics y técnicas de visualización de grafos. Yo lo completaría y diría “Data science for business, más allá de Kaggle” para remarcar la importancia del negocio y evitar que las compañías se centren en la parte de modelado que, aunque es crítica, eclipsa por su efecto WOW a la de negocio, que todavía no está siendo abordada adecuadamente por la mayoría de las compañías. Telefónica sí implementa ya big data en muchas de sus iniciativas, sobre todo en las más relevantes y críticas, como recordó Elena Gil.

De forma complementaria, con una perspectiva más tecnológica, Luis Reina, global market -cloud sales analytics architect de IBM, enfatizó el valor de lo que se conoce como enterprise insight platform, plataformas que vienen a facilitar la extracción del conocimiento de los datos para asegurar que una compañía sea data-centric, como explica habitualmente Chema Alonso cuando habla de la cuarta plataforma.

Dichas plataformas afrontan este objetivo mediante tres pasos:

• Captura de información, donde cobra especial relevancia la combinación de bases de datos relacionales con bases de datos NoSQL unidas mediante la virtualización de datos, lo que permite que se hable un lenguaje único de datos en toda la organización.
• Organización de la información mediante transformaciones y análisis de perfiles con especial énfasis en la calidad, el gobierno y la regulación.
• Y, por último, inclusión de las capacidades de visualización, operativización y por supuesto de la analítica avanzada mediante técnicas de machine learning y modelos cognitivos de inteligencia artificial.

En este ámbito, Elena Gil recordó que Telefónica ha sido reconocida por Forrester como líder en “The Forrester Wave” de proveedores especializados de insights, como única telco y por delante de empresas como SAP, IBM, Teradata y Alibaba, entre otros. Forrester reconoce a Telefónica como la empresa con la oferta más completa y potente del mercado mundial para acompañar a las compañías en la transformación data driven.

La convergencia de big data

La visión de la CEO de LUCA (Telefónica Empresas) sobre el futuro próximo es clara: “Big data se encuentra en el centro de la confluencia de varias tecnologías: IoT, real time, cloud e inteligencia artificial, que permiten expandir su campo de acción y que se pueda utilizar como servicio (as a service), lo que simplifica su complejidad tecnológica a las organizaciones.

Elena matizó que “cobra especial relevancia el binomio big data e inteligencia artificial puesto que se retroalimentan en un bucle sin fin, que abre un nuevo mundo de oportunidades: big data facilita la inteligencia artificial gracias a la generación de grandes cantidades de datos y el incremento de la capacidad para almacenarlos y procesarlos, mientras que la inteligencia artificial expande la capacidad de big data para extraer insights de negocio, automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones, algo que dada la cantidad de datos existentes sería imposible.

Inteligencia cognitiva

Otro de los temas protagonista fue el uso de la inteligencia cognitiva en la interacción con los clientes y cómo ésta mejora la experiencia del usuario.

Si en febrero de 2017 Telefónica fue la primera telco en el mundo en presentar un asistente virtual, AURA, esta vez le tocó el turno a Luca Pronzati, chief business innovation officer de MSC Cruises, con Zoe, el primer asistente virtual en el sector de los cruceros.

Retos futuros

Para aprovechar al máximo las capacidades de big data y la inteligencia artificial es preciso llevar a cabo la transformación data driven y convertirse en una compañía guiada por los datos

Elena Gil afirmó que “la tecnología ya está disponible y no va a ser nunca más el cuello de botella”. Victor Agramunt, director en Seidor Analytics, compartió esta visión en su intervención: “El gran reto es la transformación de las personas y su mentalidad”. Los desafíos en este momento, según Elena, son tener acceso al talento, velar por la privacidad y seguridad y actuar con ética”.

Sobre ética también habló Rafael Fernandez, CDO de Bankia y presidente del Club de CDO de España, quien dijo que “para poder establecer una estrategia “data ethics” en las compañías necesitas patrocinador y dinero porque no solo se trata de implantarla, sino de mantenerla sostenidamente en el tiempo. Además, para resultar efectiva es necesaria una cultura del dato desarrollada en la compañía mediante planes de data literacy“. “Sin una cultura del dato madura en las organizaciones, una estrategia de ética de datos va a fallar”, afirmó.

Rafael puso sobre la mesa un aspecto muy interesante: “Hace años se hablaba de privacidad y anticipo que en los próximos años lo haremos de discriminación”. Es un tema crítico en el que ya se está trabajando desde Telefónica, que ha establecido unos principios de la inteligencia artificial y está desarrollando metodologías que permitan entrenar algoritmos más justos”.

José Ignacio Goicoechea, de Serikat, profundizó en el cumplimiento de la regulación sobre privacidad y, en particular, en el uso de tecnologías de anonimización que permiten asegurar el “equilibrio complejo entre organizaciones que tienen datos y otras a las que les vendría bien utilizarlos”.  

Finalmente, Elena recordó que Telefónica Empresas, de la mano de LUCA, ayuda a otras compañías, de manera flexible y adaptada a las necesidades de cada una, a acelerar la transformación data driven y convertirse en organizaciones que mejoran la toma de decisiones en base a datos, extrayendo su verdadero valor, en lugar de basarse solo en opiniones o intuiciones.

Imagen: Christian Barrete

Artículo originalmente publicado en Blog ThinkBigEmpresas