BigData Magazine Nº2 (Noviembre 2019) by Ecommerce News

BigDatamagazine Revista especializada en Big Data. Ejemplar gratuito.

Nº2 Noviembre 2019

Especiales Big Data & Wine / Sector Seguros

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Editorial

Datos, datos y más datos

a cabecera de inicio de nuestro podcast Territorio Big Data, espacio que te invitamos a no perderte, habla de datos, datos y más datos. No son pocos los seguidores que se acercan paran asegurarnos que cuando la escuchan se ven reflejados porque ese es su día. Los datos siempre han estado ahí desde los inicios del hombre pero no ha sido hasta esta época, con los avances en el sector digital y la Inteligencia Artificial, cuando los datos han pasado de ser dígitos a ser literalmente dinero. No todos los responsables de las empresas de nuestro país son capaces todavía de hacerse a la idea. No es sencillo ponerse unas gafas imaginarias que logren que al mirar al departamento de Big Data de su empresa, les haga ver torres de perforación brotando crudo. Y es que como dice Rafael Fernández, presidente del CDO Club Spain y CDO de Bankia, “los datos son el nuevo petroleo”. Por este motivo es tan importante en este momento la labor del Chief Data Officer como embajador dentro de las empresas de las posibilidades que el dato ofrece. Si la dirección de la empresa ya está convencida, el paso dado es grande, en caso contrario, la necesidad de casos de BIG DATA MAGAZINE Edita: Digital Tech Communications Group S.L. C/ Núñez Morgado, 5 (local) 28036 MADRID CIF: B87917563 Depósito legal: M-11022-2018 www.bigdatamagazine.es info@bigdatamagazine.es

uso sencillos de rápido éxito es primordial. Así se

convencerá poco a poco a los descreídos del dato. Pero no nos podemos conformar con convencer a las capas altas, son primordiales para la financiación, pero sin una base sólida, el trabajo será vano. Lo complicado llega cuando sacas de su zona de confort al resto de empleados de la empresa y le explicas que tienen que ser los guardianes del dato. Es ineludible que los datos que lleguen a los casos de uso tengan calidad y para ello es imprescindible que los responsables primeros del dato, se sientan parte del proyecto común. Ahí es dónde aparece esa palabra que tanto hemos escuchado en cada evento sobre Big Data al que asistimos, diplomacia. Es el momento de evangelizar en el dato y para ello hay tener claro los motivos de cada uno. Lo que está indicado para una empresa puede estar contraindicado para otra. Por este motivo es importante ser capaces de dimen-

sionar lo que necesitamos, y llevar a cabo un proyecto específico que se impregne de la cultura de la empresa desde sus cimientos. Solo así el dato será petroleo y no una rémora para los objetivos del negocio.

Socios directores: Pedro Pablo Merino y Samuel Rodríguez. Redactor Jefe: José Luis Arcángel. Redactores: Georgina Ortíz, Laura Quelle y Vicente Ramírez. Relaciones Públicas: Angie Parra. Director Comercial: Luis Rincón. Publicidad: info@bigdatamagazine.es

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Sumario 06. Infografía Gobierno del Dato: Enfoque

colaborativo centrado en los metadatos

08. Podcast Territorio Big Data 10. Agenda de eventos 11. Especial Big Data e IA en el sector vitivinícola 12. Matarromera Roberto Sanz Soblechero 16. Raw Data Albert Duaigües Manuel

18. Enolytics Andrés Bonet-Merten y Cathy

Huyghe

20. Decidata Alejandro Asúnsolo 22. Pure Storage Marco Blanco 24. Talend David Ruiz

26. Anjana Data Mario de Francisco 28. Especial Big Data e IA en el sector seguros Casos de uso 30. VidaCaixa Paula Álvarez 34. Aegon Hugo Fraguas 36. Liberty Seguros Ken Deane 38. Eventos CES París 2019 39. Eventos Mobile Commerce Congress 2019

36 37

40. Eventos Data&cIA Congress 2019 42. Eventos Big Data&AI Congress 2019 44. Mr Jeff Juan José García 46. Sodexo Elena Díaz de Liaño 48. Libros ¿Quieres iniciarte en el mundo del

Big Data?

50. Derecho y Big Data Primera sanción

en Europa por el uso de la tecnología de reconocimiento facial

26 30 BigDatamagazine | Noviembre 2019

6 Infografía

Gobierno del Dato: Gobierno GobiernodeldelDato: Dato: centrado Enfoque colaborativo en los centrado metadatos Enfoque Enfoquecolaborativo colaborativo centradoenenloslosmetadatos metadatos UnaUna propuesta propuesta innovadora innovadora y disruptiva, y disruptiva, adaptada adaptada a laanueva la nueva era era tecnológica, tecnológica, que,que, aterrizada aterrizada a laaorganización, la organización, y y acompañada acompañada de las de soluciones las soluciones correctas correctas puede puede llevarnos llevarnos al éxito al éxito en la enimplementación la implementación de nuestras de nuestras iniciativas iniciativas de de Gobierno Gobierno del Dato. del Dato. PERSONAS PERSONAS

PROCESOS PROCESOS

TECNOLOGÍA TECNOLOGÍA

Roles Roles y responsabilidades y responsabilidades en un enentorno un entorno colaborativo colaborativo

Ágiles Ágiles y automatizables y automatizables con con vistas vistas a suaevolución su evolución en elen tiempo el tiempo

Enfoque Enfoque agnóstico agnóstico a lasatecnologías las tecnologías de tratamiento de tratamiento de datos de datos

ROLES ROLES Y RESPONSABILIDADES Y RESPONSABILIDADES Funciones Funciones definidas definidas parapara cada cada rol. rol. Stakeholders Stakeholders con con derechos derechos y responsabilidades. y responsabilidades.

Alta Dirección Alta Dirección CDO CDO y Arquitectura y Arquitectura

Sistemas Sistemas

Owners Owners y Stewards y Stewards

ApoyoApoyo e impulso e impulso a la cultura a la cultura del dato del dato

Estrategia Estrategia de datos de datos y yAdministrar Administrar y evolucionar y evolucionar modelo modelo de gobierno de gobierno la infraestructura la infraestructura técnica técnica

Puntos Puntos de encuentro de encuentro de distintos de distintos intervinientes. intervinientes. Seguimiento Seguimiento de iniciativas de iniciativas en curso, en curso, revisión revisión de de nuevas nuevas y toma y toma de decisiones. de decisiones. Recurrencia Recurrencia periódica periódica espaciada. espaciada.

GESTIÓN GESTIÓN DEL DEL CAMBIO CAMBIO Y COMUNICACIÓN Y COMUNICACIÓN Comunicación Comunicación efectiva efectiva y eficiente y eficiente que que trascienda trascienda a a todos todos los niveles los niveles de lade entidad. la entidad. Uso Uso de workflows, de workflows, recordatorios, recordatorios, mensajes mensajes y alertas y alertas automatizados automatizados basados basados en roles. en roles.

Definición Definición de objetos de objetos con sus con relaciones sus relaciones y y jerarquías jerarquías en un enmetamodelo un metamodelo único. único. Flexible Flexible y escalable y escalable con metadatos con metadatos de negocio, de negocio, técnicos técnicos y operacionales. y operacionales.

ENFOQUE ENFOQUE INCREMENTAL INCREMENTAL Casos Casos de uso de con uso alcances con alcances acotados. acotados. Extrapolable Extrapolable a diferentes a diferentes situaciones. situaciones. Medición, Medición, seguimiento seguimiento y análisis y análisis de métricas. de métricas. Separar Separar el stock el stock de lade nueva la nueva producción. producción.

Responsables Responsables y y proveedores proveedores de datos de datos

LegalLegal y Auditoría y Auditoría

Auditoría Auditoría del uso dely uso y tratamiento tratamiento de losde datos los datos

COMITÉS COMITÉS Y MESAS Y MESAS DE TRABAJO DE TRABAJO

METAMODELO METAMODELO AGNÓSTICO AGNÓSTICO A LAATECNOLOGÍA LA TECNOLOGÍA

Entorno Entorno colaborativo colaborativo e interactivo. e interactivo. Aterrizado Aterrizado y adaptado y adaptado a laaorganización. la organización.

Desarrolladores Desarrolladores Usuarios Usuarios de negocio de negocio

Uso deUso metadatos de metadatos y y Acceso Acceso ágil y ágil rápido y rápido desarrollo desarrollo de procesos de procesos a los datos a los datos

POLÍTICAS POLÍTICAS Y PROCEDIMIENTOS Y PROCEDIMIENTOS Las políticas Las políticas definen definen las “reglas las “reglas del juego”. del juego”. Los procedimientos Los procedimientos establecen establecen la forma la forma en laen que la que los los distintos distintos rolesroles interactúan interactúan entreentre sí. sí. Ágiles Ágiles y flexibles y flexibles con alcance con alcance definido. definido.

CICLO CICLO DE VIDA DE VIDA DEL DEL DATODATO Capas Capas de información de información parapara la organización. la organización. Alineado Alineado con la con arquitectura la arquitectura técnica técnica y con y el con ciclo el ciclo de de vidavida del software. del software. Metadatos, Metadatos, linaje, linaje, trazabilidad trazabilidad y auditoría. y auditoría.

AUTOMATIZACIÓN AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS DE PROCESOS TÉCNICOS TÉCNICOS Ahorro Ahorro en tiempos en tiempos y costes. y costes. Reducción Reducción de errores de errores operacionales operacionales derivados derivados de lade la interacción interacción humana. humana. Nos Nos ofrece ofrece trazabilidad trazabilidad y auditoría. y auditoría.

GESTIÓN GESTIÓN PROACTIVA PROACTIVA Y PREVENTIVA Y PREVENTIVA Analítica Analítica avanzada avanzada parapara gobierno gobierno del dato. del dato. Anticipación Anticipación de problemas de problemas e impactos. e impactos. Detección Detección de datos de datos y procesos y procesos no gobernados no gobernados y y "cuellos "cuellos de botella". de botella".

Fuente: Anjana Data BigDatamagazine | Noviembre 2019

Especial Mobile Commerce Congress 2015

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8 Podcast / Territorio Big Data

Territorio Big Data CARLOS GÓMEZ CHIEF DATA & ANALYTICS OFFICER DE GLOVAL

BERNAT GARCIA DIRECTOR DE OPERACIONES Y CDO DE YAENCONTRE

RAÚL GÓMEZ DE ZAMORA, IT MANAGER EMEA EN RIA FINANCIAL

PEDRO TOME HEAD OF DISTRUPTIVE INNOVATION AND BIG DATA EN EVO BANCO

ENRIQUE GONZÁLEZ, SALES DIRECTOR PARA ESPAÑA Y PORTUGAL DE SNOWFLAKE

Siguenos en:

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DATOS DE CLIENTES DATOS DE LOS PROVEEDORES

DATOS DE EMPLEADOS

DATOS DE PARTES

DATOS DE ACTIVOS

DATOS DE CONTABILIDAD

DATOS DE UBICACIÃ&#x201C;N

DATOS DE REFERENCIA

DATOS DE PRODUCTOS

Eventos

19 y 20 de noviembre. Gran Via Venue, Barcelona. Smart City World Congress

20-21 de noviembre. Kinépolis, Madrid. BigThings

28 de noviembre. AC Barcelona Fòrum, Barcelona. Singularity Tech Day

4 de diciembre. Universidad de la Rioja, La Rioja. Desayuno tecnológico: Big Data para viticultura

11 de diciembre. IFEMA Palacio Municipal, Madrid. Dell Technologies Forum

25 de enero. Palacio Euskalduna Jauregia, Bilbao. BilboStack

Desde 2011 se llevan reuniendo diferentes profesionales para compartir los avances tecnológicos que se realizan para generar ciudades más inteligentes. El evento de 2019 abordará los problemas más urgentes que enfrentan las ciudades: medio ambiente, movilidad, transformación digital, gobernanza y ciudad inclusiva.

En este evento no solo tendrán voz los líderes del área de desarrollo, sino que también se podrá escuchar a personas del escenario empresarial. A lo largo del día se presentarán las últimas innovaciones tecnológicas. Algunos de los ponentes que asistirán son: Chema Alonso, CDO de Telefónica; o David Carmona, General Manager AI de Microsoft.

En esta ocasión, el evento se centrará en la seguridad y la competitividad. Desde las 8.30h hasta las 18.30h se compartirán todo tipo de detalles sobre el funcionamiento y la organización de las siete organizaciones que forman parte de Dell Technologies: Dell, Dell EMC, Pivotal, RSA, Secureworks, Virtustream y VMware.

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Este evento lleva celebrándose desde el 2012 con el nombre de Big Data Spain. En esta nueva edición han decidido cambiarle el nombre a BigThings. Es un evento donde no solo se habla de Big Data, sino que tratan otros temas relacionados como son la Inteligencia Artificial, Machine Learning, IoT o el Blockchain.

Se presentarán algunas soluciones tecnológicas que se pueden aplicar en el mundo de la viticultura y la vinicultura. Además, la empresa Raw Data explicará los casos de éxito en las bodegas pioneras de la zona del Penedès. Es un evento dirigido a enólogos, técnicos de campo, equipos directivos y viticultores responsables de la planificación de la vendimia.

Por noveno año consecutivo, profesionales referentes en el sector tecnológico a nivel nacional e internacional vendrán a Bilbao a compartir sus conocimientos y experiencia en los temas más punteros. El año pasado en su octava edición volvieron a coronarse como una de las citas más importantes del país.

Especial Mobile Commerce Congress 2015

Especial Big Data e IA en el sector vitivinĂcola BigDatamagazine | Noviembre 2019

12 Especial Big Data e IA en el sector vitivinícola / Bodegas Matarromera

Big Data & Vino ¿Wine Not? ¡La transformación digital es un hecho! Muchos sectores han empezado a apoyarse de la tecnología para el rendimiento de sus procesos de producción, gestión y distribución, entre ellos el sector vitivinícola no podía quedarse atrás.

Texto: Angie

Parra

odegas Familiares Matarromera es uno de los referentes vitivinícolas de nuestro país. El grupo presidido por Carlos Moro, Premio Nacional de Innovación 2017 por su pionera apuesta en el sector agroalimentario, cuenta con 10 bodegas en 6 Denominaciones de Origen tan prestigiosas como Ribera del Duero, Rioja, Rueda, Ribeiro, Cigales y Toro. La compañía tiene presencia en más de 80 países y es que, además comercializa otras líneas de producto como aceites de oliva virgen bajo la marca Oliduero, vinos sin alcohol y de baja graduación bajo la marca WIN y cosmética natural con su marca Esdor. No contentos con esta apertura a lo novedoso, también ha diversificado BigDatamagazine | Noviembre 2019

su negocio hacia el mundo del enoturismo, la restauración y el comercio electrónico. En toda su cadena de valor la innovación digital es esencial, como nos explica su Director de Comunicación y Estrategia Roberto Sanz Soblechero. Big Data Magazine (BDM): ¿Cómo entiende Bodegas Familiares Matarromera este proceso de la transformación digital? Roberto Sanz Soblechero (RSS):

La transformación digital forma parte de nuestro plan estratégico y se traslada a todas las áreas aprovechando la tecnología para mejorar nuestros procesos, nuestros sistemas de trabajo, optimizando el rendimiento y generando nuevas oportunidades de negocios que satisfagan a un consumidor cada vez más exigente y global.

Articulamos la transformación mediante la implicación de nuestros grupos de interés, haciéndoles partícipes de los procesos que van a constituir la base del cambio y la consolidación. Mediante la transformación digital pretendemos adaptar la organización a la era tecnológica, donde los modelos de negocio, los productos y servicios, las personas, las metodologías internas, el talento y, en definitiva, todo, cambia. Gracias a la transformación digital queremos alcanzar un modelo de negocio en el que la innovación sea colaborativa desde nuestros proveedores, trabajadores, distribuidores y hasta el consumidor final los medios productivos estén conectados, las cadenas de suministro estén integradas, y los canales de distribución y atención sean digitales.

Roberto Sanz Soblechero, Director de Comunicación y Estrategia en Bodegas Matarromera Todo ello gestionando un producto inteligente, personalizado y que permita la generación de nuevos modelos de negocio. Un modelo de negocio inteligente, digital, eficiente y sostenible. BDM: En un sector tan tradicional ¿cuáles son los desafíos a los que se enfrentan en la transformación digital? RSS: En un sector como el

agroalimentario con una base de desarrollo situada en entornos rurales afrontamos retos como: • La creación de telecomunicaciones y procesos digitales en zonas de difícil acceso. • Generación de entornos propicios que impidan la despoblación.Atracción del talento que aporte valor añadido en los diferentes procesos a través de nuestro personal o proveedores tecnológicos en cada una de las zonas de la cadena de valor. • Adaptación de los perfiles profesionales, debido a la diversificación de personas y puestos de trabajo con diferentes roles en el sector. BDM: ¿Cuándo iniciaron este proceso de transformación digital y adoptar nuevas tecnologías? RSS: Desde los inicios de la creación

del grupo, nuestro presidente Carlos Moro siempre ha tenido la convicción de crear valor añadido a través de la innovación. Esto forma parte del ADN de la compañía y ha facilitado la introducción de las nuevas tecnologías a lo largo de toda la historia de la empresa. Fuimos elegidos por Microsoft en todo el mundo como la bodega del futuro en instaurar sus sistemas y métodos; ahora estamos desarrollando un proyecto de la mano de Vodafone único en nuestro sector. Ya hace 5 años comenzamos con la transformación digital como visión de compañía, creando el primer plan estratégico tecnológico. Establecimos diferentes puntos de mejora en diversos puntos de la cadena de valor apoyado en la digitalización a través de adquisición de información, analítica y explotación de resultados que ha ido derivando al actual concepto de Big Data. BDM: Actualmente se apoyan del Big Data ¿cómo surge esta unión? RSS: Efectivamente una de las

tecnologías que llevamos utilizando desde hace años es el Big Data. Esta unión nace de la necesidad que se nos presentaba a través de toda la cadena de valor de la adquisición de información

Roberto Sanz Soblechero, Director de Comunicación y Estrategia en Bodegas Matarromera

y de la cantidad de datos que crecía exponencialmente, que teníamos almacenados, de poder procesarlos y trabajar con ellos para obtener un valor añadido en eficiencia, rapidez, sostenibilidad y seguridad. Necesitábamos dar un salto cuantitativo y cualitativo; cuantitativo con los datos, ser capaces de almacenar ordenadamente la cantidad de datos que teníamos y adquiríamos, y agregar a esa información datos externos y datos de

todo tipo: sistemas georreferenciados, imágenes, visión artificial, interacciones entre sistemas… y cualitativo, de forma que pudiéramos ser capaces de procesar muchísima información de todo tipo, analizar con los datos que nunca antes habíamos descubierto, nuevas interacciones, nuevos comportamientos, nuevas oportunidades … y todo esto no cabía otra solución que realizarlo a través de una de las tecnologías como es el Big Data. BigDatamagazine | Noviembre 2019

14 Especial Big Data e IA en el sector vitivinícola / Bodegas Matarromera BDM: ¿Qué datos recogen y para qué los utilizan? RSS: Es impresionante la cantidad de

datos que recogemos y procesamos. Comenzamos recogiendo datos desde el propio terruño del viñedo y terminamos analizando las opiniones de nuestros consumidores y clientes con nuestros productos. Empezando desde la zona de campo a través de la agricultura de precisión, podemos enumerar la adquisición de datos mediante vuelos con drones, sensores de suelo, estaciones meteorológicas o partes de trabajo para conocer en tiempo y forma las condiciones de nuestras parcelas y adoptar soluciones para hacer que tenga las mejores condiciones para obtener el producto de mayor calidad posible. Contamos con trazabilidad total y logística mediante la recogida de información de producto como de procesos, desde la recepción de materia prima hasta que sale el producto final a nuestros clientes, a través de sensores, sistemas de códigos de lectura y software de gestión en todos los pasos de nuestras operaciones. Adquisición de datos de nuestros clientes y sistemas de escucha a través de redes sociales por zonas para conocer sus opiniones, expectativas y comentarios de manera que podamos conocer mejor el mercado y ofrecer productos, servicios y atención a medida. Sólo se puede mejorar aquello que podemos medir, estamos en una ilusionante época de oportunidades. BDM: ¿Tienen estadísticas de cómo y en qué ha mejorado la producción y otros factores con estas novedades? RSS: Hemos constatado una

disminución en el tiempo de realización de los procesos mediante la introducción de la digitalización, y sobre todo comprobamos que somos capaces de tomar más decisiones y de una forma más rápida y ágil, apoyados a través de una analítica de datos avanzada que nos permite tomar la decisión más correcta y reduciendo el porcentaje de error. BDM: ¿Los asuntos de Big Data e Inteligencia Artificial se manejan de forma interna o externa? RSS: Las necesidades y objetivos de

lo que queremos obtener se tratan de una forma interna, pero no cabe duda de que somos una empresa dedicada a un sector que no es el tecnológico y BigDatamagazine | Noviembre 2019

no somos capaces de absorber toda la tecnología que se genera internamente. Nos apoyamos en partners tecnológicos que nos acompañan en este camino de la transformación digital y con los que compartimos proyectos adaptados a nuestras necesidades actuales y estudiamos nuevas fórmulas para construir un futuro mejor.

BDM: ¿Desde cuándo tienen disponibles los datos sobre sus bodegas con los qué poder trabajar? RSS: Desde el momento de su creación.

Aunque inicialmente se han almacenado datos en formato papel, cuando se ha estimado que el dato era de carácter primordial, se ha digitalizado para facilitar su tratamiento. Por ejemplo, la caracterización de la vendimia en sus parámetros principales para realizar un posterior estudio de la añada y ver comparativa con añadas anteriores. BDM: ¿Cómo han afectado los avances en Inteligencia Artificial a su bodega? ¿Y el Internet de las Cosas? RSS: La inteligencia artificial y

el internet de las cosas son unas tecnologías que actualmente están arrancando pero que en pocos años una empresa que quiera estar en punta de lanza en su sector no podrá llevarse a cabo sin ellas. No hay que perder de vista que, aunque la tecnología evoluciona deprisa, los seres humanos no cambiamos al mismo ritmo que esta. Llevamos trabajando desde el año pasado en proyectos con inteligencia artificial, siendo nuestra primera inmersión en este campo. En la transformación digital focalizamos esfuerzos en la tecnología llevada a la transformación cultural (mentalidad, nuevos modelos de negocio y formas de trabajar). La aplicación de la Inteligencia Artificial la realizamos en base a las necesidades de las personas. Nos está afectando en la forma de trabajar y en la toma de decisiones. Cada vez más la toma de decisiones es más automática a través de algoritmos definidos por las personas, pero ejecutados por máquinas, que son capaces de hacernos llegar a decidir la solución más optima, aunque la última decisión sea tomada por las personas en toda su cadena de valor desde el campo hasta la venta al consumidor final. BDM: ¿En qué procesos desde la vendimia hasta el embotellado

usan sistemas con Inteligencia Artificial? ¿Utilizan sensores en cepas para saber en qué estado se encuentran? RSS: En este campo ya hemos

empezado a obtener información, tratarla y obtener conclusiones. Hasta la llegada de la uva a la bodega algunos de los procesos que hemos logrado obtener conclusiones a través de sistemas de inteligencia artificial son la mejora de la calidad de la uva en las parcelas, predicción de la vendimia y necesidad de riego, por ejemplo. En la propia recogida de uva cuando se realiza la entrada en la bodega realizamos un sistema de selección con visión artificial que ejecuta la toma de decisión automática de eliminación de cualquier componente no deseado en los racimos o aquellos granos que no alcance las variables de calidad definidas. Esto es fundamental para elaborar vinos de la más alta calidad. Dentro de la zona de elaboración estamos trabajando en sistemas que reducen los tiempos de gestión, los consumos y los costes para ser más eficientes y sostenibles. Debido a la gran cantidad de hectáreas que tenemos de viñedo, siendo el grupo con mayor número de Ha en

Roberto Sanz Soblechero, Director de Comunicación y Estrategia en Bodegas Matarromera

“Desde los inicios del grupo, nuestro presidente Carlos Moro siempre ha tenido la convicción de crear valor añadido a través de la innovación. Esto forma parte del ADN de la compañía y ha facilitado la introducción de las nuevas tecnologías a lo largo de toda la historia de la empresa” Castilla y León, para conocer nuestro terruño nos guiamos de sensores situados en zonas estratégicas para abarcar todo el territorio. A través de estos sensores pretendemos obtener una serie de variables que caractericen a un conjunto de cepas. Trabajamos con sistemas que nos proporcionan la caracterización de la cepa desde una recogida más amplia de la información como son las estaciones meteorológicas, sensores de suelo, analíticas, vuelos con drones a través de tecnología NIR (región espectral del infrarrojo cercano). BDM: ¿Utilizan también la ciberseguridad para proteger sus instalaciones tecnológicas? ¿De manera interna o externa? RSS: Si, llevamos tres años

considerando este campo como

crítico y estamos tomando medidas relacionadas con ello. Hemos creado una gestión avanzada de nuestra red y funcionalidades. A los antivirus, antispam o firewall se les ha realizado unas mayores restricciones en las políticas de seguridad, implementación de técnicas de seguridad avanzada contra amenazas o la separación de diferentes redes para evitar un sabotaje son algunas de las soluciones que hemos empleado. Debido a la complejidad y la necesidad de un control diario de los continuos cambios que se producen en el campo nos apoyamos mucho de forma externa. Nuestros partners en este campo trabajan con nosotros tanto para la aportación de conocimiento, mantenimiento y solución de necesidades.

BDM: ¿Qué proyectos a medio largo plazo destacables tienen en marcha actualmente en transformación digital en el grupo? RSS: Facilitar el entorno global de

necesidades requeridas por el empleado con la empresa, como la generación de un portal del empleado. La automatización a través del Lot, Big Data e Inteligencia Artificial de los procesos dentro de bodega que afectan a toda su eficiencia y sostenibilidad. Hemos aprovechado nuestro conocimiento sobre los consumidores para incorporarlo en nuestra estrategia de marketing definiendo el próximo lanzamiento de la campaña de nuestra marca de vinos Oinoz. Espero que os guste, suena muy bien.

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16 Especial Big Data e IA en el sector vitivinícola / Raw Data

“El Big Data permite tomar decisiones estratégicas que les permiten ser más competitivos y maximizar beneficios” Aunque son pocas existen. Aquí traemos el ejemplo de una de esas empresas que están especializada en unir el Big Data y la IA con la viticultura y vinicultura. Albert Duaigües Manuel, CEO y Cofunder de Raw Data, empresa que busca soluciones basadas en el Big Data, nos cuenta cómo ayudan a generar beneficios en esta unión tan extraña.

Texto: Georgina

Ortíz

Big Data Magazine (BDM): ¿Qué es y por qué nace Raw Data? Albert Duaigües (AD): Raw Data es

una startup que se fundó a principios de 2018. Fue el resultado del proyecto de fin de máster que hicimos mi compañero David Olmo y yo. El máster que cursamos los dos era de Executive en Big Data Science. Lo que fundamos es una sociedad que proporciona servicios de Big Data para agricultura. Nos hemos focalizado en solucionar problemas de alto impacto en este sector. BDM: Entre sus casos de éxito se encuentran el de Juvé & Camps y Covides ¿nos puede contar un poco más sobre ellos? AD: Tanto en Juvé & Camps como en

Covides hemos trabajado con modelos BigDatamagazine | Noviembre 2019

de predicción de parámetros de calidad para poner en producción un modelo que permita al enólogo anticipar cómo va a evolucionar la maduración de la viña. De esta manera pueden planificar con más antelación y más fiabilidad las fechas de recolección de cada parcela que gestionan. Esta es una solución que hemos utilizado para las dos empresas. Para Juvé & Camps también hemos empezado a trabajar con una aplicación de reconocimiento facial para agilizar todo lo que es la digitalización de los registros laborales del personal de cosecha. No solo vale para registrar las horas, sino también a través del reconocimiento facial se puede evitar el fraude en la suplantación de identidades. BDM: ¿Cómo ha evolucionado la concienciación en las empresas del sector de la necesidad de

hacer un uso eficiente de los datos que generan? AD: Este sector está todavía en proceso.

Las grandes empresas son conscientes del valor de los datos, pero no significa que todas estén utilizando ya tecnología o modelos de predicción para mejorar sus decisiones. Desde nuestro punto de vista sí que están concienciadas al menos con el almacenamiento de los datos y con tener rigor a la hora de recogerlos. En cambio, si bajamos a capas más pequeñas de explotaciones, vemos que todavía falta un paso a la hora de digitalizar. El pequeño agricultor suele ser una persona mayor y le cuesta más digitalizar la información. Nosotros vemos una oportunidad muy importante para el sector y para empresas como la nuestra que propor-

Albert Duaigües Manuel, CEO y Cofunder de Raw Data cionan servicios tecnológicos basados en Big Data. Vemos una gran oportunidad en la implantación de soluciones de este tipo, porque todavía es un camino incipiente que las empresas grandes están empezando a recorrer. Creemos que empresas como la nuestra pueden aportar valor y hacer que el sector sea más competitivo.

BDM: Para estas pequeñas empresas ¿Cómo intentan convencerles para apostar por sus servicios? AD: Nosotros no tenemos capacidad

para convencer a esta capa más baja o más pequeña. Nuestra estrategia es que convenciendo a las grandes empresas, estas dan ejemplo y son las que trasladan este tipo de soluciones al productor. Aquí sobre todo es clave la figura de los técnicos y los enólogos, porque cuando ellos entienden y ven las ventajas de utilizar estos sistemas hacen de difusores de estas tecnologías al pequeño productor. No queremos convencer al pequeño productor directamente, preferimos que sean los técnicos de medianas y grandes empresas. BDM: ¿A alguna empresa le ha costado convencerse para tomar sus servicios y después ha reconocido su error por haber desconfiado en un inicio? AD: Puedo decir que hasta ahora no

hay ningún cliente que nos haya abandonado. Entendemos que es porque le aportamos valor. Sí, nos cuesta convencer, porque la adopción de estas tecnologías sobre todo para personas con un perfil más conservador cuesta de entender o pueden llegar a verlo como algo que pueda afectar sus niveles de decisión o su área. Hay gente que le cuesta más adaptarse a la tecnología o tienen menos ganas de evolucionar. En cambio, hay personas que lo ven clarísimo por que saben que apostar por las tecnologías es rentable desde el minuto cero. BDM: ¿Qué importancia tiene la figura del Chief Data Officer en su empresa? AD: Toda, sin él no habría servicio.

El CDO no es solo la persona que se encarga de la arquitectura y de las soluciones que proporcionamos, sino que también se encarga de la gestión de los datos y dirige el desarrollo de los modelos predictivos. Por eso la figura de David Olmo es clave. BDM: ¿Qué requisitos cree usted que debe cumplir un CDO?

AD: En nuestra empresa el requisito

no solo es tener conocimientos de Big Data, sino que esa persona también tiene que saber sobre el sector. Necesitamos que el CDO conozca cómo funciona una bodega o un fruticultor, porque si solo sabe de Big Data no podrá ligar la información.

BDM: ¿Qué tipo de perfiles buscan? AD: Cada vez buscamos perfiles más

concretos y depende de la vacante en cuestión o del proyecto; esto nos marca qué tipo de personas necesitamos. Ahora buscamos personas con flexibilidad. Somos una startup con pocas personas con lo que buscamos que la gente tenga flexibilidad, pero también que tengan un conocimiento un poco transversal. De esta forma es más fácil que puedan apoyar todo el proceso del dato, desde la recogida de dato hasta su proceso dentro de la base.

BDM: ¿Cuál es el mayor problema al que se ha enfrentado dentro de la empresa? AD: Uno de los problemas con el que

nos solemos encontrar es que los datos no están bien estructurados, o no están como en una industria donde existe un RP. Otro problema que suele aparecer es cuando nos encontramos que faltan datos y tenemos que indagar para poder conseguirlos. Por ejemplo con los datos meteorológicos hemos tenido que buscar proveedores que nos puedan proporcionar bancos de datos que podamos escalar, que no nos sirvan solo para una zona local sino que nos sirvan a nivel global para no tener que depender de múltiples proveedores de datos. También está el problema de la integración de datos, porque suelen venir de diferentes fuentes y a veces están codificados de forma distinta. Tenemos que hacer una limpieza de los datos, una de las partes más importantes donde más tiempo empleamos. Ya que es esencial para hacer luego nuestro trabajo. BDM: ¿Cómo afecta el avance imparable de Big Data y la Inteligencia Artificial en el mundo de la vitivinicultura? AD: La implantación de soluciones está

todavía a niveles muy bajos, por debajo del 5%. Pero creemos que las empresas que van en esta dirección tienen un arma competitiva muy importante. El conocimiento que les proporciona el Big Data les permite tomar decisiones estratégicas que les hace más competitivas y maximizar beneficios.

Albert Duaigües Manuel, CEO y Cofunder de Raw Data BDM: ¿Cuéntenos cuál cree que es la mejor ayuda que ofrece Raw Data para los viticultores? AD: Anticiparles información crítica

para la planificación de cosechas. En un sector industrial nadie piensa que va a tener una variabilidad del 40% en el volumen de producción, pero en la agricultura pasa. Sobre todo con el cambio climático, los volúmenes de producción y las maduraciones son cada vez más inciertas. Con lo cual reducir esta incertidumbre con los modelos de predicción puede ayudar mucho al campo. Otros modelos de predicción son también los de enfermedades para reducir el número de tratamientos y ser más sostenibles, así como minimizar la pérdida de cosecha. Esta parte también es importante, pero donde más podemos impactar es en la planificación de las cosechas. BDM: ¿Qué utilidad tiene el Open Data dentro del mundo de la vitivinicultura? AD: Hay dos fuentes de Open Data

muy importantes. Por un lado, está la parte de meteorología donde AEMET y las agencias de las comunidades autónomas proporcionan información de la situación meteorológica. Y por el otro, aunque depende de la comunidad autónoma, es toda la información catastral y geolocalizada de los parcelarios. Estos dos bancos de datos son muy importantes, aunque el segundo no es tan abierto. Pero siempre como productor puedes acceder a esa información que previamente has dado, y luego nosotros con los parcelarios la descargamos. Esto nos permite tener toda la información estructurada en un formato muy similar.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

18 Especial Big Data e IA en el sector vitivinícola / Enolytics

“Lo que hemos hecho es trabajar con las empresas para demostrar el poder y las posibilidades de los datos” Enolytics ayuda a la industria del vino a tomar decisiones inteligentes y estratégicas para ser capaces de vender más vino a partir del análisis de Big Data. Genera inteligencia de negocio en tiempo real para ayudar a bodegas, intermediarios, al comercio especializado y a exportadores del sector vitivinícola, de espirituosos y de la cerveza. Texto: José

Luis Arcángel

Big Data Magazine (BDM): ¿Qué es Enolytics Spain y por qué nace? Andrés Bonet (AB): Enolytics Spain

es el brazo en Madrid de Enolytics LLC, con sede en Atlanta, Georgia (EE. UU.). Al dar a conocer Enolytics en 2017 su primer proyecto de datos para una bodega española, Freixenet, me dí cuenta de que las bodegas españolas tenían la misma necesidad que las otras bodegas internacionales en aprovechar las nuevas tecnologías de la inteligencia artificial y el análisis del Big Data (los datos) aplicados por Enolytics para investigar en profundidad a los clientes reales y potenciales de las bodegas en cualquier mercado internacional y proponer una optimización de sus ventas y marketing relacionados. Entonces tomé la decisión de contactar a Cathy Huyghe, CEO de Enolytics LLC en Atlanta. Tomamos la decisión de reunirnos en la ciudad de Burdeos. Una vez allí, sentados en la lonja de pescado que está frente al museo del vino, en persona y delante de unos vinos, hicimos cada uno nuestra presentación y acordamos empezar la colaboración entre ambos.

BDM: Entre los logros de Enolytics, destaca que ha convertido a grandes empresas como Freixenet o Bollinger en empresas basadas en datos. ¿Cómo se convierten en una bodega basada en datos? Cathy Huyghe (CH): Para ser claros,

no hemos convertido a las grandes empresas en empresas basadas en datos. Es una cuestión que deben decidir las propias empresas. Creemos que lo que hemos hecho es trabajar con estas empresas para demostrar el poder y las BigDatamagazine | Noviembre 2019

“Los datos ayudan a las empresas a comprender mejor al consumidor y a quién, en última instancia, atienden” posibilidades de los datos. Por un lado, los datos les ayudan en su resultado final de vender más vino. Por otro lado, y en mi opinión, esto es aún más importante para la longevidad del negocio, los datos ayudan a las empresas a comprender mejor al consumidor y a quién, en última instancia, atienden.

BDM: ¿Cómo ha evolucionado la concienciación en las empresas del sector de la necesidad de hacer un uso eficiente de los datos que generan? CH: Todavía es un trabajo en progreso,

pero en la economía global cada vez más competitiva de hoy, las empresas del sector vitivinícola necesitan diferenciar sus ofertas. Ciertamente, el vino en sí mismo debe ser un vino de calidad, pero posiblemente no hay ninguna escasez de vino de calidad para los consumidores en la actualidad. Cuando aceptamos esa realidad como un punto de partida fundamental, entonces comenzamos a abrir los ojos a la oportunidad que los datos nos brindan y el uso creativo y eficiente de ellos nos ayuden a decir: “¡Esto es lo que nos hace únicos y valiosos en el mercado!”. Podría ser que nuestro vino atraiga a un cierto grupo demográfico, podría ser que los consumidores asocien nuestro vino con un cierto estilo de vida, podría ser que el conjunto competitivo (los competidores) de nuestro vino que la compañía asumió durante muchos años, en realidad no sea el mismo conjunto

competitivo a los ojos de los consumidores actualmente. Éstas son todas las ideas y tendencias que podemos encontrar en los datos y, afortunadamente, en muchos casos podemos usar los datos que una empresa ya tiene para “extraerlos” para esas ideas. Sin embargo, durante mucho tiempo, en la industria, esa habilidad de extraer los datos ha faltado. Esta es la brecha que salva Enolytics. BDM: ¿Qué importancia tiene la figura del director de datos? CH: Es alguien absolutamente crucial.

En Enolytics hay dos cofundadores: uno, un comunicador veterano de la industria del vino, y el otro es un especialista en datos cuya carrera se ha desarrollado en el sector sanitario, lejos de la industria del vino. Son dos fuerzas complementarias. Ambos son necesarios para que Enolytics logre lo que hacemos.

BDM: ¿Había ya una cultura de datos cuando comenzaron a trabajar con estas empresas? En las que tuvieron que empezar a conducirlo, ¿cómo lo hicieron? CH: Existe un aprecio y respeto por los

datos en las empresas con las que trabajamos. Ese es el punto de partida más importante. Es posible que las personas de las compañías no entiendan completamente todo lo que es posible con los datos, y de hecho no necesitarían Enolytics si lo hicieran. El punto es que reconocen que los datos son importantes

Andrés Bonet-Merten, Consejero Delegado en España y Cathy Huyghe cofundadora en Enolytics para el futuro de su negocio. Una vez que estamos comprometidos con ese interés común entre nosotros, nuestros proyectos ayudan a construir la cultura y la aceptación de una estrategia basada en datos. BDM: ¿Encuentran profesionales suficientemente capacitados para incorporarse a su equipo? CH: Hemos sido increíblemente afor-

tunados con nuestro equipo de profesionales de datos, que son reconocidos como líderes altamente calificados en sus áreas de especialización. También son curiosos y generosos con su trabajo, que es de vital importancia para una empresa nueva y joven. BDM: ¿Qué requisitos cree que debe cumplir un CDO? CH: Un alto nivel de habilidad técnica

es crítico, por supuesto. Igualmente crítico es el sentido de curiosidad y generosidad de pensamiento que acabo de mencionar. Cuando intentas hacer algo que está fuera de la forma en que siempre se han hecho las cosas, como lo hacemos nosotros, entonces cada una de esas tres cualidades es imprescindible. BDM: ¿Cuál es el mayor problema que ha enfrentado en su carrera profesional cuando se trata de manejar datos? CH: El ritmo lento en la adopción de la

estrategia basada en datos por parte de las empresas. Este ritmo es tanto una bendición como una maldición. Es una bendición, porque podemos crecer de manera orgánica y receptiva respondiendo a las necesidades de nuestros clientes de la industria. Sin embargo, también es una maldición, porque evidentemente una empresa necesita ingresos. Estamos dispuestos a ser pacientes y jugar, como dicen, “el juego largo”. BDM: ¿Cómo afecta el avance imparable de la Inteligencia Artificial a las empresas del sector vitivinícola? CH: La IA es imparable, es cierto,

pero eso no significa que todas sus “campanas y silbatos” sean adecuados para el sector vitivinícola. Utilizamos la inteligencia artificial y el aprendizaje automático de varias maneras: el procesamiento del lenguaje natural es un ejemplo en el que analizamos las palabras que los consumidores usan para hablar sobre el vino y comparamos esas palabras de un mercado o idioma a otros mercados e idiomas. Esa es una aplicación que funciona para el vino,

Andrés Bonet-Merten y Cathy Huyghe en la feria Prowein 2019.

“Es posible que las personas de las compañías no entiendan completamente todo lo que es posible con los datos, y de hecho no necesitarían Enolytics si lo hicieran. El punto es que reconocen que los datos son importantes para el futuro de su negocio” y nuestros clientes que “lo entienden”. También tenemos cuidado de no abrumar a los clientes con demasiadas herramientas que, francamente, pueden no necesitar o que pueden no funcionar para ellos. Hace unas semanas, en una publicación de Enolytics 101 (ese es nuestro boletín semanal), escribimos sobre un concepto llamado “Pequeña IA”, que creo que es muy importante para el sector del vino. La IA pequeña es la habilidad humana que aún necesitamos para dar sentido a la producción tecnológica. La pequeña IA hace que los datos sean relevantes y comprensibles para nuestra industria. Personalmente nos consuela el hecho de que las habilidades humanas son una parte fundamental de lo que hacemos. El vino es una industria

muy humana, y la “Small AI” mantiene a Enolytics muy humano también.

BDM: En un sector tradicional como la vinificación, habrá encontrado renuencia en algunas corporaciones con las que ha trabajado. ¿Cómo ha logrado convencerlos? ¿Alguien ha reconocido su error al desconfiar? CH: Ciertamente esto nos ha sucedido.

Enfrentamos mucho escepticismo al principio. Lo único que ha superado ese escepticismo es una prueba de concepto de que lo que estamos haciendo, realmente funciona, y que en última instancia ayudará a las personas y al negocio, que son nuestros clientes. Esa es la mejor manera de convencer a los escépticos y es por lo que nos esforzamos en hacer.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

20 Big Data Magazine / DeciDATA

“La gestión de datos maestros conlleva un retorno directo en la cuenta de resultados” Hoy, cada vez más, un gran número de compañías está destinando mayores partidas presupuestarias a la llamada Gestión de Datos Maestros. Y es que en un entorno digital como en el que nos movemos, una firme comprensión de los datos más críticos de una organización son un imprescindible de cara a la correcta transformación del negocio. Alejandro Asúnsolo, Director de Información de Producto y Digital Transformation Team Leader de Leroy Merlin, ahonda en la presente entrevista sobre esta y otras muchas cuestiones relacionadas con el valor de las estrategias de datos y las soluciones MDM (Master Data Management), y lo hace desde la propia experiencia, pues de la mano de la empresa de software danesa Stibo Systems (en alianza con DeciDATA) aplicaban en la Compañía la herramienta STEP MDM. Texto: Redacción

Big Data Magazine (BDM): ¿Por qué llega Leroy Merlin a plantearse la necesidad de impulsar una estrategia de datos centralizada? Alejandro Asúnsolo (AA): En

Leroy Merlin estamos de aniversario, cumplimos 30 años, y como os podréis imaginar, a lo largo de estas tres décadas hemos ido creciendo tanto en clientes, como en colaboradores y tiendas. Esta complejidad, que también se trasladó a nuestros sistemas de información y a nuestros procesos, hizo que en un momento determinado detectáramos que la información sobre nuestros BigDatamagazine | Noviembre 2019

productos no era ni consistente, ni única, ni pertinente, algo sin duda necesario para poder sobrevivir hoy en el mercado. También identificamos que no contábamos con los procesos que aseguraran el viaje de esa información a los distintos canales. ¿En qué se convertía todo eso? Nuestros clientes veían unos datos en internet que no siempre coincidían con los de las fichas de la tienda o los de nuestros folletos y catálogos. BDM: ¿Có́mo llegaron a comprender la importancia de contar con un partner para abordar esta cuestión? AA: Lo primero fue entender el

problema e interiorizar la necesidad de

cambio, y así fue como comenzamos a buscar una solución global que no pensara en el corto plazo y que pudiera plantear una solución internacional, escalable a futuro y en consonancia con los nuevos modelos de comunicación digital de nuestros clientes. Sin duda, fue un proyecto que conllevó una gran implicación por parte de diversos roles dentro de la organización con el fin de abordar, no solamente la tecnología asociada a un PIM (Product Information Management), sino los procesos asociados al data governance y a la calidad de los datos. Para ello visitamos distintas compañías internacionales de volúmenes parecidos a los nuestros, e

Alejandro Asúnsolo, Director de Información Producto y Contenidos Omnimedia de Leroy Merlin incluso al líder del mercado, la americana The Home Depot en Atlanta, y fue cuando decidimos que Stibo Systems sería un buen compañero en ese viaje de transformación de nuestro referencial de producto. BDM: ¿Qué ventajas destacaría de las soluciones MDM? AA: En lo que respecta a la solución

MDM de Stibo, que al fin y al cabo es la que conocemos de primera mano, he de decir que nos está permitiendo que todos entendamos que el buen dato está en el PIM y no en otro lugar. Igualmente, las distintas funcionalidades que incorpora para la gestión de múltiples enseñas internacionales, nos permiten compartir de forma ágil y sencilla el alta de productos presentes en otros países. Por último, entre otras muchas funcionalidades, quiero destacar la manera de gestionar los proveedores que nos dan la información; podemos tener distintos proveedores para un mismo producto, escalando hacia modelos como la venta flash, atacar correctamente un Long Tail de soluciones y sobre todo pensar en modelos de market place tan presentes en el retail actual. BDM: En la actualidad, ¿qué balance hacen desde Leroy Merlin en lo que respecta al retorno de la inversión y a los beneficios conseguidos con el sistema MDM? AA: Muy bueno, sin duda. Tener por

fin un referencial donde alojamos, actualizamos y depositamos el Golden Record de nuestros productos para

“Contar con un sistema MDM ayuda indirectamente a la gestión del cambio de la compañía, creando roles, transformando algunos existentes y añadiendo hitos a la transformación, no solo digital, de la empresa” todos los canales aporta en primer lugar una imagen profesional y de experto a nuestros clientes que son antes que nosotros omnicanales. Además, tener un MDM tiene un retorno directo en la cuenta de resultados, reduciendo los procesos costosos y los recursos dedicados a tareas que no aportan valor a la compañía. Igualmente, los proveedores de la información de nuestros productos, sean del país que sean, tienen un único punto de contacto con nosotros, lo que agiliza la gestión, multiplica la productividad y nos da trazabilidad de en qué punto estamos en el proceso de esa consecución de la información. Otro beneficio a corto plazo, sin ninguna duda, es la reducción del time to market desde que se decide incorporar un producto a nuestras tiendas hasta que finalmente lo hace. Y por supuesto, entendemos que contar con un sistema MDM ayuda indirectamente a la gestión del cambio de la compañía, creando roles, transformando algunos existentes y añadiendo hitos a la transformación, no solo digital, de la empresa.

Alejandro Asúnsolo, Dir.de Inform. Producto y Contenidos Omnimedia de Leroy Merlin

Líderes en gestión de datos para retail Stibo Systems es líder mundial en herramientas MDM para la gestión de datos maestros según Gartner y Forrester, y está representado en España por su partner certificado DeciDATA. Para mayor información escriba a info@decidata.es, o visite nuestra página web

www.decidata.es

BigDatamagazine | Noviembre 2019

22 Big Data Magazine / Pure Storage

Pure convierte en realidad la infraestructura “AI-First” NVIDIA, Equinix y Core Scientific se unen a Pure para facilitar los “data pipelines” o flujos de datos de la Inteligencia Artificial.

Texto: Marco

Blanco

ure Storage es la empresa de almacenamiento de mayor crecimiento del mercado, y dispone de una gran cantidad de soluciones de IA nuevas y mejoradas que brindan a los clientes empresariales las características y funcionalidades necesarias para ejecutar iniciativas de IA, cada vez más complejas, en cualquier fase o escala. Pure Storage se basa en el sistema de archivos y objetos líder del sector, FlashBladeTM, y en su oferta conjunta de infraestructura convergente AI-Ready (AIRITM) con NVIDIA. Así, los clientes pueden desarrollar e implementar IA rápidamente para adaptarse a los nuevos desafíos empresariales. Las organizaciones y empresas que han existido y hecho negocios de una cierta manera durante décadas ahora están trabajando duro para adaptarse al futuro. Para competir realmente, en adelante se requerirán iniciativas de AI de múltiples fases a gran escala, y Pure está innovando con ese conjunto específico de desafíos en mente. BigDatamagazine | Noviembre 2019

Impulsando los flujos de datos de la Inteligencia Artificial: AI Data Hub Creado junto al líder del sector y socio durante años NVIDIA, AI Data Hub es una solución integral para los “data-pipelines” de IA, que brinda a los clientes empresariales lo que necesitan para diseñar, desarrollar e implementar a escala y rápidamente IA. Las organizaciones de hoy están atrapadas en una infraestructura analítica tradicional aislada. AI Data Hub amplía el análisis tradicional y proporciona más rendimiento y seguridad a un coste menor y con un despliegue más rápido. Los científicos de datos pueden esperar importantes mejoras en la productividad, un tiempo de comercialización más rápido y modelos basados en datos más detallados y precisos. Con AIRI, que funciona con sistemas NVIDIA DGX y Pure Storage Flashblade, NVIDIA y Pure han hecho que sea más rápido, más fácil y más rentable para las empresas implementar y administrar IA a escala. AI Data Hub aumenta el valor de las solu-

ciones conjuntas al acelerar los flujos de trabajo de ciencia de datos. Todo ello con tecnología software NVIDIA CUDA-X AI y sistemas DGX para una iteración más rápida, con una mayor productividad del desarrollador y un tiempo de a resultados y conocimiento acelerado. Empresas como Element AI, un proveedor global de software de IA, requieren un acceso rápido a grandes cantidades de datos a lo largo de todo el ciclo de vida de un proyecto. Element AI aprovecha Pure Storage para ayudar a los profesionales de TI a comprender cómo integrar proyectos científicos de IA en el centro de datos convencional y reducir la complejidad general de los despliegues. Las empresas avanzadas están buscando una solución de IA que vaya más allá de lo que actualmente está disponible. Pure Storage no solo ofrece un acceso rápido, sino también un concentrador de datos de IA seguro y fiable para las líneas de desarrollo. Desde la limpieza al etiquetado, pasando por el modelado, la formación y la producción AI Data Hub agiliza la

Marco Blanco, Country Manager at Pure Storage

implementación de los flujose de datos de IA de manera completa y no de una sola fase. Así, se elimina el riesgo de errores al escalar desde la prueba de concepto hasta la producción. AI Data Hub es una solución integral, desde la ingestión hasta la inferencia, orquestada por Kubernetes. Tiene tres etapas: Diseño. Los clientes pueden diseñar y explorar datos más rápido con RAPIDS y PureTools. Desarrollo. Los clientes experimentarán una formación y un desarrollo de modelos más rápidos con AIRI y FlashStackTM para IA. Para los clientes que requieren capacidades de supercomputación, Hyperscale AIRI de Pure y NVIDIA admiten ahora configuraciones de superPOD. Implementación. Los clientes se benefician de una implementación e inferencia de modelos más rápidos con T4. Cuando se habla con los innovadores de IA, la conversación integra todas las fases de “pipelines” de datos de IA, desde la infraestructura y la gestión hasta la orquestación y la implementación en la producción. Hay importantes lagunas en el desarrollo de acciones de IA y debido a eso aproximadamente el 80% de las iniciativas de IA fracasan al pasar de piloto a producción a escala. AI Data Hub ayuda a abordar el espectro completo de IA a los clientes de Pure, y los arma con lo que necesitan para ir más allá de la simple capacitación de modelos para manejar datos por lotes y de transmisión a cualquier escala.

Los científicos de datos pueden esperar importantes mejoras en la productividad, un tiempo de comercialización más rápido y modelos basados en datos más detallados y precisos. Hacer que la IA sea accesible para todos: AIRI-as-a-Service Además de AI Data Hub, Pure Storage colabora con proveedores de servicio para ofrecer AIRI-Ready Datacenters. Es un grupo de integradores que servirán de ayuda a las empresas que no administran directamente su propia infraestructura de IA. Diseñado para ayudar a los clientes a aprovechar la IA para innovación, el programa proporciona una amplia gama de servicios; desde TI administrada hasta colocación, prueba y compra, servicios administrados y auténtico software como servicio basado en AIRI. Debido a que los proyectos de IA que comienzan en la nube pública pero que crecen rápidamente pueden volverse demasiado caros. Los clientes que desean pasar de la nube al almacenamiento dedicado pueden hacerlo sin renunciar a los beneficios de la nube. AIRI-as-a-Service está disponible a través de colaboradores como Core Scientific, un partner de nivel Elite dentro del programa de proveedores de servicios gestionados (MSP) de Pure. Las organizaciones modernas quieren aprovechar la nube, pero la mayoría

Marco Blanco, Country Manager at Pure Storage.

de las nubes públicas disponibles en la actualidad no están optimizadas para los requisitos de IA. Hay nubes creadas específicamente para aplicaciones de uso intensivo de datos como inteligencia artificial y deep learning, construidas sobre AIRI. Para los clientes que desean un sistema AIRI propio pero que no están equipados para adaptarlo in situ, los integradores seleccionados de colocación están preparados para adaptar cualquier iniciativa de IA basada en la tecnología Pure.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

24 Big Data Magazine / Talend

“La cultura de Talend es estar siempre a la vanguardia” Talend llego desde Francia hace más de una década y desde entonces se ha afianzado con solidez en el mercado nacional. Ofrece una plataforma unificada para integración, calidad y gobierno de datos, permite contar con datos fiables a la velocidad que exige el negocio.

Texto: Redacción

ara conocer mejor lo que ofrece Talend hemos hablado con su

Sales Lead Iberia, David Ruiz. Big Data Magazine (BDM): ¿Qué es Talend? David Ruiz (DR): Talend nació en

Francia, aunque actualmente tiene su sede central en Silicon Valley. En 2006 sacó al mercado su primer producto, la primera ETL con diseño gráfico en modo “Open Source” del mercado. Desde entonces, Talend ha seguido una vertiginosa carrera incorporando más productos y funcionalidad con soporte nativo a Big Data, Real Time, operar en entornos híbridos multinube, por nombrar algunos. En los primeros años también incorporó a su plataforma de forma unificada, gestión de calidad y gobierno del dato. Un planteamiento diferencial en el sector que permite a las empresas tener datos fiables donde y a la velocidad que el negocio los necesita. En 2016 Talend salió a bolsa en Nasdaq. Su modelo “Open Source”, ha permitido que Talend sea hoy seguramente el fabricante con el mayor número de conectores y objetos a tecnologías diversas del mercado. Esto supone para cualquier empresa la mejor garantía de que puede elegir/innovar con cualquier tecnología presente o futura sabiendo que estará siempre cubierto.  BDM: ¿Cuándo y por qué llega Talend al mercado español? DR: Los primeros usuarios de Talend

en Iberia empezaron en 2007. Con un crecimiento de más del 50% año a año, a finales de 2016 se contrató a la primera persona en nuestra geografía. En 2018 se abrió la oficina física y en 2019 las oficinas en Iberia cuentan ya con 10 personas.

BDM: ¿Qué aceptación han encontrado en nuestro mercado? BigDatamagazine | Noviembre 2019

“Un estudio reciente ha cifrado en 19 veces más facturación por manejar bien los datos. Cualquier competidor en el mundo nos puede quitar a nuestros clientes y hacer que desaparezcamos. Talend ayuda a que las organizaciones manejen mejor sus datos y con poco riesgo” DR: España es un mercado donde las

versiones “Open” gustan. Siempre buscamos soluciones que nos permitan hacer más con menos. Talend facilita, según la versión, una mejora media de rendimiento de 5x a 10x en cómo se hacen y gestionan las integraciones, y empezar es gratis. Hoy es una herramienta conocida o presente en casi todas las empresas.

BDM: ¿A qué nivel estamos en nuestro país en el manejo de datos en comparación con el resto de Europa y del mundo? DR: España es un mercado con

empresas que viajan a muy diferentes velocidades. El grueso suele ir algo rezagado de forma muy conservadora frente a nuestros vecinos del norte de Europa y éstos algo más con respecto al mercado norteamericano. Pero también tenemos empresas que lideran el panorama mundial a nivel de como gestionan su tecnología y sus datos. Dada la velocidad a la que se están diferenciando en facturación aquellas empresas que sí usan eficientemente sus datos frente a los que no, ya no queda más remedio que ser disruptivos y correr. McKinsey en un estudio reciente ha cifrado en 19 veces más facturación por manejar bien los datos. Cualquier

competidor en el mundo nos puede quitar a nuestros clientes y hacer que desaparezcamos. Talend ayuda a que las organizaciones manejen mejor sus datos y con poco riesgo. BDM: ¿A qué tipo de clientes se dirige Talend? DR: Talend tiene cabida en todo tipo

de clientes. Clientes pequeños pueden resolver sus necesidades de integración con la versión “Open”. Según crecen en su complejidad, aumentan su volumen de datos, la velocidad de adopción de tecnologías nuevas y diferenciación mediante el uso de datos (data driven), la versión de pago se hace indispensable. BDM: Parafraseando una de las secciones de su web ¿Por qué Talend? DR: Con Talend nuestros clientes… • Están preparados para el presente y

el futuro. Todas las empresas están en plena transformación digital, o por buscar ahorros de costes, mejorar la eficiencia, o cambiar su enfoque a sistemas a valor en los datos. Todas tienen en común que no saben qué tecnologías estarán usando en un futuro muy próximo, necesitan tener un comodín como Talend para integrarlas. Talend integra de forma nativa, eliminando

David Ruiz es el Sales Lead Iberia de Talend la complejidad de Big Data, Real Time, APIs, entornos multinube, soluciones “on-prem” o SaaS y con una arquitectura abierta extensible. Esto se traduce en sencillez de utilización, estandarización, reducción de complejidad y por extensión, ahorro de costes. • Contarán con una gestión unificada de integración, calidad y gobierno de todos sus datos a un coste predecible. No cobramos por cores, que solo aumenta el coste de las herramientas según crecen los datos, pudiendo tener costes planos de utilización que cubran todo su conjunto de datos de forma estandarizada y homogénea. • Pueden abordar la implementación de sus casos de uso en un modelo “quick wins” y “time to market” reducido, con retornos rápidos y de poco riesgo. El pago es mientras usas la herramienta. Con su diseño gráfico “drag & drop” se puede implementar velozmente en modo incremental viendo los resultados a continuación. Al tener un origen “Open”, la plataforma tiene un coste de salida bajo, a diferencia de otros modelos propietarios pensados para forzar el temido “vendor lock in”.

BDM: ¿Qué soluciones tiene Talend que no se puedan encontrar en la competencia? DR: Talend tiene una tasa de renovación

de entorno al 90%. Dado el bajo coste de salida de Talend y su modelo pago por uso, la cultura de Talend debe ser estar siempre a la vanguardia ofreciendo el máximo valor a sus clientes, de no hacerlo, no nos renovarían. Esta cultura nos lleva a estar en la esquina superior derecha de los cuadrantes mágicos de Gartner, en todas las categorías donde tenemos productos. Además de su cultura de innovación continua, lo más diferencial de Talend es ofrecer a sus clientes un futuro abierto y una plataforma unificada de Integración, calidad y gobierno del dato a un coste predecible. Somos prácticamente imbatibles en clientes que buscan puramente integraciones o aquellos que han visto que además de integraciones, necesitan aplicar calidad y gobierno a todo su conjunto de datos. No hay competidores con una suite tan eficiente, bien integrada y con un coste predecible para estas dos casuísticas.

David Ruiz es el Sales Lead Iberia de Talend.

“Todas las empresas tienen en común que no saben qué tecnologías estarán usando en un futuro muy próximo, necesitan tener un comodín como Talend para integrarlas” BDM: Una de las demandas de mayor actualidad en las grandes empresas que trabajan con datos es el autoservicio de datos ¿Qué opciones ofrecen este ámbito? DR: Talend ha apostado de dos maneras.

IDC estima que, en 2021, un 33% de las interacciones serán vía API. Las APIs permiten un “time to market” más rápido: desarrollar el “front end” en paralelo al “back end”; innovación más rápida: sustituir el “front” o el “back” de forma independiente; y al auto consumo de datos: ofrecer al negocio, de forma ágil y sin la complejidad de los sistemas detrás, grifos para que los usuarios consuman datos con alegría. Y este porcentaje sólo crece en el futuro. Pero también se observó que el 43% de las organizaciones reconoce no tener recursos con el conocimiento para Apificar su organización. Talend ha creado un módulo que permite crear APIs sin tirar una línea de código, en modo “drag & drop”.

Se consigue un 10x de rendimiento del equipo desarrollando APIs, y con perfiles no especializados. Cara a la calidad del dato, también ha creado un módulo para permitir que en modo auto servicio, los usuarios de negocio puedan contribuir a mejorar la calidad de los datos.

BDM: ¿Con qué plataformas están integrados? DR: ¿Con qué plataforma no estamos

integrados?

BDM: ¿En qué proyectos están trabajando de cara al futuro más inmediato? DR: En la nube es donde hoy se está

produciendo casi toda la innovación tecnológica. Talend, en línea, está incorporando modelos schemaless proveniente de cualquier solución SaaS, terminando de migrar todo el portfolio a SaaS, etc. Pero la nube no e la solución para todo, el mundo es híbrido y ahí es donde Talend mejor baila.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

26 Big Data Magazine / Anjana Data

Aplicando la Inteligencia Artificial al gobierno del dato Desde 2016, la inversión en Inteligencia Artificial (IA) por parte de las organizaciones crece exponencialmente y la previsión es que esta tendencia siga en aumento a lo largo de los próximos años. Sin embargo, casi el 75% de las iniciativas de IA no logran los objetivos propuestos y más del 90% de este tipo de proyectos manifiesta tener graves problemas con la materia prima de la que se alimentan, los datos.

Texto: Mario de

Francisco

sto se convierte en “la pescadilla que se muerde la cola”: invierto en IA, pero no consigo los objetivos porque no tengo un gobierno del dato efectivo y eficiente, pero no puedo invertir todo lo que necesito en gobierno del dato porque se dota de mayor presupuesto a los proyectos de IA que a los de gobierno del dato. ¿Y cómo se consigue

romper este círculo vicioso?

Tenemos tres claros ejemplos de organizaciones que están tratando de hacerlo (y consiguiéndolo en gran medida): • Organizaciones nativas digitales o cuyo negocio son lo datos, las BigDatamagazine | Noviembre 2019

cuales llevan la cultura del dato en el ADN y, por lo tanto, el gobierno de estos es parte de su día a día y lo evolucionan a medida que avanzan los escenarios de negocio y tecnológicos. El problema es que son pocas las que presentan esta situación y, por lo general, suelen ser pequeñas y medianas empresas. • Organizaciones que se han visto obligadas a contar con un gobierno del dato por exigencias normativas (en especial Bancos e Instituciones Financieras) y, además, han tenido el presupuesto suficiente como para llevar a cabo iniciativas mastodónticas, con un grandísimo desembolso de dinero y un ROI seguramente negativo. No parece que esté

al alcance de todas, ¿verdad?

• Organizaciones que confían uno

de sus activos estratégicos como son los datos a un único proveedor “capaz” de cubrir todo el ciclo de vida del dato con soluciones propietarias. Esto no sólo hace que se firmen contratos y licencias con montos altos y largas duraciones, sino que, como en toda externalización, están perdiendo el control de esa parte del negocio al dejarlo en manos de un tercero.

Nuestra visión desde Anjana Data Los grupos anteriores están muy bien, pero la realidad es que cubren un pequeñísimo porcentaje del tejido empresarial actual. ¿Y si generamos un nuevo

Mario de Francisco Ruiz, Chief Executive Officer de Anjana Data grupo donde tuvieran cabida la gran mayoría de las organizaciones que no están presentes en los anteriores? ¿Podríamos suplir esas carencias con soluciones diferenciales, innovadoras y disruptivas?

En Anjana Data creemos que sí, por eso estamos trabajando en la aplicación de IA, pero con un enfoque totalmente orientado a la potenciación de la cultura del dato en las organizaciones y a la implantación efectiva y eficiente de un gobierno del dato que garantice el éxito de las iniciativas de explotación de datos. El impacto es especialmente alto en iniciativas tan sensibles a la calidad del dato como IA. Además, si lo pensamos bien, estaríamos cubriendo varios frentes a la vez, ya que realizaríamos las diferentes labores en paralelo: • Pruebas de concepto de implementación de IA: Aunque no sean con objetivos directamente medibles para negocio, el aprendizaje, los resultados y las metodologías pueden servirnos igual. • Implantación incremental del gobierno del dato, derivando en una mejora directa de la cultura del dato para poder contar con más y mejores datos comprensibles y de confianza que alimenten posteriormente nuestras iniciativas de IA. • Dedicación del talento y conocimiento de las personas clave para un mismo objetivo en lugar de volver a “la pescadilla que se muerde la cola”

Aplicando IA… ¿no tendría el mismo problema de la materia prima? Sí, pero en menor medida. La materia prima que voy a necesitar en primera instancia para estas iniciativas son los metadatos, que

se dividen en: • Técnicos: Extraídos de los sistemas y las BBDD. Suelen ser totalmente confiables ya que definen a nivel técnico las características de los datos. El mayor problema que entrañan es su abstracción, estandarización y entendimiento. • Operacionales: Extraídos de los procesos y sus ejecuciones. A menudo, su adquisición no es todo lo sencilla que nos gustaría y a veces podemos encontrarnos ante situaciones donde tendremos carencias de información en este aspecto,

“Queremos ofrecer a nuestros clientes capacidades totalmente diferenciales, innovadoras y disruptivas dentro de nuestra solución de Gobierno del Dato” pero, por norma general, y además cada vez más, su exposición se trata de estandarizar para facilitar su captura y comprensión. • De negocio: Existen en las cabezas de las personas y, si estas los han digitalizado en algún momento, también existirán en algún repositorio del que se puedan extraer. Son los que mayor complejidad encierran y también los que más valor ofrecen, pero también son los que con mayor facilidad vamos a poder obtener gracias al aprendizaje continuo de los algoritmos de IA. IA en Anjana Data Seguro que a estas alturas te estás preguntando… ¿y qué aplica-

ciones de IA está empezando a implementar Anjana Data para ayudarme con mis iniciativas de gobierno del dato? Todavía no

podemos hacer mucho spoiler (por eso de la competencia) pero sí que podemos dejaros algunas ideas: • Mejora de experiencia en la búsqueda de objetos tanto de negocio como técnicos con propuestas basadas en la interacción de los usuarios. Similar a lo que hacen los motores de búsquedas más potentes. • Sugerencia de objetos y elementos que pueden ser de interés en base a tu uso de la aplicación, por ejemplo, para solicitar acceso a datos. Similar a la experiencia de compra en las plataformas de ecommerce. • Inferencia y sugerencia de términos y metadatos de negocio gracias al Procesamiento de Lenguaje Natural, detección de patrones y las relaciones entre los objetos. • Descubrimiento de relaciones entre objetos (traza, linaje) basado en algoritmos de detección de similitudes y medición de la distancia euclídea. • Detección inteligente de Golden Sources y Golden Records en base a los metadatos, la calidad de los

datos y el uso de los datos por parte de los usuarios, así como de datos críticos y/o calientes. • Detección de objetos y/o elementos duplicados o similares y propuesta de mejora de las estructuras de datos (localización, modelo de datos, rendimiento, particionamiento, …) en base al uso de los datos por los usuarios y los procesos. • Detección de cuellos de botella en los procedimientos internos de gobierno y recomendaciones predictivas para la mejora de estos. • Identificación de malos usos de los datos en base a los términos de licencia especificados y el uso real de los mismos. • Identificación de anomalías en procesamiento de datos en base al comportamiento habitual de las plataformas monitorizadas. Como puedes ver, en Anjana Data queremos ofrecer a nuestros clientes capacidades totalmente diferenciales, innovadoras y disruptivas dentro de nuestra solución de Gobierno del Dato y por ello te animamos a que conozcas nuestra solución, su estado actual, y hacia dónde nos dirigimos.

No pienses sólo en el presente, ten en cuenta que el futuro está a la vuelta de la esquina.

Mario de Francisco Ruiz, Chief Executive Officer de Anjana Data. BigDatamagazine | Noviembre 2019

28 Especial Big Data e IA en el sector seguros / Casos de Uso

5 casos de uso del Big Data en la Industria de los Seguros La transformación digital es un hecho. Muchos sectores han empezado a apoyarse de la tecnología para el rendimiento de sus procesos de producción, gestión y distribución, entre ellos el sector vinícola no podía quedarse atrás. Texto: Pedro

Pablo Merino

n medio de la proliferación de datos históricos y en tiempo real de diferentes tipos de fuentes como pueden ser dispositivos conectados, webs, redes sociales, sensores, archivos de registros o aplicaciones transaccionales, el BigData está ganando mucho terreno en una amplia gama de sectores verticales. En este sentido, la industria de los seguros no es una excepción a esta tendencia, donde el BigData ha encontrado una gran cantidad de aplicaciones que van desde marketing y productos personalizados, hasta seguros basados en el uso, gestión eficiente de reclamaciones, detección proactiva de fraudes, etc. En este sentido, un estudio de SNS Telecom & IT estima que las inverBigDatamagazine | Noviembre 2019

siones en Big Data en la Industria de los Seguros alcanzarían más de 2.400 millones de euros solo en

2018, lideradas por una gran cantidad de oportunidades comerciales para las compañías aseguradoras, reaseguradoras, corredurías, especialistas en InsurTech y otras partes interesadas. Unas inversiones que se espera que crezcan a una tasa compuesta anual de alrededor del 14% en los próximos 3 años. De forma más concreta, el Informe “Big Data en la industria de seguros 2018 – 2030; Oportunidades, retos, estrategias y pronósticos” realizado por ReportBuyer, hace una evaluación en profundidad del Big Data en la Industria de los Seguros en el que analizan factores claves del mercado, desafíos, inversiones potenciales, áreas de apli-

cación, casos de éxito, futuras hojas de ruta, cadena de valor, case studies, perfiles y estrategias de proveedores. El informe da a conocer algunos datos clave, a parte de lo anteriormente comentado, como que los proveedores del sector del BigData obtendrán más 2.400 millones de dólares en ingresos por servicios de hardware, software y servicios profesionales en la Industria de los seguros. Además, mediante el uso de tecnologías de Big Data, las aseguradoras y otras partes interesadas están comenzando a explotar sus activos de datos de varias maneras innovadoras que van desde marketing dirigido y productos personalizados hasta seguros basados en el uso, procesamiento eficiente de reclamos, detección proactiva de fraudes, etc. Hacemos un repaso a los que pueden ser 5 casos

Especial Big Data e IA en el sector seguros / Casos de Uso de uso del Big Data para el sector seguros.

Evaluación de riesgos Una de las claves más importantes para las aseguradoras es determinar las primas de las pólizas. Utilizado principalmente por empresas de seguros de vehículos, hogares y salud, muchas aseguradoras pueden sacar partido de dispositivos IoT telemáticos (en los vehículos, por ejemplo), IoT del tipo Fitbit, Apple Watch, por ejemplo, para así rastrear a sus clientes y predecir y calcular sus riesgos. Mediante el uso de modelos predictivos, las aseguradoras pueden identificar si es probable que los conductores se vean involucrados en un accidente o si es probable, y cuánto, que les roben su vehículo, combinando datos de comportamiento con factores exógenos como las condiciones de carreteras o vecindarios y barrios más o menos seguros. Algo similar se puede ver en el mundo de los seguros de salud y vida debido al uso creciente de la tecnología móvil. Los rastreadores de actividad pueden monitorear los comportamientos y hábitos de los usuarios. Mediante el rastreo de actividad, los seguros pueden monitorear los comportamientos y hábitos de los usuarios y proporcionar evaluaciones continuas de sus niveles de actividad. Muchas aseguradoras ya ofrecen servicios y descuentos basados en dispositivos de este tipo. Un ejemplo de ello es la aseguradora John Hancock, que ofrece descuentos a clientes cuando usen pulseras Fitbit que permitan el seguimiento de su actividad. Detección de fraude Compañías de seguros pueden mejorar la detección de fraudes y actividades delictivas a través de la gestión eficiente de datos y modelos predictivos. Emparejando variables ante la llegada de reclamaciones o indemnizaciones, con solicitudes pasadas que fueron fraudulentas, se puede conseguir que cuando haya una coincidencia, se puedan

estudiar los casos más a fondo con investigaciones adicionales. Unas coincidencias que también pueden involucrar el comportamiento de las personas que realizan un reclamo, de la red de personas que se asocian con ellas o agencias asociadas involucradas en el reclamo (por ejemplo talleres de reparación). Estos datos pueden pasar desapercibidos a ojos de los humanos a primera vista, pero serían detectables con éxito gracias al Big Data. Atención al cliente Adquirir una comprensión integral de los comportamientos, hábitos y necesidades de los clientes desde diferentes fuentes puede ser algo estratégico para las aseguradoras para que puedan anticipar comportamientos futuros, ofrecer productos relevantes e identificar segmentaciones correctas. La información obtenida en centros de atención telefónica, correos electrónicos, redes sociales, foros de usuarios y comportamientos al iniciar sesión en sites de las aseguradoras les puede

Compañías de seguros pueden mejorar la detección de fraudes y actividades delictivas a través de la gestión eficiente de datos y modelos predictivos

permitir detectar si un cliente puede estar a punto de irse a otra compañía, por ejemplo, porque está

realizando muchas llamadas seguidas o está poniendo muchos mensajes en redes sociales. Comercialización Después de conseguir comprender el comportamiento de los clientes, las compañías de seguros pueden ser más eficientes al ofrecer productos y servicios personalizados. Aseguradoras de vehículos, viviendas o salud, pueden conectar a sus clientes para ofrecerle ofertas especiales al notar que intentan irse, u ofreciendo paquetes familiares cuando constata que un cliente va a tener un bebé por ejemplo. Experiencia de cliente Los programas de fidelización no son una novedad. Pero ahora con las opciones de comercialización más personalizadas, las aseguradoras pueden crear ofertas acordes con sus comportamientos, además de ofrecerles propuestas que les agilicen los procesos de contratación. Un ejemplo en el sector de seguros de vida es Haven Life, que permite a los usuarios tomar decisiones rápidas sobre pólizas de hasta un millón de dólares a través

de cuestionarios online, historiales de recetas, registros estatales de vehículos motorizados y otras fuentes de datos, utilizando tecnologías de Big Data.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

30 Especial Big Data e IA en el sector seguros / VidaCaixa

“No es en el gobierno donde se ha de establecer la Democracia sino en el uso del dato” VidaCaixa es la filial aseguradora de CaixaBank. Su actividad se centra en el diseño, gestión y comercialización de seguros de vida y planes de pensiones para clientes individuales y corporativos.

Texto: José

Luis Arcángel

n nuestro espacio dedicado a los responsables de datos en el sector seguros hemos querido contar con Paula Álvarez, Respon-

sable de Sistemas Informacionales en VidaCaixa que ejerce el rol de

CDO en la entidad. Se trata de una gran conecedora del Big Data y miembro activo del CDO Club Spain. BigDatamagazine | Noviembre 2019

Big Data Magazine (BDM): ¿Cuál ha sido el proceso profesional que le ha llevado a ser CDO de VidaCaixa? Paula Álvarez (PA): Prácticamente toda mi vida profesional la he desempeñado en el ámbito del dato, lo que me ha llevado a ocupar diferentes roles en la cadena de valor

de tratamiento de los datos y de la información, desde el desarrollo de sistemas informacionales a definir e implementar

estrategias para cubrir las distintas necesidades analíticas de las áreas de negocio, hasta que en el 2016 Vida-

caixa me brindó la oportunidad de aplicar toda mi experiencia y conocimiento con la función de CDO, liderando la transformación analí-

tica para convertirla en una compañía Data Driven.

BDM: Anteriormente trabajó en sectores como consultoría y banca

Paula Álvarez, Responsable de Sistemas Informacionales en VidaCaixa ¿Qué diferencias hay en el manejo de datos entre esos sectores y el que ahora le ocupa? PA: Durante mi trayectoria profesional

he participado en distintos proyectos de diferentes sectores como Telco y Banca, ambos sectores siempre se han caracterizado por estar en la vanguardia en el “manejo” de datos. El sector asegurador se ha incorporado con posterioridad al desarrollo de programas para transformar las organizaciones en compañías Data Driven, con lo que la principal diferencia entre sectores es el nivel de madurez en su desarrollo.

En el caso de Vidacaixa, hace más de tres años que decidió apostar de forma clara y decidida por convertir el dato en un activo estratégico. Además contando con la ventaja que supone pertenecer al grupo Caixabank, hemos podido tener como referencia la estrategia analítica de Caixabank tanto a nivel de infraestructuras como de implantación de un modelo de gobierno y calidad del dato, que vino muy condicionado por la normativa bancaria RDA. Todo lo anterior, ha posibilitado que actualmente dispongamos de un sistema

informacional corporativo propio que cubre todos los usos analíticos y que nos permite cumplir con los nuevos y crecientes requerimientos regulatorios y normativos. BDM: ¿Cómo ha evolucionado la concienciación en las empresas en la necesidad de hacer un uso eficiente de los datos que generan? PA: Se ha avanzado mucho en los

últimos años. Las empresas son conocedoras de la importancia del dato y que explotarlo adecuadamente puede ser un hecho diferencial para posicionarse en un lugar destacado dentro del sector.

Las inversiones que se están realizando es una clara muestra de la importancia y relevancia que tiene el dato en la estrategia de las compañías hoy en día.

La dificultad recae en concienciar de las metodologías y gobierno que hay que implementar para dotar al dato de las cualidades necesarias para que éste realmente se convierta en un valor diferencial, y que permitan ser eficientes en todo el ciclo de vida del dato desde su captura hasta su explotación. BDM: ¿Qué importancia tiene la figura del CDO en su empresa?

“El rol de CDO va adquiriendo más relevancia en la organización conforme el dato se convierte en un activo estratégico para la toma de decisiones, para ayudar a identificar nuevas oportunidades de negocio, para eficientar los procesos operativos y cumplir los requerimientos regulatorios.” PA: Es una figura que existe desde hace

tres años coincidiendo con el inicio de la transformación analítica.

Es quién define e implementa la estrategia del dato y cuyas funciones evolucionan según se va avanzando en la misma. Desde un inicio hemos trabajado en tres iniciativas principales, aunque a distintas

velocidades según la fase en la que nos encontrábamos: • Tecnológica (y más allá), porque construir un sistema informacional es mucho más que una infraestructura. • Modelo de gobierno de la información de calidad del dato • On boarding (gestión del cambio) y potenciar la capacidad analítica de los usuarios de

negocio. En la primera fase de despliegue de la transformación, las responsabilidades como CDO se han enfocado en la definición y construcción de la infraestructura y arquitectura informacional, con el objetivo de que ésta fuese una solución integral para los diferentes usos de la información (desde el BI tradicional a la aplicación de técnicas de analítica avanzada como machine learning, así como el uso de tecnologías Big Data). Según íbamos avanzando, definimos y hemos comenzado a ejecutar las políticas de gobierno y calidad de la información, con la constitución de órganos de gobierno, identificación de roles y responsabilidades, creación de un diccionario corporativo, etc. Actualmente estamos inmersos en la ejecución del modelo de explotación de los datos. Ya disponemos tanto de la información, como de las herramientas y estamos trabajando en capacitar a los usuarios de negocio en función de sus

necesidades analíticas para que puedan extraer el máximo valor de la misma. Según vamos avanzando en el proceso, el rol de CDO va adquiriendo más relevancia en la organización conforme el dato se convierte en un activo estratégico para la toma de decisiones,

para ayudar a identificar nuevas oportunidades de negocio, para eficientar los procesos operativos y cumplir los requerimientos regulatorios.

BDM: En VidaCaixa, ¿existía ya una cultura del dato cuando comenzó a trabajar o ha tenido que empezar a impulsarla y cómo lo está haciendo? PA: Los datos siempre han formado

parte de Vidacaixa y de la toma de decisiones. Pero como sucede en la mayoría de las empresas la información no siempre estaba disponible en el tiempo y forma requeridos. Todo esto implicó que se abordase esta transformación analítica, e inherente a una transformación, siempre hay un cambio cultural: nuevas formas de trabajar, nuevos roles, cambiar normas, hábitos… Con el nuevo sistema informacional, el dato está centralizado y se asegura su disponibilidad, integridad, trazabilidad y seguridad. Bajo un gobierno que no debe ser entendido como un mero controller, si no como facilitador del uso y la accesibilidad de la información, como un eliminador de fronteras para que la cultura del dato llegue a todos asegurando: • Hablar en el mismo idioma (diccionario corporativo) • Transparencia en los datos (disponer de información sobre el dato: cuál es su origen, cómo se calcula, dónde se localiza) • Garante de la calidad.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

32 Especial Big Data e IA en el sector seguros / VidaCaixa

“Estamos desarrollando proyectos de diversa índole, desde informes y cuadros de mando para la gestión hasta proyectos de analítica avanzada que nos permiten mejorar nuestros productos y servicios. .” Por último y lo más importante, las personas, ha sido necesario cambios en la organización, incorporación de nuevos perfiles, asignación de nuevos roles como el propietario del dato y del informe, y sobretodo focalizarnos con los usuarios de negocio que son clave para maximizar el valor que se puede obtener de los datos y que son con lo

que estamos trabajando de forma progresiva este cambio a través de

varias iniciativas: divulgación, formaciones a medida en los datos disponibles y en las herramientas para explotarlos, servicio de soporte para atender consultas y dudas, etc.

BDM: ¿Encuentra profesionales suficientemente preparados para incorporar a su equipo? PA: Tenemos la suerte de contar con

un equipo experimentado y multidisciplinar, que nos permite desempeñar con éxito las diferentes iniciativas de transformación que estamos acometiendo. Sin embargo, según vamos avanzando en el proceso, la exigencia en la prestación de los servicios a las áreas de negocio requiere el ir incorporando nuevos perfiles, y sí, hay dificultades para encontrar profesionales. Se trata de perfiles de alta especialización, se exige que tengan experiencia en desarrollo de proyectos informacionales, con conocimientos específicos de análisis de datos y con ciertos conocimientos de negocio. Actualmente hay una alta demanda de estos perfiles, el mercado está en una fase expansiva en cuanto al desarrollo de proyectos informacionales, y por otra parte los sectores más tradicionales estamos compitiendo con otros sectores más disruptivos que a ojos de los nuevos profesionales son más atractivos. En VidaCaixa contamos con un gran equipo de profesionales y junto con el Área de Personas, estamos definiendo un plan de formación para potenciar y fortaBigDatamagazine | Noviembre 2019

lecer las capacidades del equipo y del talento interno existente. Para incorporar nuevos profesionales lo que ofrecemos son planes de carrera atractivos y proyectos interesantes. BDM: ¿Qué requisitos cree usted que debe cumplir un CDO? PA: En mi opinión serían los siguientes: • Liderazgo, imprescindible cuando

de lo que se trata es de transformar.

• Comunicación, se requiere

habilidad para comunicarse con las áreas de negocio, entender sus necesidades, adaptarse a su lenguaje, gestionar correctamente las expectativas puestas en la analítica (Big Data, IA). • Diplomacia, el puesto de CDO es nuevo, pero parte de sus funciones se venía desempeñando de forma descentralizada, por lo que es importante gestionar y empatizar con las áreas afectadas. • Especialista en datos, debe tener conocimientos y experiencia en proyectos informacionales, análisis de información, tecnologías, herramientas y muchas ganas de seguir aprendiendo porque cambia todo muy rápido, cada día aparecen nuevas tecnologías, nuevas herramientas, nuevas metodologías… • Pasión por los datos, ha de convencer a la organización de la importancia de una buena estrategia, de las bondades de contar con una cultura del dato y del valor que se puede obtener de éste. Se trata de explicar, racionalizar y desarrollar el mensaje una y otra vez con paciencia y muchas ganas. Todos son muy importantes junto con el de conocimiento del negocio, aunque dependiendo de la fase de madurez en la que te encuentres, unos pueden tener mayor peso que otros. BDM: ¿Cómo es el día a día del CDO en VidaCaixa?

PA: Es un reto diario. Transforma-

ción=reto, en todos los ámbitos. Mi principal dedicación es la coordinación entre los diferentes proyectos que gestiona el equipo y la relación con las distintas áreas de negocio. Hay que hacer una gestión del cambio continua, estamos en una fase de muchos cambios, nuevos modelos de datos y nuevas herramientas de análisis. Estamos haciendo una labor muy importante de divulgación del nuevo sistema informacional para acercarlo a negocio y también de la concienciación de la necesidad de trabajar bajo un gobierno y unos procedimientos. Es un día a día intenso, aunque ver lo que ya hemos conseguido, los resultados que estamos obteniendo y los retos que tenemos por delante lo hace apasionante.

BDM: Una de las responsabilidades de un CDO es gobernar el dato. ¿Cree que ese gobierno del dato debe ser una dictadura o una democracia?

Paula Álvarez, Responsable de Sistemas Informacionales en VidaCaixa

PA: Como indicaba anteriormente,

una de las virtudes de un CDO debería ser la diplomacia, en mi labor está la de convencer del cambio y no la de imponer. Sin embargo, no es en el gobierno donde se ha de establecer la democracia sino en el uso del dato. Es importante que existan procedimientos y controles, definidos desde el ámbito de CDO, para facilitar el uso de la información.

Cada área de negocio, cada usuario, tiene unas necesidades de información y unas capacidades analíticas determinadas para desarrollar su función. Trabajamos para facilitar ese consumo transformando los datos según la explotación que se va a hacer de los mismos, con unas herramientas adecuadas a los distintos perfiles, que permitan desde el reporting predefinido al autoservicio, y bajo un mismo lenguaje (diccionario de datos) para minimizar una mala interpretación de los mismos. BDM: ¿Cuáles son los proyectos a medio-largo plazo de VidaCaixa

para el aprovechamiento de los datos que obtiene? PA: El principal reto en el que estamos

focalizados es en la consolidación del sistema informacional corporativo, en la implantación del modelo de gobierno y calidad del dato y en promover el acceso y el uso de los datos que tenemos. Hemos estado trabajando con las diferentes áreas de negocio identificando nuevos casos de uso o para mejorar los existentes. Estamos desarrollando proyectos de diversa índole, desde informes y cuadros de mando para la gestión hasta proyectos de analítica avanzada que nos permiten mejorar nuestros productos y servicios. Todos estos proyectos impactan en la mejora de la eficiencia de nuestros procesos en prácticamente todos los ámbitos de la organización. Algunos de los proyectos que estamos llevando a cabo son modelos de caída de cartera, optimización de los procesos de suscripción, customer lifetime value…

En todos ellos alineando la estrategia analítica a la estrategia de la compañía.

Uno de los objetivos que tenemos a medio plazo es que los resultados de los modelos de analítica avanzada se integren sistemáticamente dentro de la operativa y los procesos de negocio. BDM: Eres miembro activo del Chief Data Oficer Club Spain ¿Qué encuentras en ese espacio común entre CDOs?

Es un espacio de intercambio de conocimiento e ideas, de lecciones aprendidas, un espacio de formación e información y un foro para hacer networking. Lo que más me gusta

es el entorno de generosidad, transparencia y humildad que se genera en cada evento a la hora de compartir experiencias y situaciones que nos encontramos en el desempeño de nuestra función en el día a día. Yo lo recomiendo a todos

aquellos que sean responsables del dato en sus empresas.

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34 Especial Big Data e IA en el sector seguros / Aegon

“Trabajamos en proyectos que van a permitir la toma de decisiones basadas en datos casi en tiempo real” AEGON es uno de los mayores grupos aseguradores seguros de vida y pensiones a nivel mundial. Fundado en Holanda hace más de 160 años, cuenta con una plantilla de más de 28.000 empleados repartidos en más de 25 mercados, dando servicio a una cartera de millones de clientes en el mundo. Texto: Pedro

Pablo Merino

a compañía llegó a en 1980 mediante la adquisición de varias empresas de ámbito nacional, y tras más de 30 años en nuestro país, su crecimiento ininterrumpido les ha permitido desarrollar una estrategia de ampliación y mejora de servicios que ha sabido sacar partido de los años de crecimiento económico y los cambios demográficos. Para saber más sobre su trabajo en el área del Big Data y la analítica de datos hablamos con Hugo Fraguas, Data Analytics en Aegon Seguros. Big Data Magazine (BDM): ¿Cómo ha evolucionado la concienciación en las empresas en la necesidad de hacer un uso eficiente de los datos que se generan? Hugo Fraguas (HF): Cada vez más

empresas se dan cuenta de que los datos son parte esencial del desarrollo de la organización. Se ha pasado de que su acceso se encuentre limitado a ciertos departamentos a la llamada democratización de los datos, en la cual cada vez más empleados tienen acceso a cada vez más datos. Esto es una ventaja, pero a la vez complica la infraestructura necesaria para dar servicio a cada vez más usuarios con diferentes necesidades de información. A esto se une la necesidad de que los datos, cedidos y generados por los clientes, se traten de forma escrupulosa y de acuerdo a la normativa GDPR. Al ir considerándose los datos como un activo más de la empresa, los comités de dirección se han ido implicando más y más en impulsar una cultura del dato, lo que implica asegurar su calidad, seguridad y su posterior análisis. Departamentos como IT, Business Intelligence, Analytics o BigDatamagazine | Noviembre 2019

“Sin duda el mayor problema respecto a los datos es que no se encuentren bien integrados y centralizados. Muchas organizaciones todavía se encuentran con que la información que recogen y generan se halla distribuida en diferentes departamentos, lo que complica su accesibilidad y análisis..” figuras como los CDO han ido ganando importancia como promotores del buen uso de la información. BDM: ¿Qué importancia tiene la figura de los responsables de Datos en Aegon? HF: Tanto en Aegon como en el resto

de las organizaciones que han decidido apostar por la cultura del dato, la importancia de los departamentos y personas dedicados a trabajar alrededor de la cadena de valor del dato ha aumentado. Su gestión es una responsabilidad compartida entre los que se dedican a generar información, almacenarla de forma segura, transformarla y analizarla. Departamentos como IT, Data Quality, Business Intelligence, Analytics y figuras como el CDO han ido aumentando su peso dentro de la organización para conseguir que la información sea un activo más dentro de la empresa, que las decisiones se tomen basadas en datos veraces y actualizados. BDM: En Aegon, ¿existía ya una cultura del dato cuando comenzó

a trabajar o ha tenido que empezar a impulsarla o cómo lo está haciendo? HF: El recorrido de Aegon en este sentido

es amplio. Actualmente nos hayamos inmersos en un proceso de transformación que se sustenta en poner al cliente en el centro de todo lo que hacemos y en asegurarnos que todas nuestras acciones aporten un valor real, ya sea económico o en la satisfacción de nuestros clientes. Esto nos obliga a basar nuestras decisiones en datos, estableciendo objetivos realistas y rentables y haciendo un seguimiento de los mismos casi en tiempo real. En este sentido es la propia organización, tanto a nivel de grupo como a nivel local, la gran impulsora de la cultura del dato. Formación en distintas herramientas a todos los empleados, concienciación en el uso responsable de la información, creación de una comunidad analítica en Aegon, compartir best practices con el resto del grupo, etc., son sólo ejemplos de las diferentes medidas que se están tomando.

Hugo Fraguas, Data Analytics en Aegon BDM: ¿Qué requisitos debe cumplir el profesional que trabaje con datos? HF: A parte de los conocimientos

técnicos necesarios para cada puesto en concreto, un profesional que trabaje con datos debe ser metódico, orientado al detalle y, sobre todo, que sea capaz de extraer conclusiones que se traduzcan en decisiones que aporten valor.

“Un gobierno del dato correcto debe responder sobre todo a los objetivos y políticas de la organización, la misma receta no es válida para todas las empresas.”

BDM: ¿Cómo es el día a día del CDO o responsable de datos en Aegon?

de diversos procesos de negocio por medio de técnicas que permiten tomar decisiones en tiempo real, reduciendo costes y tiempos de espera.

HF: El CDO en Aegon es responsable del gobierno del dato. Los diferentes sistemas, herramientas, partners, proveedores, etc., complican el ecosistema de información, por lo que se hace necesario una figura que coordine a las diferentes áreas para garantizar la integridad de la información, tanto en su recogida como en los diferentes procesos de carga y transformación, y que la misma sea accesible por los departamentos encargados de analizarla.

BDM: Una de las responsabilidades de un CDO es gobernar el dato, ¿Cree que ese gobierno del dato debe ser una dictadura o una democracia? HF: La única línea roja en cuanto al uso

de la información tiene que ver con el uso responsable de los datos de nuestros clientes y con el cumplimiento de la normativa GDPR. A partir de ahí, las organizaciones deben impulsar políticas que alcancen un equilibrio entre el uso y la democratización de la información como activo para generar valor, una eficiente gestión de la misma y por supuesto, el cumplimiento de las normativas y el respeto a la privacidad de nuestros clientes. Un gobierno del dato correcto debe responder sobre todo a los objetivos y políticas de la organización; la misma receta no es válida para todas las empresas.

BDM: ¿Cuál es el mayor problema al que se ha enfrentado en su carrera profesional a la hora de manejar datos? HF: Sin duda el mayor problema

respecto a los datos es que no se encuentren bien integrados y centralizados. Muchas organizaciones todavía se encuentran con que la información que recogen y generan se haya distribuida en diferentes departamentos, lo que complica su accesibilidad y análisis. Tener la información alojada en diferentes bases de datos de difícil integración, o departamentos que generan información que el resto de la organización desconoce son problemas que hoy día aún son comunes.

BDM: ¿Cuáles son los proyectos a medio-largo plazo de Aegon para el aprovechamiento de los datos que obtiene? HF: Hay varias iniciativas en marcha,

BDM: ¿Cómo afecta el avance imparable de la inteligencia artificial en el manejo de datos de las empresas de su sector? HF: Desarrollar todo el potencial que

la inteligencia artificial puede dar está aún por alcanzar en la mayor parte de las empresas, casi de cualquier sector. Poco a poco el uso de tecnologías y algoritmos basados en la inteligencia artificial se van introduciendo en más procesos de negocio encontrándose nuevas aplicaciones. Al uso tradicional de la inteligencia artificial alrededor de procesos de marketing y retención (tales como modelos de propensión, churn, etc.,) se han añadido ahora los servicios de atención al cliente, reduciendo

Hugo Fraguas, Data Analytics en Aegon.

sus costes gracias a tecnologías de procesamiento del lenguaje natural que permiten la existencia de chatbots, o la mejora en los procesos de suscripción para evitar tiempos de espera para el cliente, y en general, la automatización

por un lado, las referentes a las mejoras en la infraestructura tecnológica que, permitirá un mejor aprovechamiento de los datos y a la digitalización de muchos procesos de negocio. Por otro parte, y desde el punto de vista más analítico, hay en marcha diferentes proyectos que están permitiendo la toma de decisiones basada en datos de una forma automatizada y casi en tiempo real. Algunos ejemplos son la detección del fraude, mejora de la eficiencia de la red comercial mediante técnicas de geomarketing, utilización de técnicas de procesamiento del lenguaje natural y text mining para la localización de pain points de los clientes, la aplicación de técnicas de machine learning durante el proceso de suscripción o el proceso de autorizaciones de diferentes pruebas diagnósticas, etc.

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36 Especial Big Data e IA en el sector seguros / Liberty

“La transparencia es fundamental para tomar decisiones clave sobre nuestros datos” Liberty es una aseguradora que opera en España desde 2001. Es la operación más grande de Liberty Mutual fuera de EE.UU, que incluye bajo una misma estructura legal los negocios de España, Portugal e Irlanda. Liberty Mutual es el 3º grupo asegurador de No Vida en EE.UU con más de 50.000 empleados distribuidos en más de 800 oficinas en 30 países. Hemos entrevistado a Ken Deane, Actuarial Leader of Liberty for Spain, Ireland and Portugal para conocer cómo utilizan los datos que generan. Texto: Pedro

Pablo Merino

Big Data Magazine (BDM): ¿Cómo ha evolucionado la concienciación en las empresas en la necesidad de hacer un uso eficiente de los datos que generan? Ken Deane (KD): Hemos visto cómo

en los últimos años la mayoría de las grandes compañías han creado departamentos dedicados al Data Science o a la Analítica de Datos que antes no existían, además estas nuevas áreas se han formado con un peso relevante dentro de las mismas -recursos, capacidad ejecutiva, etc-. Este mismo proceso que empezó en las grandes compañías se está replicando ahora en medianas y pequeñas empresas que están comenzando a entender los beneficios de tener un enfoque basado en datos. Utilizar la información y hacerlo de manera eficiente es esencial y puede ser un área de ventaja competitiva real para las empresas. Es fundamental mantener la competitividad y el crecimiento en el entorno actual. También nos permite, además de personalizar al máximo nuestros productos y servicios de acuerdo a las necesidades específicas de cada cliente. BDM: ¿Qué importancia tiene la figura del DATA Scientist en Liberty? KD: El papel del Data Science en

Liberty es muy importante. De hecho, hay un gran número de profesionales y áreas de la organización (Advanced Analytics, Pricing y IT) que confían en las habilidades y el talento de los Data Scientists cada día. En mi área de Actuarial en España, Irlanda y Portugal, los Data ScienBigDatamagazine | Noviembre 2019

tists del departamento de Advanced Analytics participan activamente en proyectos y decisiones de negocio de la compañía. Somos muy afortunados por formar parte del grupo Liberty Mutual, ya que podemos aprovechar su escala global y su experiencia. La plataforma de Data Science en Estados Unidos es bastante madura y avanzada, con especialistas en diversas áreas y una cultura que promueve la formación y la innovación con actividades como los Data Science Resource para compartir información, y los Data Science Forums para la colaboración y el acceso a herramientas tecnológicas de vanguardia y la formación en los últimos avances del sector. BDM: En Liberty, ¿existía ya una cultura del dato cuando comenzó a trabajar o ha tenido que empezar a impulsarla y cómo lo está haciendo? KD: Cuando me incorporé al equipo,

existía una fuerte cultura de datos y la creencia de que un enfoque basado en datos para la toma de decisiones es la mejor manera de avanzar. Sin embargo, hemos tenido que evolucionar continuamente dado el ritmo de cambio en la industria. Cada día son posibles nuevos enfoques analíticos gracias a la combinación de una mayor disponibilidad de datos y un mejor acceso al cloud computing escalable y al almacenamiento seguro. En Liberty Seguros tenemos un número cada vez mayor de personas dedicadas a las funciones de Big Data, Data Science y Analytics. Buscamos desarrollar y mantener esta cultura fomentando un espíritu de colaboración con los expertos en negocio

cuyo papel es muy relevante en nuestros proyectos y a través de una asociación a largo plazo con el equipo de IT. BDM: ¿Qué requisitos crees que debe cumplir el profesional que trabaje con Datos? KD: Los requisitos exactos pueden

variar dependiendo de las necesidades del puesto, pero normalmente es necesario tener una buena base de matemáticas y estadística combinada con un gran conocimiento de programación. El conocimiento de software como Python y R son particularmente útiles en el mercado actual, pero también es bueno tener experiencia con herramientas de visualización de datos como Power BI o Tableau. Además de las habilidades técnicas, es muy importante que un Data Scientist comprenda a fondo el negocio de una empresa y tenga buenas habilidades de comunicación para explicar los resultados obtenidos a un público menos técnico en términos sencillos, a fin de obtener la aceptación y el apoyo para sus conclusiones. BDM: ¿Cómo es el día a día del responsable datos en una compañía como Liberty? KD: Cada día en Liberty es diferente y

aparecen nuevos desafíos. Sin embargo, siempre siento que mi departamento y yo tenemos mucho que aportar al éxito del negocio y esto es algo que me motiva cada día. Uno de los aspectos que más valoro de mi trabajo es la relación con las demás áreas y personas de la empresa, ya que me permite no sólo aprender y mejorar día a día, sino también conocer a mis compañeros y entender mejor qué hacemos y por qué lo hacemos.

Ken Deane, Actuarial Leader of Liberty for Spain, Ireland and Portugal El propósito de Liberty es ayudar a la gente a disfrutar el presente y mirar con confianza al futuro, y creo que cuando trabajamos con esa mentalidad hay muy poco que no podamos lograr. BDM: ¿Cuál es uno de los mayores problemas a los que se enfrentan los profesionales de la información en sus carreras cuando se trata de manejar datos? KD: Es común que muchos Data Scien-

tists dediquen una gran cantidad de tiempo y energía a los procesos de ETL (extracción, transformación y carga de datos) y a las distintas conversaciones sobre los mismos. Estos son procesos que a menudo causan problemas ya que es común obtener información de múltiples fuentes, a veces muchas de ellas irrelevantes y otras veces puede ser incompletas. Otro gran desafío para los profesionales del Data hoy en día es comprender sus obligaciones en cuanto a las Regulaciones Generales de Protección de Datos (GDPR) para que puedan llevar a cabo su trabajo de una manera segura y conforme a la norma. Por último, es importante saber que a veces, después de dedicar tiempo y esfuerzo a un proyecto, no siempre se logran los resultados deseados. Puede ser importante para un científico de datos saber cómo manejar la frustración y enfrentar el próximo proyecto con más energía si cabe. BDM: ¿Cómo afecta el avance imparable de la Inteligencia Artificial en el manejo de datos de las empresas de su sector? KD: La Inteligencia Artificial en todas

sus formas tiene el potencial de ser una de las tecnologías más relevantes y disruptivas para el sector asegurador. Es difícil imaginar el alcance total de la capacidad de transformación de esta tecnología y cómo podrá afectar a nuestro negocio y al sector a largo plazo. Algunos de los ejemplos en que la AI puede aportar un gran valor en el ámbito asegurador son: el desarrollo de Chatbots con procesamiento de lenguaje natural que puedan interactuar con los clientes de manera inteligente en cualquier momento para gestionar preguntas, recibir notificaciones de reclamaciones o asesorar sobre productos; el análisis automatizado de imágenes de vehículos dañados para apoyar el trabajo de los peritos; el uso de técnicas de AI para analizar los

Ken Deane, Actuarial Leader of Liberty.

patrones en los datos a fin de identificar posibles siniestros fraudulentos. El límite es el cielo. Muchas compañías de seguros ya están utilizando conceptos de AI y Machine Learning en sus equipos de Analytics y Data Science. Esto es sólo el comienzo de una tendencia a largo plazo y espero que el uso de técnicas de inteligencia artificial continúe acelerándose.

BDM: Una de las responsabilidades de un CDO es gobernar el dato. ¿Cree que ese gobierno del dato debe ser una dictadura o una democracia? KD: Las organizaciones están evolucio-

nando y con eso, la demanda de datos continúa creciendo. El gobierno del dato se ha convertido en una función muy necesaria en las compañías de cualquier sector, ya que garantiza la disponibilidad de datos precisos para la toma de decisiones. ¿Cómo podemos garantizar que los datos sean fiables, y cómo podemos probarlo? En Liberty nos aseguramos de que toda la información crítica del negocio esté disponible, accesible y gobernada al más alto nivel de calidad posible, siendo fundamental para asegurar el conocimiento necesario y hacer que seamos competitivos. Incorporamos el gobierno del dato en la vida diaria de las personas de nuestra

organización a través de un Comité en el que tienen representación todas las áreas. La transparencia es fundamental para tomar decisiones clave sobre nuestros datos. Además, aseguramos la precisión y la coherencia de la información en todo nuestro negocio a través de procesos, controles y la colaboración a través de la experiencia. Estamos lejos de una dictadura, al contrario, nos gusta entender las necesidades del negocio para ser partners estratégicos en la toma de decisiones. BDM: ¿Cuáles son los proyectos a medio-largo plazo de Liberty Seguros para el aprovechamiento de los datos que obtiene cada segundo? KD: El principal foco de Liberty con

el uso de estas tecnologías será utilizar los datos y la tecnología para mejorar la gestión de las necesidades de los clientes y la capacidad para anticiparnos a ellas, de forma que podamos ofrecerles un servicio excelente y diferenciador que les sorprenda y marque la diferencia dentro de un sector tan competitivo como el nuestro. Los proyectos de automatización e integración de procesos serán muy importantes a medio y largo plazo para garantizar que podamos ser cada vez más eficientes y seguir ofreciendo productos de gran valor para nuestros clientes.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

38 Eventos / CES París 2019

CES Unveiled París presentó los aspectos más importantes de la Tecnología y la IA Ejecutivos, medios influyentes y celebridades de la industria se reunieron en París para hablar de las innovaciones europeas hablar del CES 2020 en Las Vegas, Nevada.

Texto: Alicia

Burrueco

l pasado 22 de octubre, la capital francesa acogía a uno de los eventos previos al CES Las Vegas 2020, y nosotros estuvimos allí. Es uno de los eventos tecnológicos más grandes e influyentes hasta el día de hoy. El CES representa todos los aspectos necesarios del sector de la tecnología. El evento reunía a grandes expertos del sector y además, contó con medios influyentes para cubrir dicha celebración y hacerla visible. El programa del CES estaba dividido en dos partes: presentación del evento y paneles de expertos. La primera parte la dedicaron a dar la bienvenida a todos los asistentes y a hablar un poco sobre las Tecnologías e Inteligencia Artificial donde guardaban un lugar para soluciones como ciudades inteligentes, tecnología deportiva y salud. Gary Shapiro, Presidente y Director General de Consumer Technology Association (CTA), fue

el primero en aparecer en el escenario del Auditorio del Palacio de la Bolsa de París y con él, las primeras palabras de uno de los eventos más grandes en innovación. Además, cabe destacar el momento en el que subió en una BigDatamagazine | Noviembre 2019

balanza los términos de «privacidad» e «innovación» y esta se decantó por uno de los lados con su declaración: «En Europa el foco está centrado, principalmente, en la privacidad«. Karen Chupka, Vicepresidenta Ejecutiva del CES nos habló de la

AI en sectores tan incluidos por esta tecnología como el Travel and Tourism, Vehicle Tech, Data and Analytics, Facial Recognition, 5G, Digital Health, Smarth Cities y Eureka Park. “Los productos premiados en el CES presentado en París demuestran el liderazgo tecnológico francés«, dijo Karen Chupka, EVP, CES. «Estos galardonados han demostrado su compromiso con la mejora de las vidas a través de la tecnología que hará de nuestro mundo un lugar mejor y que estará en exhibición en el CES 2020, en Las Vegas”. Paneles de Expertos La primera ronda estaba dedicada a hablar sobre la Inteligencia Artificial en todas las industrias. Contó con la presencia de 6 expertos: Guive Balooch de L´Oreal, Diamond Gill de Criteo Labs, Jean-Philippe Desbiolles de IBM Watson, Guillaume Devauchelle de Grupo Valeo, Isabelle Ryl de Inria y

moderando esta conferencia, Natalie Cernecka de TereLab.

El siguiente panel de expertos contaba con menos personas: Edward

Bouygues de Boygues Telecom, Caroline Hazlehurst de Bird, Grégoire Ferré de Faurecia, Fabrice Tocco de Dawex y como moderador, Mathieu Colas de Deloitte. Hablaron

y debatieron sobre los modelos de intercambio de datos en el ecosistema de la movilidad. Y la conferencia terminaba con el panel de expertas que hablaban sobre

cómo promover la diversidad en el mundo de la Inteligencia Artificial. Para ello se llamó al escenario a: Martine Gouriet de EDF, Laurence Lafont de Microsoft France, Shopie Proust de Atos Group, Anne-Laure Thieullent de Capgemini, Frederic Vezon de DROON and ASPertise y como moderadora, Valérie Hoffenbereg.

Una vez finalizada la parte donde speakers nos contaban sus experiencias, el evento dio la oportunidad a los asistentes de poder interactuar con

las últimas innovaciones en Inteligencia Artificial. Se preparó una gran

sala, en el Palacio de la Bolsa, repleta de stands, exhibiciones de expositores de las tecnologías más emergentes.

Eventos / Mobile Commerce Congress 2019

Los datos y la IA se hacen fuertes en el MCC 2019 Big Data Magazine organizó dos mesas redondas y dos presentaciones dentro del Mobile Commerce Congress que se celebró el 7 de noviembre en el Palacio de Hielo de Madrid. Es ya el tercer año en el que los datos y la Inteligencia Artificial cuentan con su propia sala en el evento principal que cada año celebra Ecommerce News.

Participantes de la mesa sobre BI, de izda. a dcha. representantes de Just Eat, LaLiga, Mr jeff, Majorel y Talend.

Texto: Georgina

Ortíz

a primera mesa redonda de la sala Data se reunió a Pablo

Pellicer International Analytics Manager de Stubhub, Bernat Garcia Chief Data Officer en Yaencontre, Samuel García Head of Customer Intelligence de Correos, Javier Monjas Chief Data Officer de Finect, Chen Yue Digital Manager Laboratorios Phergal y Ángel Galán, Director de Datos e IA de Kabel como moderador.

No faltó una de las preguntas habituales en Big Data Magazine, ¿El Gobierno del Dato debe ser una dictadura o una democracia? Pellicer explicó que para él “la mejor opción son las dictaduras, y que luego poco a poco evolucione hacia la democracia”. Para Chen Yue “la dictadura es también su opción, porque cree que es la forma de ofrecer una seguridad a los clientes. Los responsables deben ser los que gestionen los permisos y decidan quién puede verlos. Hay que elaborar una buena política de protección. Cree en la importancia del responsable del dato”. El representante de Yaencontre aseguró al respecto que es el responsable de la fuente de datos, pero en su caso “no se quiere meter en todo, por lo

que prefiere elegir un modelo no dictatorial”. “Una dictadura dulce” esa sería la elección de Javier Monjas. “Hay que ofrecer la información suficiente, pero no todo lo que piden. Hay que ser dictatorial y controlar”. Por último Samuel García explicó que: “Desde el punto de vista de seguridad es dictadura seguro. El mantenimiento de clientes o de productos es dependiendo del área del negocio, porque si es un área proactiva hay que permitirles el acceso”. Blockchain, transporte y logística Juan Manuel Martínez, vicepresidente de la Asociación Española de Transporte fue el responsable de

la primera conferencia de la jornada. Explicó cómo entiende el Blockchain y las posibilidades que ofrece al sector de la logístia y el transporte. Los tips principales que recalca Juan Manuel son: “La interoperabilidad es el caballo de batalla del Blockchain” según Juan Manuel, para quien el móvil es el mejor ejemplo de interoperabilidad en tanto se desconoce el camino por el que viaja la información, algo por trabajar en el mundo del blockchain. IA: Next Step eCommerce Tomás Martínez Buero, presidente AI-Network fue la persona

encargada de presentar las posibilidades de la unión de IA e Ecommerce. En ella, nos contó cómo la asociación ha trabajado para mostrar que la IA no solo tiene su uso dentro del sector de entretenimiento, sino que también tiene gran importancia dentro del mundo ecommerce. Uno de los casos de uso es el de los precios personalizados. “¿Qué tipo de usuario es más proclive a aceptar un precio determinado?” Contestar a esta pregunta nos permitirá hacer ofertas personalizadas teniendo en cuenta el precio de la competencia y al cliente, algo que ocurre gracias a los datos. Los beneficios del BI Como colofón de la jornada se celebró la mesa denominada Los beneficios del Business Intelligence en tu estrategia de ventas. Miguel Castanedo

Bussiness Intelligence Manager en Majorel, Juan José García Head of Data & Analytics de Mr Jeff, Raúl Moreno Head of Data Governance & Quality de LaLiga y Enrique Fernández Data & Business Intelligence Director en Just Eat con David Ruiz, Sales Lead Iberia de Talend como moderador fueron los protagonistas.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

40 Eventos / Data&cIA Congress 2019

El Data&cIA Congress se estrena con un gran éxito de contenido y participación Data&cIA Congress llegó a Madrid el 12 de junio para dar fuerza al uso de los datos. Más de 30 profesionales nos hablaron del dato en toda su extensión, pasando por ser data driven, el gobierno o el futuro del dato; sin olvidar la importancia del Big Data en el Retail y el Ecommerce. Además, una parte del congreso se centró en la optimización de estrategias de marketing a partir de los datos.

Texto: Redacción

a primera edición del Data&cIA Congress organizado por Big Data Magazine llegó en junio a la capital con gran fuerza. Logró cautivar a los asistentes como el primer y mayor evento profesional en España sobre Big Data e Inteligencia Artificial (IA) aplicado al negocio. El evento contó con un gran número de CDO’s así como Directores IT, AI Managers, Business Development, Investigadores y Analistas. Organizado por Big Data Magazine y Ecommerce News, Data&cIA

Congress 2019 contó con sponsors como Google Cloud, Ciber Experis / Syncsort, Sonatype, Eulerian Technologies, Data Iku, Denodo, ICEMD, a3sec, Snowflake, TRISON, Open Sistemas, Big Data International Campus y Dinahosting. El evento, congregó a una treintena de profesionales que nos hablaron del dato en toda su extensión, pasando por ser data driven, su gobierno y el futuro del dato; sin olvidar la importancia que tiene la Inteligencia Artificial, con la que hace una pareja perfecta. La suma de Big Data & Retail & Ecommerce, tuvo cabida en una de las mesas redondas, que contó con participantes como Javier Monjas, CDO en Finect; Antonio Serrano, Head of digital Analytics en Leroy Merlin; Alejandro Castillo, de Savia y Joan Salomó, Responsable de Data en Oney España. Con Francisco Celeiro, Responsable Global en LUCA como moderador.

"El gran uso de la IA no está en el uso de logística, sino en el retail. Suelen ser los departamentos que están de cara al cliente", admitió Antonio Serrano. Joan Salomó, en cambio, nos dijo "poder usar más información para acepBigDatamagazine | Noviembre 2019

Los participantes de la mesa redonda sobre gobierno del dato.

tación de riesgo". Javier Monjas nos habló de la ingesta de la información: "cogemos el dato, lo procesamos y le sacamos partido con recomendaciones". En Savia "tenemos el foco en la experiencia de cliente y, para ello, tenemos que utilizar los datos empoderándole", admitió Alejandro Castillo. "Hay que empezar a andar antes de correr. Las peticiones que recibimos son el 80% de acceso a la información", añade. Pierre Saisset, Director General de Europa del Sur en Eulerian Technologies nos habló de alimentar

nuestra estrategia de marketing con una correcta recopilación de datos. "Lo importante es poder activar el mismo segmento en todos los canales. La homogeneización del marketing depende del dato que me permite tener todo el ecosistema a la vista", dijo Pierre.

Rafael Fernández Campos, CDO de Bankia y presidente del CDO Club Spain aseguró en el speech

inaugural de la jornada que "los datos son el nuevo petróleo". Lo primero que tenemos que hacer es pensar en el plan de negocio que, realmente, son los datos y para ello no cabe la improvisación. "La calidad no se improvisa, requiere cambiar mentalidad y dinero". El gobierno del Dato En la mesa sobre gobernar el dato, moderada por Anastasio Molano, Senior VP de Denodo, se nos planteó la pregunta de ¿cómo hacer una gestión del dato eficiente? Juan Francisco Riesco López, Director en Mutua Madrileña nos dio una visión a largo

plazo sobre el gobierno del dato con siete planes de actuación: "la gestión del dato es un gran creador de valor en nuestra compañía". Daniel Martínez, CDO de Caja Rural nos contó que "para desplegar

la organización data driven se creó una organización Smart Data. Fuimos ambiciosos abordando todas las funciones que tenían que ver con el dato".

Eventos / Data&cIA Congress 2019 Ángel Galán, director de Big Data e IA de Kabel aseguró que:

"cada vez vamos más a lo lógico que a lo físico. Confío que en unos años esté totalmente implantado el gobierno del dato y, sobre todo, que sea democrático". Francisco Javier Torres Quero, CDO de Prosegur aseguró que "en nuestra compañía la seguridad es clave, pero para poder asentar esas bases tenemos que tener en cuenta los datos maestros y la calidad de la información". Manuel Martínez, Ejecutivo de cuentas en Syncsort y Alberto Martín, Product Manager SYS en Ciber Experis introdujeron a la

sociedad del sobrecoste por la moda a las "nuevas tecnologías", una carrera en la que compiten muchas de las empresas. Big Data sí pero… ¿a cualquier coste? Big Data e IA, la pareja perfecta Moderada por Enrique González,

Sales Director Spain & Portugal de SnowFlake Computing se dio pie

a la segunda mesa redonda. "Tenemos retorno tanto en la parte de optimización como en el apartado de abrir nuevos servicios", puntualizó Carlos Gómez, CDO en Gloval. Concha Labra, Directora de Formación Data de U-TAD, por su

parte, aseguró que "estas dos tecnologías siempre han ido de la mano, el Big Data es una tecnología habilitadora y, por otro lado, gracias a la gran cantidad de datos que tenemos disponibles en la actualidad esos modelos predictivos ahora son más fiables" Rosa Elvira Lillo Rodríguez, Directora del Instituto Big Data UC3M-Santander dijo que las redes

neuronales multi-capa permiten el análisis del dato pero "el empuje de la Inteligencia Artificial ha sido el Big Data". Pero, ¿hacia dónde se encamina el mundo del Big Data? En la siguiente mesa redonda con la moderación de Alejandro de la Peña Gerente de Cuentas de A3Sec analizamos

la evolución de la figura del CDO en los últimos años y los cambios que se avecinan en un mundo en constante movimiento. Enrique Fernández, Data & Business Intelligence Director de Just Eat España reconoció que: "Estamos empezando con los datos,

buscamos que la experiencia del cliente

Rafael Fernández, CDO de Bankia y presidente del Club Chief Data Officers Spain, fue el encargado de abrir el congreso.

sea personalizada". "Llevamos tiempo apostando por las nuevas tecnologías disruptivas. Esto es una carrera de fondo. Damos muchos pasos pero nos queda la inmensidad", explicó Sonia Casado, CDO de Ymedia:. Tomás Martínez, presidente de AI Network animó a "fomentar

la innovación con IA, pero tenemos que acelerar que las empresas puedan trabajar bien con datos". Unai Obieta, Ferrovial Servicios explicó que: "No somos una empresa madura a nivel de datos, en cambio, cada vez es más importante para nuestro presente y futuro. Actualmente estamos almacenando y tenemos que dar pasos para ver qué crear en el dato y empezar a distribuirlo". Ciberseguridad en los datos Un gran reto en la actualidad es controlar la ciberseguridad de los datos en cualquier empresa, en ese sentido Mitun Zavery, Senior Engineering de Sonatype, nos alertó de que

"los componentes de open source no son creados igual. Algunos son vulnerables

desde el principio y otros acaban no funcionando bien nunca". "La mayoría de los desarrolladores no han pensado en sistemas de desarrollo pensando en la ciberseguridad", añadió. "En un momento en que la mayoría de las empresas se interesan en la Inteligencia Artificial (IA), muchas de ellas se preguntan cuál sería la mejor manera de proceder. ¿Deben asignar estos proyectos a los expertos o incluir a todos los colaboradores?", dijo Sofianne Fessi, Solutions Architect EMEA de Dataiku, quien nos intro-

dujo en cómo desarrollar una estrategia de Inteligencia Artificial gracias a un Data Science.

Big Data & AI Moments Durante el congreso se dio voz a tres startups. Cada una de ellas contó con 5 minutos para presentar su negocio en formato elevator pitch. Los seleccionados fueron: José Manuel, CEO de Loozend; Fabio Rodríguez, Country Manager de OrCam en España y Portugal e Iñaki Aguirre, CEO de Webrain.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

42 Eventos / Big Data&AI Congress 2019

El Big Data&AI Congress sigue creciendo en su quinta edición El Auditorio Axa de Barcelona acogió una nueva edición del evento organizado por Eurecat. Más de un millar de asistentes disfrutaron de una cita que tuvo contenido de gran interés. Texto: José

Luis Arcángel

avier Torra, Presidente de Eurecat fue el encargado de

inaugurar el V Big Data&IA Congress de Barcelona. Una cita que abarrotó durante toda la jornada del jueves 17 de octubre el Auditorio Axa de la capital catalana. Comenzó con un deseo “que a la finalización del congreso todos los asistentes puedan decir que les ha sido útil todo lo que aquí se cuente”. Una vez concluido, desde Big Data Magazine podemos dar fe de que su deseo se hizo realidad. El responsable de presentar la primera Keynote del evento fue una de las estrellas del programa, el Corporate Vicepresident de Microsoft Jordi Ribas. Residente en Estados Unidos BigDatamagazine | Noviembre 2019

por motivos evidentes, regresaba a su tierra para ser profeta. Su presencia en el escenario se prolongó durante más de una hora, con decenas de asistentes preguntando al manresano. Su intervención se tituló The AI Revolution, pero fue mucho más allá. Arrancó remitiéndose a los inicios de la Inteligencia Artificial y cómo ha ido evolucionando hasta nuestros días. Recordó que “el 90% de los datos utilizados para entrenar a las redes neuronales se han creado en los últimos 2 años”. Remitiéndose diez años atrás recordó cuándo le preguntaron cómo iban a evolucionar las búsquedas y dijo que “iban a ser un poco como en Minority Report, más visuales, intuitivas…”, poco se equivocaba entonces.

Insistiendo a lo anterior disertó sobre lo que nos espera: “Se dice mucho que las máquinas van a controlar la sociedad, y eso es un poco Hollywood. Desde Microsoft pensamos que si utilizamos los algoritmos con principios éticos podemos mejorar nosotros y mejorar la sociedad. Es una tecnología positiva que coexistirá siempre para mejorar la eficiencia”. Domina el mejor

Marc Torrent, Director Big Data de CoE fue el siguiente en aparecer en el

escenario para ofrecer a los asistentes un interesante estudio de la situación del Big Data y la Inteligencia Artificial en España. “Estamos ante una industria en la cual quien está en una posición dominante es quién maneja el mercado

Eventos / Big Data&AI Congress 2019

porque tiene mejores algoritmos, obtiene más datos y eso le lleva a tener una mayor exactitud”, aseguró. Las tecnologías más usadas en IA son el Machine Learning con el 71%, la smart robótica con el 44% y el procesamiento del lenguaje natural con el 40%. Además en un elocuente listado enumeró las barreras más importantes para adoptar la IA por parte de las empresas. Las principales son: • La ausencia de una estrategia clara para IA. • Ausencia de roles con talento apropiado para trabajar en ella. • Los silos funcionales restringen las soluciones IA end-to-end. • Ausencia de líderes comprometidos con la IA. Antes del coffee break llegó el turno en un fluido y variado formato de elevator pitch para todas las empresas colaboradoras del evento. Tuvieron dos minutos cada una para explicar lo que hacen en su día a día. Casos de Éxito Presentado por el Digital Technolo-

gies Division Director de Eurecat, Joan Mas, llegó después del descanso,

el primer panel de expertos con los casos de éxito como telón de fondo. En esta mesa participaron Jenny

Bermúdez, Analytics Manager de CaixaBank, Ignacio Jiménez, Big Data Director de Minsait, Vicent Ribas, Resesrch Line Manager in Data Analytics in Medicina en Eurecat y el Chief Technology Officer y CIO del Ayuntamiento de Barcelona Michael Donaldson. Ribas presentó un proyecto para

la detección precoz del cáncer de pulmón que es “el que más muertes provoca”. Para ello están trabajando con los hospitales Vall de Hebrón y Parc Taulí de Barcelona. Han conseguido que “cada una de las millones de placas de tórax que se realizan al año por otros asuntos serán aprovechadas para buscar anomalías en los pulmones”. En el primer piloto en Parc Taulí consiguieron detectar toda la incidencia del Hospital. Cultura del Dato y agilidad en el entorno empresarial fue el título del siguiente panel de la jornada matinal. Moderada por Daniel González, Business Data Analytics en Eurecat contó con Lluis Anaya, Innovation and Data Director del CTTI de la Generalitat de Cataluña,

El Corporate Vicepresident de Microsoft Jordi Ribas, fue protagonista. August Mabilon y Miguel Romero, de SDG Group y el epílogo de Eric Baldellou Head of Data Governance en Privalia.

Impacto en la Cultura del Dato Si hubo una presentación que dio que pensar, y mucho, en el congreso fue la que corrió a cargo de August Mabilon y Miguel Romero, representantes de SDG Group. Aseguraron para

empezar que: “No necesitas más data scientist, hace falta más cultura del dato”. “La cultura de la organización se puede comer la estrategia. La información debe ser transparente y compartida. El reto es convencer a la organización de que el ecosistema está cambiando y que deben adaptarse a que ya no hay silos”, explicaron a un muy atento auditorio. Por último recordaron que “hay que conseguir que las novedades culturales no cambien la estrategia de la corporación. Nos vamos haciendo cada vez tan ineficientes como nos podemos permitir”. Y como frase destacada para el final dejaron que “lo que buscamos

es hacer software, que lo que hagamos sea automáticos, que lleguemos a ser software”. Sesión Vespertina En la jornada de tarde el auditorio principal acogió dos interesantes presentaciones. En primer lugar una Keynote a cargo de Soheil Keshmiri, Lead Researcher del Advanced Telecommunications Research Institute. Durante una hora disertó sobre la

interacción física entre humano y robot. Fue el paso previo a la entrega de los Big Data Talent Awards. Nuevamente cuatro interesantes casos de éxito pusieron el punto y final a la tarde y el día. Marc Subirá, Informa-

tions Technologies – Sports and Data Manager del FC Barcelona fue

el presentador de los casos. Los responsables de presentar sus éxitos fueron

Jordi Navarro, CEO&co-Founder de Cleverdata Solutions, Ignasi Puig de Dou, CEO de Datancia, Marta Rams Data Scientist de Penguin Random House y por último Asier Rodriguez, Lead Data Scientist de Olocip.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

44 Entrevistas / Jeff

“Tenemos una cultura que se basa en la transparencia del dato, orientada a cada departamento” Antiguamente lo que ahora se conoce como Jeff antes era Mr. Jeff. Este cambio ha venido impulsado por la nueva adquisición de la compañía de dos nuevas empresas que ofrecen servicios destinados al bienestar de las personas, Entrename y Oh my Cut!.

Texto: Georgina

Ortíz

uan José García es el Head of Data & Analytics de Jeff, y

además, es el presidente cofundador de la Asociación Nacional de Big Data y Analytics. Tiene experiencia en tres países diferentes: Brasil, Irlanda BigDatamagazine | Noviembre 2019

y España. También hay que destacar su formación académica: Graduado en Estadística Empresarial por la Universidad Miguel Hernández de Elche. Cursando Máster Ingeniería Sistema de Decisión por la URJC. Curso de dirección de personas en Fundesem. Curso Data Science and Big Data Analytics

por MIT. UDEMY y Coursera en su ADN.

Big Data Magazine (BDM): ¿Cómo llegó a trabajar en Jeff? Juan José García: Fue a través de

una oferta de trabajo que encontré en LinkedIn. El proyecto era muy atractivo y vi que la empresa tenía un crecimiento

Juan José García Milla, Head of Data & Analytics en Jeff muy grande. Una vez que empecé a hacer las entrevistas me interesó mucho más, porque vi que las estrategias que se podían empezar a aplicar encajaban con lo que yo quería. A lo anterior hay que sumarle que el equipo de data de Jeff es muy bueno, y seguimos creciendo. Todo esto fue lo que me motivó para entrar en Jeff y liderar el área de data. BDM: ¿Qué posición ocupa el responsable de datos dentro de la gestión directiva de la empresa? JG: Jeff es una empresa que nace desde

el punto de vista tecnológico, es una empresa 100 % basada en datos y su crecimiento también se basa en esto. El dato es transparente para todo el mundo, es decir, intentamos que todos tengan acceso a todos los datos de la compañía; o mejor dicho cada departamento tiene acceso a todos esos datos que necesitan ver para trabajar. El área de datos es los que hacen que mejore el producto e impulsa para que consiga crecer y que nuestros clientes sean felices con nosotros. BDM: ¿Qué tipo de requisitos busca en la gente para trabajar en su equipo? JG: En esa parte busco gente muy

técnica, gente que realmente esté al lado de la tecnología; que sea curioso, que lea sobre tecnología y que investigue sobre la tecnología. Que sea exigente, pero esto ya forma parte de los que son los valores de la empresa. Es importante que la persona encaje dentro del equipo de data y del equipo global, y con nuestra cultura de Jeff. Somos una empresa que ya tiene más de 600 personas. El trabajo en equipo es muy importante, porque es lo que nos hace diferentes y nos permite avanzar. BDM: ¿Qué hace el equipo de data dentro de Jeff?¿Qué tipo de datos son los que recogen? JG: Actualmente está diferenciado en

tres bloques. Uno es la parte de ingeniería de datos, son lo que se encargan de cuidar de la arquitectura analítica y de integrar los datos de los diferentes softwares de la compañía. Por otro lado, están los analistas de datos que se encargan de generar las visualizaciones que requieren el resto de departamentos. Y por último tenemos a los Data Science que están desarrollando algoritmos de Machine Learning para mejorar los procesos y prever métricas dentro de la compañía. Todo esto es fundamental para que demos un valor

añadido a los franquiciados y adaptemos nuestros servicios al usuario.

BDM: ¿Cuál es la mayor dificultad con la que se ha encontrado en otros países a la hora de adaptar el modelo de Jeff y las políticas de datos? JG: En este aspecto nosotros tenemos

una política centralizada de datos y una política que guarda la privacidad del usuario y los datos más sensibles. Estamos en 32 países, y llegar hasta aquí nos ha llevado a realizar un análisis a fondo del mercado y la cultura de cada país. Para ello, con todos los datos que hemos trabajado, tanto sociodemográficos, económicos, etc., han sido orientados para nuestro crecimiento. Respecto a la política nosotros tenemos una base de datos centralizada ya que nos nutrimos de todos los datos que se generan en los países. Tenemos una serie de políticas que son muy estrictas y que hacen que la adaptación a esos países sea mucho más llevadera. BDM: ¿Cómo tienen pensado afrontar el equipo de data de Jeff la alianza con Oh my cut! y Entrenarme? JG: La adquisición que hemos hecho

de Entrenarme, o la que hicimos en su momento de Lavadeba, y el acuerdo de colaboración que acabamos de firmar con Oh my cut!, básicamente están motivados por la potencia que nos aportan con la entrada en nuevos mercados; así como la experiencia que tienen estas empresas ya. Nosotros primamos la penetración que tienen en el mercado y se transforma en que nosotros abriremos un vertical nuevo y generamos un producto nuevo. Las bases de datos estarán desde cero y no será necesario integrar los datos de estas empresas en nuestro sistema. BDM: ¿Cuál es el mayor reto que ha encontrado en su carrera profesional? JG: Siempre que te enfrentas a una base

de datos hay micro retos en tu vida profesional. El más grande sería crear una arquitectura analítica de datos desde cero, porque es fundamental para garantizar al usuario que sus datos tengan forma y garantizar también la calidad de estos. Nosotros garantizamos que lo que el usuario ve es lo que realmente debe ver y en el momento que lo tiene que ver. Te hace feliz ver que antes una persona tardaba 3 días en sacar ciertos datos del RP y ahora a golpe de clic lo

tiene actualizado cada hora en un panel. Esto es lo que me hace más feliz y el reto más bonito al que me he enfrentado.

BDM: ¿Qué entiende por la cultura del dato? JG: Tenemos una cultura que se basa

en la transparencia del dato, orientada a cada departamento. Pensamos que todo el mundo tiene que acceder a la información en tiempo y forma. Es muy importante en las decisiones que tomamos día a día; nos movemos a un ritmo frenético, por ello tenemos una herramienta de optimización que hace que todo ese transcurso de información o traspaso a los usuarios sea mucho más fácil. Utilizamos como herramienta una muy versátil que nos permite escalar muy rápido. Cualquier departamento tiene acceso a él y tiene una serie de dashboard creados para que analicen los datos que necesitan. BDM: ¿Cree que los datos tienen ética? JG: Si, tienen mucha ética. En Jeff

hacemos un gran esfuerzo por proteger los datos y la privacidad de nuestros usuarios. Tenemos tecnología y nos esforzamos en permitir y garantizar la total seguridad de la información. Somos bastante estrictos en este sentido, primamos la transparencia pero siempre validada a que los datos de nuestros usuarios sean protegidos y estén superseguros. BDM: ¿El gobierno de los datos debe ser una democracia o una dictadura? JG: El gobierno del dato solo se

entiende si es democrático, en Jeff invertimos mucho en la educación de los equipos en el análisis y la interpretación de los datos. Pensamos que es fundamental en nuestro crecimiento y nuestras decisiones; vale totalmente la pena. La herramienta que tenemos permite que cualquier persona nueva desde el minuto cero pueda trabajar con los datos. Y como he dicho, esta transparencia y esta educación forman parte de la estrategia de datos de Jeff. BDM: En Jeff a la hora de hacer nuevas propuestas ¿hay muchas personas que ven las cosas diferentes a como las ve usted? JG: Aquí se respeta mucho las

opiniones de los expertos de cada área. Todos conocen la estrategia y están de acuerdo con lo que hacemos. El CEO dentro de Jeff impulsa el uso de los datos, ya viene de serie.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

46 Entrevistas / Sodexo

“Para que los datos puedan aportar valor, antes hay que invertir en ellos” En Sodexo tienen muy claro que los datos son relevantes para el funcionamiento de su compañía. Elena Díaz de Liaño es la responsable de que esos datos gocen de un buen gobierno. Texto: José

Luis Arcángel

Big Data Magazine (BDM): ¿Cuál ha sido el proceso profesional que le ha llevado a ser Responsable de Gobierno del Dato de Sodexo? Elena Díaz de Liaño (ED): Mi back-

ground profesional es la gestión de grandes proyectos de transformación en distintos sectores (Retail, Telco, Banca, Servicios), en los que los datos ocupaban paulatinamente un lugar más céntrico, a medida que las organizaciones eran más y más conscientes de la importancia de los mismos. De hecho, cuando llegué a Sodexo Beneficios e Incentivos el área de Datos no estaba creada. Sin embargo, la necesidad de que hubiera un equipo dedicado a la gestión y gobierno del dato existía y tuve la suerte de que se pensara en mí para la posición de Responsable de Gobierno del Dato. BDM: Anteriormente trabajó en consultoras y habrá conocido muchas empresas que trabajan con datos ¿Qué diferencias hay en el manejo de datos entre otros sectores y el que ahora le ocupa? ED: Lo cierto es que he visto más

puntos comunes que diferencias en aquellos aspectos que aprietan más el zapato de las organizaciones que deciden apostar por poner en valor este activo que son los datos. Por ejemplo, la calidad de datos es una iniciativa muy importante y por la que todas estas organizaciones apuestan, independientemente del sector al que pertenezcan. En lo que puede haber más diferencias es en cuál es el driver principal que impulsa las iniciativas de las áreas de Datos. Evidentemente esto depende de cada organización y por pertenecer a un mismo sector no significa que todas las compañías aborden estas iniciativas con el mismo enfoque, pero sí se pueden observar ciertos patrones comunes. Hay BigDatamagazine | Noviembre 2019

compañías cuyo driver principal para impulsar las iniciativas de Datos es la Experiencia del Cliente, sacar valor de los datos para mejorar esta experiencia. Otras compañías apuestan por impulsar la búsqueda de eficiencias internas y mejorar el gobierno de la organización a través de la alfabetización y democratización de datos. BDM: ¿Cómo ha evolucionado la concienciación en las empresas en la necesidad de hacer un uso eficiente de los datos que generan? ED: Los procesos de Transformación

que se están dando en las empresas actualmente han puesto de relieve un activo hasta ahora no explotado, los Datos y se está viendo que apostar por una buena gestión y gobierno de los datos aporta valor a las compañías tanto a nivel interno como en su relación con los clientes. Precisamente porque ahora estamos en la era del Big Data y los data lakes se está haciendo cada vez más relevante el uso eficiente de toda esta ingente cantidad de datos de que disponen las empresas. BDM: ¿Qué importancia tiene la figura del Responsable de Gobierno del Dato en su empresa? ED: En Sodexo Beneficios e Incentivos

hemos visto que para poder extraer todo el potencial y el valor de nuestros datos necesitamos antes invertir en conocerlos, compartirlos dentro de la organización, formar a nuestros compañeros para que puedan trabajar con ellos, proveer de herramientas e infraestructura que soporte todas estas iniciativas, promover un uso de los datos ético y acorde a la normativa, y comprender que toda la organización ha de estar implicada y comprometida con esto. La mejor muestra del compromiso que Sodexo Beneficios e Incentivos tiene con esta tarea es sponsorship que se está recibiendo desde la Dirección de la compañía, tanto desde España como desde la Corporación.

BDM: En Sodexo, ¿existía ya una cultura del dato cuando comenzó a trabajar o ha tenido que empezar a impulsarla y cómo lo está haciendo? ED: Efectivamente existía la toma de

conciencia de la importancia de la Cultura Data-Driven en varias capas jerárquicas y áreas de la compañía, y el valor que podía aportar. La Dirección de la compañía también era consciente de que para impulsar esto era necesario un equipo que estuviera dedicado a esta tarea. Esto sirvió para impulsar la creación del área de Datos. Actualmente toda la compañía es consciente de la importancia de la buena gestión de los datos y gracias al impulso de la Dirección podemos llevar a cabo iniciativas de democratización y alfabetización de datos. BDM: ¿Encuentra profesionales suficientemente preparados para incorporar a su equipo? ED: Este es un área de expertise relati-

vamente nueva y no es fácil encontrar perfiles en el mercado laboral preparados y especializados para esta tarea. Esto no quiere decir que no existan. Por ello es capital identificar las habilidades y competencias clave necesarias y trabajar codo con codo con los equipos de RRHH, tanto en la búsqueda de talento como en los planes de desarrollo y capacitación para la retención del mismo BDM: ¿Qué requisitos cree usted que debe cumplir un CDO? ED: Las compañías actualmente se están

enfrentando al desafío de la Digitalización y el nuevo paradigma que ésta está trayendo consigo. Los responsables de datos debemos estar al servicio de la organización pero también retarla para hacer que los Datos sean una palanca que impulse a la misma en este camino. En este sentido, las organizaciones están jugando una partida de ajedrez y los responsables de Datos (y nuestros

Elena Díaz de Liaño, Responsable de Gobierno del Dato en Sodexo equipos) debemos ser como el caballo: capaces de realizar movimientos complejos que el resto no realizan y estar cómodos jugando tanto en la centralidad del tablero como en los márgenes para facilitar el camino a la Reina BDM: ¿Cómo es el día a día del responsable de Gobierno del Dato en Sodexo? ED: En Sodexo Beneficios e Incentivos

el área de tecnología trabaja en marco ágil, y nuestros desarrollos se gestionan acorde a este marco de trabajo. Es una cultura que progresivamente se está extendiendo al resto de áreas de la compañía. En mi caso, una parte importante de la jornada transcurre en reuniones con las distintas áreas de la compañía, ya que Gobierno del Dato ha de estar involucrado en las distintas áreas de la compañía, tanto estratégicas como tácticas, trabajando con los data owners cómo los datos pueden aportar valor. Tengo la suerte de trabajar en una compañía como Sodexo Beneficios e incentivos que cree firmemente que el buen clima laboral es capital para la consecución de objetivos y la retención del talento. En este sentido, también nos reservamos tiempo periódicamente para crear un espacio de confianza en el que el equipo pueda reflexionar sobre la marcha de las iniciativas, dinámicas de trabajo, en qué podemos mejorar y objetivos para periodos posteriores. BDM: ¿Cuál es el mayor problema al que se ha enfrentado en su carrera profesional a la hora de manejar datos? ED: Los Datos son un activo que puede

aportar un valor muy importante a las organizaciones, pero no basta con decir “vamos a ser Data-Driven”. Para que los datos puedan aportar valor, antes hay que invertir en ellos, y en esto, la toma de conciencia y el compromiso de la compañía a todos los niveles es capital. A menudo los datos arrojan ineficiencias, issues de calidad etc. Tenemos el desafío de transformar esto en vías de mejora, iniciativas de democratización de datos etc. y para que esto llegue a buen término hay que ser consciente de que debemos invertir, no solo monetariamente sino con la implicación de personas de todas las áreas (data onwers, data stewards) y comprometernos todos con ello. BDM: Una de las responsabilidades de un CDO es gobernar el dato. ¿Cree que ese gobierno del

Elena Díaz de Liaño, Responsable de Gobierno del Dato en Sodexo. dato debe ser una dictadura o una democracia? ED: Gobierno del Dato ha de ser como

la RAE: limpia, fija y da esplendor. Gobierno del Dato ha de estar al servicio de la organización, aportando su conocimiento y expertise para que el uso correcto de los datos sea el catalizador de la Transformación. En este sentido, más que dictadura o democracia, probablemente el término más ajustado sea Diplomacia del Dato y en este marco de trabajo las buenas prácticas y estrategia tienen que ser definidas por el CDO pero es indispensable que para la ejecución se cuente con los Data Owners y Data Stewards de las diferentes áreas de la compañía.

BDM: ¿Cuáles son los proyectos a medio-largo plazo de Sodexo para el aprovechamiento de los datos que obtiene? ED: En Sodexo Beneficios e Incentivos

hemos comenzado un viaje apasionante con los Datos, todavía nos queda mucho camino por recorrer y mucho potencial que extraer de los mismos. Tenemos distintas líneas de trabajo en la democratización del dato, calidad del dato y en aportar valor a la organización, ya

sea logrando eficiencias como casos de uso nuevos en la organización, siempre con el foco en aportar valor a la organización y a nuestra comunidad de clientes y usuarios.

BDM: Es miembro activo del Chief Data Oficer Club Spain ¿Qué encuentra en ese espacio común entre CDOs? ED: En el Club de CDOs encuentro un

espacio de confianza en el que aprender y compartir experiencias con un grupo de compañeros que comparten mis mismos valores. Exploramos las nuevas tendencias en el sector a todos los niveles, nos apoyamos los unos a los otros, compartimos tanto casos de éxito de nuestras compañías que pueden ser de utilidad y dar ideas a otros compañeros, como aquellos puntos que nos aprietan el zapato porque siempre hay otros compañeros que o han pasado o están pasando por lo mismo. Pero sobre todo es una comunidad de profesionales en la que nos apoyamos los unos a los otros porque todos tenemos una misión común en nuestras compañías. Para mí como profesional la pertenencia al Club de CDOs es de gran importancia y me aporta muchísimo valor.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

48 Libros sobre Big Data

¿Quieres iniciarte en el mundo del Big Data? No te pierdas estos libros Este es un campo muy complejo y produce gran rechazo a las personas que tienen un conocimiento escaso de él, o escuchan por primera vez la palabra Big Data. A pesar de su complejidad, no significa que sea algo imposible de entender. Para demostrártelo te ofrecemos aquí una lista de libros accesibles e interesantes.

#01.

Texto: Georgina

Ortíz

Las bases del Big Data (Rafael Caballero Roldan y Enrique Martín Martín). Es un libro de

apenas 110 páginas donde se explica qué es el Big Data y las principales claves de las herramientas que nos permiten tratar bases de datos masivos. Los autores son dos profesores de informática especializados en Big Data y Data Science. Este libro es una buena opción para iniciarse, porque ofrece un contexto sobre las bases de datos. El lenguaje es sencillo y no tiene muchos tecnicismos. Reseña: Cada clic en Internet es un dato que bien aprovechado puede servir, por ejemplo, para adecuar las páginas a nuestras preferencias, pero también para ofrecer publicidad personalizada. Los teléfonos móviles emiten constantemente datos sobre nuestra ubicación o el uso de aplicaciones. Al viajar en transporte público y validar un billete, contribuimos a una base de datos que sirve para decidir qué líneas de transporte se utilizan más y a qué horas. Al pagar con tarjeta, aportamos a nuestro banco información sobre nuestros hábitos y también a la tienda sobre los productos que hemos comprado. Estos ejemplos muestran que cada vez vivimos en un mundo más repleto de datos, a menudo producidos por nosotros mismos sin darnos cuenta. Este inmenso trasiego de datos solo se convierte en información útil cuando se procesa y analiza, es entonces cuando se vislumbra su potencial. Aunque a simple vista puede parecer un truco de magia, este libro desvela la ciencia que hay detrás de Big Data: las bases de datos NoSQL. El fin último de este libro no solo es presentar datos curiosos e interesantes, sino dar una visión no técnica, pero sí detallada y crítica, que permita al lector comprender mejor el mundo de los grandes datos, su procesamiento y el negocio que supone.

#02.

Big Data. Hacia la cuarta revolución industrial. (Antonio Monleón, Esteban Vegas y Ferran Reverter). Este libro es muy parecido al anterior, tiene solo 66 páginas y en ellas

te hace una breve introducción al contexto del mundo de las bases de datos. Es fácil de leer, porque no tiene un lenguaje técnico y te permite ir tomando contacto con esta materia.

Reseña: Se conoce como tercera revolución industrial el cambio de la tecnología analógica a la digital que se produjo entre 1950 y 1970 con la aparición de los ordenadores y el mantenimiento de registros digitales. Pero la irrupción de internet a finales del siglo pasado, con el consiguiente aumento de datos generados y almacenados, nos ha conducido a las puertas de una nueva revolución: la cuarta revolución industrial. El análisis de los macrodatos o Big Data puede contribuir a reducir los enormes costes de la investigación clínica, a mejorar la gestión de las ciudades y las empresas, o a racionalizar el uso de los medicamentos. Para procesar y analizar esta información, se están desarrollando sistemas automáticos que, mediante algoritmos matemáticos, pueden aprender a partir de los datos recibidos. Este libro es una introducción a las ventajas e inconvenientes de los macrodatos de los que ninguno de nosotros puede escapar.

#03.

Big Data. La revolución de los datos masivos (Victor Mayer- Schönberger Kenneth Cukier) Escrito por Victor Mayer profesor de regulación y gestión de internet en el Internet Institut

de la universidad de Oxford, y uno de los expertos más reconocidos internacionalmente en el mundo de los datos masivos. Es un libro más largo que los dos anteriores, porque posee 278 páginas. Con este libro se puede aprender mucho más y tiene un lenguaje un poco más técnico. El inconveniente que se encuentra es que la segunda parte del libro posee muchas opiniones por parte del autor, siendo demasiado subjetivo, por lo que habría que tener esto en cuenta durante su lectura. Reseña: Un análisis esclarecedor sobre uno de los grandes temas de nuestro tiempo, y sobre el inmenso impacto que tendrá en la economía, la ciencia y la sociedad en general. Los datos masivos representan una revolución que ya está cambiando la forma

BigDatamagazine | Noviembre 2019

Libros sobre Big Data de hacer negocios, la sanidad, la política, la educación y la innovación. Dos grandes expertos en la materia analizan qué son los datos masivos, cómo nos pueden cambiar la vida, y qué podemos hacer para defendernos de sus riesgos. Un gran ensayo, único en español, pionero en su campo, y que se adelanta a una tendencia que crece a un ritmo frenético.

#04.

Una ética para Big Data. Introducción a la gestión ética de datos masivos. (Rosa Colmenarejo Fer-

nández). No podíamos olvidarnos de meter en la selección de libros

uno que abordase el tema de la ética dentro del Big Data. Este libro resuelve las preguntas clave que pueden aparecer cuando se están usando bases de datos, y lo hace también con un lenguaje sencillo, sin muchos tecnicismos, lo que permite que se pueda entender fácilmente. Este libro tiene alrededor de 130 páginas.

Reseña: Este libro trata sobre cómo la ética afecta, y se ve afectada, por el cambiante e inasible mundo de los datos. Sirviéndose de voces autorizadas por la academia, de asociaciones profesionales y de instituciones públicas, norteamericanas y europeas, la autora perfila el escenario que emerge del uso de la internet de las cosas para la obtención de datos masivos; identifica los principales problemas que atañen a su almacenamiento, procesamiento y utilización; y aporta sugerencias sobre cómo puede contribuir la ética a gestionar estos procesos de un modo orientado hacia el bien común.

#05.

El imperio de los datos. El Big Data, la privacidad y la sociedad del futuro. (Xavier Duran). Este es otro de los libros que no pueden faltar en la lista. Aunque, es muy global como los

dos primeros, explica las cosas desde otras perspectiva. A lo largo de las 218 páginas que tiene, a parte de la información se incluyen algunas historias de ficción para amenizar la lectura y ayudar a comprender algunas cosas. Xavier Durán ofrece una perspectiva diferente, porque no es un especialista en Big Data, sino que es un periodista, escritor, profesor y químico. Reseña: Vivimos en un mundo de datos. Los generamos y los recibimos en el móvil, el ordenador, el coche y en los utensilios más diversos, aunque no seamos conscientes de ello. Producimos datos cuando telefoneamos, cuando ponemos un «me gusta» en Facebook, cuando pagamos con tarjeta de crédito, cuando realizamos una búsqueda en internet, cuando nos hacen un reconocimiento médico o, simplemente, cuando nos movemos con el navegador del coche conectado. Hay billones y billones de datos y por eso hablamos de Big Data o de megadatos. Esta obra explica cómo se generan los datos, cómo se procesan, para qué sirven y, sobre todo, para lo que no deberían servir. Así, sin apostar por un mensaje catastrofista, el libro proporciona al lector información y consejos para concienciar sobre las grandes oportunidades que implica este imperio de los datos, tanto para la investigación como para otros ámbitos, pero también sobre los peligros y sobre la parte de responsabilidad que tenemos en el uso (y en el mal uso) de datos de todo tipo.

#06.

Big Data. Análisis de datos en entornos masivos (Jordi Casas Roma, Jordi Nin Guerrero y Francescs Julbe López). Este libro tiene aspectos más técnicos, pero sigue siendo

uno de los básicos para comenzar a entender el Big Data y la manera de analizar grandes cantidades de datos. Son 290 páginas donde el autor ha intentado recoger los aspectos esenciales que hay que tener en cuenta para hacer el análisis de datos y poder obtener conclusiones que nos ayuden.

Reseña: En este libro se introducen los conceptos fundamentales del análisis de datos en entornos Big Data. Se ofrece una revisión completa de las técnicas avanzadas más usadas en estos campos, con un enfoque claramente descriptivo, para que el lector entienda los conceptos e ideas básicos de cada modelo o técnica. Los diferentes capítulos de esta obra comprenden la definición de problemas que requieran el uso de técnicas de Big Data, la tecnología básica empleada en este tipo de proyectos, así como una descripción de los principales escenarios de procesamiento de datos masivos: procesamiento de datos por lotes (bacth), procesamiento de datos continuos o en flujo (streaming) y procesamiento de datos en formato de grafos. Para cada uno de estos escenarios, se describirán las especificidades y herramientas principales relacionadas con las etapas de captura y preprocesamiento, almacenamiento y análisis.

BigDatamagazine | Noviembre 2019

50 BigData y Derecho / Reconocimiento facial

Primera sanción en Europa por el uso de la tecnología de reconocimiento facial La Autoridad Sueca de Protección de Datos sería la primera en imponer una sanción en Europa por el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Texto: Angie

Parra

egún el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) los “datos biométricos son datos personales obtenidos a partir de un tratamiento técnico específico, relativos a las características físicas, fisiológicas o conductuales de una persona física que permitan o confirmen la identificación única de dicha persona, como imágenes faciales o datos dactiloscópicos” (Art. 4) Tenemos que, los datos biométricos son aquellos que permiten la identificación de una persona a través de un tratamiento tecnológico en el que se recopila información sobre su aspecto físico, corporal y en algunos casos conductual. Estos datos se pueden recopilar a través de la huella digital, la imagen facial, geometría de la mano, reconocimiento del iris, la retina, la firma, la escritura, la voz, la forma de andar, etc. ¿Les parece familiar? Al parecer este tipo de tecnología se está incursionando en nuestra vida cotidiana sin darnos cuenta, por ejemplo es usada por Amazon, en los gimnasios, en los bancos, en las empresas y en las escuelas. Tal es el caso que nos ocupa, debido a que la Autoridad Sueca de Protección de Datos impuso una multa de casi 20.000 euros a una escuela sueca por el software utilizado como reconocimiento facial BigDatamagazine | Noviembre 2019

de 22 estudiantes de clase que permitió controlar su asistencia durante tres semanas, aunque esta iniciativa constituía un proyecto piloto que permitía ahorrar horas de trabajo y la automatización del registro de asistencia al parecer no les fue bien con el proyecto. Si bien es cierto, la norma citada en su art. 9 prohíbe el tratamiento de datos personales que revelen los “datos biométricos dirigidos a identificar de manera unívoca a una persona física”, la misma también plantea diferentes excepciones en reglón seguido. Así que, según el Alto Tribunal la escuela violó la norma por tres importantes aspectos a tenerse en cuenta: • La medida introducida por la escuela había supuesto una gran intrusión en la privacidad de los estudiantes, el uso de un sistema de reconocimiento facial era desproporcionado a la luz de la finalidad perseguida, que no era sino el control de la asistencia a clase, además que este tipo de situación debió consultarse previamente a la agencia para evaluar su implementación. • El tratamiento de los datos carecían de base legal. Así, entiende que (i) el consentimiento obtenido no podía ser considerado como voluntario, tomando en consideración la posición de desigualdad entre la

escuela y los estudiantes, y que (ii) la mejora de la gestión de los registros de asistencia tampoco podía considerarse como una medida necesaria para el interés público esencial, por lo que tampoco podría alzarse como base legítima suficiente para justificar tal tratamiento. • La escuela no realizó ninguna evaluación de impacto relativa a la protección de datos, ni formuló ninguna consulta previa a la autoridad de control correspondiente. Sea esta el inicio de un debate que permita poner medidas y evaluar a los riesgos para la privacidad que nos enfrentamos con el uso de las nuevas tecnologías. Prohibición en San Francisco El pasado mes de octubre, la Alcaldía de San Francisco prohibió el uso de la tecnología de reconocimiento facial a las agencias locales. Esta disposición abre el debate al parecer temprano de tratamiento de los datos biométricos. “Esta no es una política antitecnológica. Se trata de poder exigir responsabilidades en torno a la tecnología de vigilancia, de garantizar que se hace un uso seguro de ella”, explicó durante el pleno el concejal promotor de la medida, Aaron Peskin, quien aseguró que “se puede tener seguridad sin convertirse en un estado policial”.