BigData Magazine Nº6 (Mayo 2022) by Ecommerce News

BigDatamagazine Revista especializada en Big Data & IA. Ejemplar gratuito.

Fernando Lipúzcoa, CDO de ING

Kevin Blanchard CDO en Iskaypet

Nº6 Mayo 2022

IA en Femenino y AI Business Congress

Editorial

Novedades, no tan novedosas

scuchando hablar del dato, uno se da cuenta a la vertiginosa velocidad que todo cambia. Tres meses desconectado te pueden llevar a un punto de no retorno. También encontramos el caso contrario. El que demuestra que el trabajo se está haciendo bien. Cada año nos invaden nuevos términos que dan una vuelta a la realidad de quienes no confían en lo que están haciendo. Data Mesh se está convirtiendo en los últimos meses en trending topic. A algunos les ha pillado desprevenidos y aún tratan de asimilar lo que está ocurriendo. A otros muchos les llega trabajando y creando nuevas formas de acercarse a sus objetivos. Estos últimos, escuchando hablar de convertir el dato en producto, se han dado cuenta que ya lo estaban haciendo. Únicamente se le ha puesto nombre a algo que ya venía ocurriendo en muchos departamentos de datos de nuestro país. Es decir, que la inspiración te pille trabajando. BIG DATA MAGAZINE Edita: Digital Tech Communications Group S.L. C/ Núñez Morgado, 5 (local) 28036 MADRID CIF: B87917563 Depósito legal: M-15395-2021 www.bigdatamagazine.es info@bigdatamagazine.es

Por este motivo es tan importante el networking sano que se produce en el mundo del dato. Un sector que goza de un gran aperturismo en equipos de datos de empresas de todos los ámbitos. Es precisamente ese miedo a quedarse atrás y también la necesidad de seguir aprendiendo la que hace crecer el poder del dato en las empresas. Sin embargo, hay un problema al que las empresas de nuestro país no encuentran solución. Hablamos de la alarmante fuga de talento que vienen sufriendo en los últimos años. Una crisis laboral que se ha acrecentado con la pandemia y el teletrabajo. Grandes empresas de otros países están contratando a perfiles junior de nuestro país con sueldos inalcanzables. Además trabajando desde su casa en España. Competir económicamente es imposible para nuestras empresas. Toca tirar de imaginación, para no perder el talento que debe hacer crecer nuestro país.

Socios directores: Pedro Pablo Merino y Samuel Rodríguez. Redactor Jefe: José Luis Arcángel. Redactores: Rocío González y Mari Gómez. Relaciones Públicas: Angie Parra. Director Comercial: Luis Rincón. Maquetación: Pedro Santos Publicidad: info@bigdatamagazine.es

BigDatamagazine | Mayo 2022

Sumario 6. Infografía AI en España 8. AI Business Congress 2021 12. Keepler Data Tech Juan María Aramburu 14. Dataiku Nancy Larre

16. Snowflake José María Alonso 18. IBM Javier Olaizola 20. SAS Juan Montero 22. Mática Partners crece un 62% 24. IA en Femenino 2022 28. CEMEX Victoria Castro

24 30

22 32 BigDatamagazine | Mayo 2022

30. ING Fernando Lipúzcoa 32. Iskaypet Kevin Blanchard 34. Foxize Gemma Llopart 36. AWS Summit

38. Banca y Big Data 40. Foro de Transformación Digital 42. Gestión de datos 44. Congreso ASLAN 46. South Summit 2022 48. Green Data

17 38

46 48

6 Infografía

BigDatamagazine | Mayo 2022

Autor: Ricardo Tranquilli

BigDatamagazine | Mayo 2022

8 Eventos Big Data Magazine

El AI Business Congress pone el foco en el gran valor que la IA aporta a la sociedad El evento se ha celebrado en formato 100% presencial en el Palacio de Hielo de Madrid el AI Business Congress y también se ha podido seguir por streaming.

Firma: Rocío

González

na vez más Big Data Magazine y AI-Network, hemos aunado esfuerzos para crear un congreso en el que seguir difundiendo la importancia de la Inteligencia Artificial y su aplicación al negocio. El escenario fueron los cines del Palacio de Hielo de Madrid. Una cita que hay que agradecer a nuestros patrocinadores: Keepler Data Tech, Deloitte,PiperLab, Mática Partners, Snowflake, Decide, Madison MK, ESIC, Kabel y Esri. La inauguración corrió a cargo de Miguel Valle, Coordinador en la Subdirección General de IA y Tecnologías Habilitadoras Digitales, que aseguró que en 2025 la inteligencia artificial “va a estar muy presente en nuestras vidas” y que es un proceso del que también debe participar la administración pública. I Mapa de Empresas de IA Ignacio Jiménez, director general de Iberinform y Tomás Martinez Buero, Presidente de AI-Network presenBigDatamagazine | Mayo 2022

taron el I Mapa de Empresas de Inteligencia Artificial. Según explicaron, les ha llamado la atención la concentración de empresas relacionadas con la IA que hay en Madrid y la cuenca mediterránea. Además, puntualizaron el gran capital humano que concentra el sector,

con 45.000 personas. Durante la presentación han destacado que alrededor de 20.000 millones de euros vendrán de fondos europeos para la IA y que cada vez más las grandes empresas que aplican la IA en sus procesos tienen sus equipos de desarrollo en IA.

big data

www.matica.ai

AI Business Congress 2021

alma

data governance

From data to decision

hiperespecialización

talento

IA data quality

Good data from the start

big data

www.aqtiva.ai

alma BigDatamagazine | Mayo 2022

10 Eventos Big Data Magazine Tomando el control de tus proyectos con datos

Alejandro Llorente, Co-Fundador y Data Scientist en PiperLab aseguró que los proyectos con datos tienen un problema de reutilización. “Tienen peculiaridades vinculadas a las decisiones que se toman con datos”, dijo antes de explicar que a veces es difícil reutilizar el software tal cual por la dependencia que existe de los datos. “También estamos en un sector en el que la lucha por el talento es muy gorda e impacta mucho la rotación”, añadió. Según el experto, “a veces el trabajo puede tener poca credibilidad y eso tiene que ver con la gobernanza de la información, pero hay que reconocer que los data scientist no siempre somos lo más transparente del mundo y eso disminuye la calidad y el resultado”. Hacia un diseño ético de la inteligencia artificial

Diego J. Bodas Sagi, Director Advanced Analytics en MAPFRE España aportó que la ética “empieza cuando eres muy consciente de los datos que manejas y qué es lo que vas a hacer. Debemos preocuparnos primero por las características de estos datos”. Íñigo García, Strategy & Insights Lead en McDonald’s España señaló que ellos quizá han empezado por el final, pero que con el uso de la IA han logrado optimizar las visitas de los clientes y que una vez que vienen, tengan la mejor experiencia posible. “Nuestro mayor avance

BigDatamagazine | Mayo 2022

fue eliminar las colas que se montaban detrás de los mostradores”, aseguró. Richard Benjamins, Chief AI & Data Strategist en Telefonica, Vicepresidente & cofundador OdiseIA afirmó que “para tomar decisiones importantes hay que entender primero cómo funcionan los algoritmos y el impacto que pueden tener los algoritmos. Necesitas también tener un modelo de gobernanza”. Yolanda Cerezo, Vicerrectora de Calidad y transf. organizacional de la UFV aseguró que en su caso trabajan la ética “como una pieza clave de la IA, esto hay que llevarlo al plano formativo desde lo grande hacia lo pequeño para ver cómo lo podemos trasladar a nuestro ámbito específico”. Lorenzo Rubí, Senior Account Executive de Snowflake añadió que “la IA es una herramienta con la que podemos automatizar y mejorar procesos, pero la IA se puede aplicar desde un prisma poco moral, por lo que las buenas prácticas son necesarias”. Cómo la nube dominará el espacio de la IA Juan María Aramburu, CEO de Keepler Data Tech presentó el concepto del círculo virtuoso de los datos, que “permite incrementar la posibilidad de hacer analítica avanzada y nos permite mejorar nuestros costes operativos, aportar un mayor valor a nuestros clientes”. Según él, “la posibilidad de montar los casos de uso

utilizando la nube pública es muy interesante”. Además apuntó que “cuando te compras un ALEXA no te imaginas que los datos que le das les sirve para entrenar sus modelos”. Impacto de la IA en áreas de negocio: Servicios cognitivos y entornos cloud Noemí Ramírez, Chief Data Officer en Prisa aseguró que ellos trabajan en el desarrollo de modelos personalizados orientados a los suscriptores como una newsletter totalmente personalizada y “que es un valor añadido para los suscriptores”. Luis Echavarri, Responsable de Analítica de datos e IA en Banco Sabadell apuntó “nosotros estamos usando la biometría facial y estamos usando la IA sobre todo para ofrecer servicios personalizados a los clientes o incluso para detectar a aquellos que quieren hacer fraude”. Javier Lázaro, Digital Hub Director en Ferrovial detalló que “nosotros buscamos conseguir que ese mundo físico no esté aislado del digital. Trabajamos mucho en temas de computer vision para entender cómo es la realidad y así tomar las mejores decisiones reduciendo costes y riesgos” Juan Iglesias, Data Hub Lead I CDO en Capital Energy : “trabajamos mucho en hacer predicciones y usamos modelos que nos permiten agilizar los trámites y procesar documentos”. La mesa redonda la moderó Manuel del Barrio, Socio y Co-fundador de Decide.

AI Business Congress 2021 Realidades de la IA Macarena Estevez, socia de Deloitte aseguró que poner valor al dato “es algo muy importante para las compañías. El valor del dato es muy difícil de calcular”. Además, advirtió de que una manera de diferenciarse de los otros es poniendo inteligencia en los datos. “Tener una gran idea para transformar los datos es algo que puede cambiar un modelo y un resultado y eso es algo que solo podemos hacer los humanos”, dijo. Por último, señaló que el ser humano “tiene el pensamiento analítico creativo, la idea feliz. Para mí esta es la clave. Si delegamos todo el pensamiento analítico en las máquinas, ¿qué estamos delegando?”, se preguntó. Pasos para transformar las empresas con IA Ana Benavent Peiró, Directora Optimización, Mejora e Innovación en Valoriza dijo que su mayor reto ahora es “captar el valor del dato. La gente cuando ve la utilidad y le muestras que con esos datos optimizas, lo acepta”. Julia Díaz, Data Science Senior Manager at Repsol : “Cuando lanzamos una iniciativa una de las partes más importantes es el usuario final. El primer paso es detectar, yo tengo una idea, pero dónde están los datos”. Silvia Ferreira, Head of Data Science en Carrefour consideró que “la métrica del negocio es importante monotorizarla y hay que tener en cuenta que la parte más importante de un negocio es la puesta en producción”. Pedro Tome, Head of Disruptive Innovation at EVO Banco añadió que “el primer reto son las propias personas, una vez que convences de que la transformación es positiva, saltamos a cuatro niveles fundamentales para explotar esos datos”. La mesa redonda la moderó Juan Ramón González, CTO de Matica Partners. El congreso lo clausuró el concejal de Innovación del Ayuntamiento de Madrid, Ángel Niño que advirtió que la IA “no es lo que hemos visto en Hollywood, es algo mucho más complejo que necesita el talento humano”. Aprovechó su discurso para invitar a que el próximo congreso se celebre en el Centro de Inteligencia Artificial de Madrid.

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12 Keepler Data Tech

Un producto digital de datos soluciona retos de negocio mediante el uso de datos “Si no te avergüenza la primera versión de tu producto, es que lanzaste demasiado tarde”. Esta frase del cofundador de LinkedIn expresa perfectamente la importancia de ser ágiles en la nueva economía digital.” Firma: Juan

María Aramburu

n la época de la transformación digital, disponer lo antes posible de feedback de los usuarios permite adaptarse mejor al mercado y ser más competitivo. El producto de datos Un producto digital de datos soluciona retos de negocio mediante el uso de datos. Integra tres componentes: infraestructura técnica, lógica de negocio y datos. Un producto de datos puede servir para ahorrar costes, como ocurre con los productos de mantenimiento predictivo, o para incrementar ingresos, usando por ejemplo un motor de personalización para tiendas de e-commerce. Los productos de datos, como todo producto digital, evolucionan con nuevas funcionalidades mediante el uso de más datos o el despliegue de más software. En cualquier caso, a la complejidad de la construcción de software se le une BigDatamagazine | Mayo 2022

la dificultad de la analítica de datos. Ambas dimensiones del producto digital deben integrarse de tal modo que la forma de construir el producto de datos combine lo mejor de los dos mundos. Usar una tecnología diseñada para ir más rápido

La nube pública es el nuevo paradigma de consumo de tecnología. Proporciona computación, almacenamiento, bases de datos y otras funcionalidades, bajo demanda y en una modalidad de pago por uso. Tanto startups nativas digitales como grandes empresas multinacionales usan la nube pública para acelerar el despliegue de sus productos y servicios. Las principales plataformas de nube pública del mercado son Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud Platform. La amplitud y profundidad de servicios, la fiabilidad y la innovación son los principales ejes de selección de una plataforma de nube frente a otra.

Construir software usando metodologías ágiles

La construcción de software ha evolucionado en los últimos años gracias a las técnicas de DevOps que facilitan ciclos de construcción más rápidos y con menos fallos y una mejor trazabilidad del estado del software. Sin embargo, muchas empresas siguen acometiendo proyectos de una forma tradicional, con largos ciclos de captura de requisitos, construcción, y pruebas. La construcción tradicional de software provoca en muchas ocasiones el desalineamiento de las expectativas de los usuarios, debido a que durante el desarrollo del software las circunstancias de mercado, los clientes o el negocio evolucionan y cambian. Las metodologías ágiles priorizan la obtención de feedback temprano y proporcionan a los usuarios funcionalidades más frecuentemente. El producto se construye de forma incremental e iterativa y se realizan entregas frecuentes que se ponen al servicio del cliente desde

Juan María Aramburu, CEO de Keepler Data Tech el primer momento. Lo entregado es utilizable por el cliente y le proporciona servicio end-to-end. El producto crece en torno a las necesidades de los usuarios: feedback continuo, que se incorpora al producto optimizando su valor y reduciendo el riesgo de invertir en funcionalidades que no interesan. Se debe priorizar el generar un “Producto Mínimo Viable” (MVP) y ponerlo a disposición de los usuarios rápidamente, optando por la funcionalidad que mejor responde a la demanda del mercado en cada momento. Los skills de analítica Cuando el producto digital incluye el tratamiento de datos y la analítica, ya sea descriptiva, predictiva o prescriptiva, se requiere integrar en el equipo distintas capacidades. Por un lado, los skills de desarrollo de software, más deterministas y siguiendo procesos de DevOps. Por otro lado, los skills de analítica de datos, con un carácter más exploratorio y experimental. Ambas capacidades deben trabajar conjuntamente con el objetivo de entregar nueva funcionalidad de forma frecuente, pero hay que ser capaz de adecuar los ciclos de exploración del dato a los de construcción de software, entendiendo que se realizarán experimentos continuos hasta depurar la parte analítica del producto. Dichos experimentos formarán parte del software y obtendrán feedback de los usuarios, al igual que la funcionalidad del software. Es clave la formación en metodologías ágiles de los analistas y científicos de datos y el entendimiento de la necesidad de reducir la incertidumbre con cada iteración, siendo la reducción de la incertidumbre un posible entregable más, igual que lo sería una nueva funcionalidad en el software.

rrolladores y analistas se frustren al no tener una visión completa del objetivo del producto final y al tener una gran cantidad de cambios de contexto mental, pasando de un producto a otro sin solución de continuidad. La mejor solución para esto son los equipos de producto. Estos equipos se dedican a un único producto y disponen de todas las capacidades para entregarlo terminado e incluso operarlo. De esta forma todo el equipo participa en las dinámicas de obtención de feedback de las metodologías ágiles y tiene un propósito claro y el foco total en el producto. El tamaño de los equipos de producto debe ser pequeño. Según Jeff Bezos, fundador de Amazon, lo suficientemente pequeños como para poder alimentarse con dos pizzas. Escalar mediante la automatización El modelo de construcción de producto digital mediante metodologías ágiles y equipos de producto tiene un problema. Su escalabilidad es compleja ya que requiere multiplicar el número de equipos por el número de productos que se construyen simultáneamente en la empresa. Incluso hay productos tan complejos que exigen separar equipos de desarrollo y usar metodologías de escalado ágil. Cuando hay muchos equipos de producto trabajando simultáneamente se pueden producir ineficiencias, como ocurre al construir una funcionalidad común entre dos productos dos veces, o usar distintas herramientas de desarrollo o producción. Para evitarlo, por un lado, se organizan comunidades de práctica, que

agrupan a las personas que comparten skills, por ejemplo a los científicos de datos o a los desarrolladores de software. En estas comunidades de práctica se toman decisiones colegiadas que proporcionan cierta homogeneidad pero que no ralentizan el avance de los productos. Por otro lado, se crean centros de servicios compartidos que construyen artefactos reutilizables que implementan funcionalidades comunes para los proyectos, como por ejemplo la seguridad y autentificación, la monitorización, etc. Estos artefactos se ponen a disposición de los equipos de producto mediante vending machines de forma que sirven para acelerar la entrega de valor a la vez que se produce cierta homogeneidad. El catálogo de artefactos reutilizables es un producto digital en sí y los equipos que los construyen deben entender a los equipos de proyecto como sus propios usuarios, aplicando los criterios de iteraciones frecuentes y feedback continuo del agilismo. En resumen Las empresas más competitivas en el mercado optan por desplegar productos digitales fortaleciendo su capacidad de adaptarse y ser flexibles, entendiendo el éxito del desarrollo del software como una mejora continua de parámetros de negocio, entregando valor al usuario de forma frecuente e invirtiendo sólo en lo que tiene un retorno de negocio y es útil. Para ello usan la tecnología más versátil y flexible: la nube pública; construyen productos digitales en lugar de ejecutar proyectos y escalan mediante técnicas de automatización y metodologías ágiles.

Evitar silos y frustración Una de las principales frustraciones de los profesionales de software y analistas es el trabajo dentro de cadenas de montaje de productos digitales. En estas cadenas de montaje se pretende escalar distinguiendo actividades que empiezan en la exploración del dato y continúan con la ingeniería del dato, ingestas y transformaciones, el desarrollo de modelos y su entrenamiento, la visualización o entrega de los datos vía dashboards u otros interfaces y la operación del producto resultante. La falta de visibilidad hace que los desaBigDatamagazine | Mayo 2022

14 Dataiku

“Everyday AI, abre posibilidades totalmente nuevas en un mundo que cambia día a día” Dataiku actualmente emplea a más de 1000 personas en todo el mundo entre oficinas en Nueva York, París, Londres, Munich, Sydney, Singapur y Dubai.

Firma: Redacción

BDM

ntrevistamos Nancy Larre, Regional Vice President Iberia and Italy de Dataiku para conocer todos los detalles de la presencia de la empresa gala en nuestro país. Big Data Magazine (BDM): ¿Qué balance hacéis de la presencia de Dataiku en el mercado español? Nancy Larre (NL): Dataiku fue

fundada en 2013 y en el 2020 aterrizamos en España, en donde actualmente tenemos clientes de telecomunicaciones, BigDatamagazine | Mayo 2022

retail, farma, seguros, automoción, sanidad y servicios financieros. Esta diversidad de sectores es una prueba fehaciente de una característica diferencial e importante de nuestra propuesta de valor, y me refiero a los agnosticismos de la plataforma. Al mismo tiempo, al día de hoy tenemos una red de partners consolidada, lo que nos está permitiendo amplificar nuestra respuesta a la demanda que estamos viendo en el mercado español en cuanto a clientes y potenciales que necesitan democratizar el uso de los datos mediante explotación, los mismos con analítica

avanzada que solo la inteligencia artificial mediante modelos y algoritmos de machine learning puede proveer. BDM: ¿Por qué es la IA un activo organizacional fundamental que es necesario para reiniciar los negocios en el mundo actual? NL: El 84% de los ejecutivos cree que

necesita utilizar la IA para cumplir sus objetivos de crecimiento. Ya lo han hecho en casos concretos para generar eficiencias y aumentar la productividad, pero la introducción de la IA en toda la organización, Everyday AI, abre posibilidades totalmente nuevas en un mundo

Nancy Larre, Regional Vice President Iberia and Italy de Dataiku que cambia día a día y que requiere que estemos preparados para enfrentar situaciones complicadas; que bien gestionadas y con las capacidades adecuadas pueden plantearse oportunidades de negocio. BDM: ¿Cómo se consigue que, a priori difícil de entender, la IA sea accesible para todos los usuarios? NL: Durante los tres próximos años,

solo en las diez mayores economías del mundo unos 120 millones de trabajadores deberán actualizar sus competencias por la introducción de la IA. Asimismo, un reciente estudio de IBM realizado a partir de encuestas a 5.000 compañías de todo el mundo desvela que el 82% de ellas tiene previsto incorporar IA en sus procesos, aunque un 60% admite que su empresa no cuenta con las capacidades ni el conocimiento necesarios para gestionar esta tecnología con confianza. Partiendo de este contexto urgente, Dataiku ha desarrollado DSS la plataforma que permite acelerar la adopción de la IA en un formato colaborativo que dota tanto a científicos de datos como a ingenieros y analistas de negocio de capacidades code, low code y no code, facilitando en poco tiempo el diseño, desarrollo, puesta en marcha y el gobierno de casos de uso con impacto inmediato en el negocio. BDM:¿Os encontrais con muchas empresas que llegan tarde a vosotros? ¿Cómo se convence a aquellos que aún no han dado el paso? NL: Hoy en día, compañías de cualquier

tamaño y sector son conscientes de la

importancia de la inteligencia artificial en sus negocios. Para llegar hasta aquí, ha sido necesario derribar barreras de acceso a la tecnología, un logro facilitado por Internet. A su vez, esta digitalización genera un volumen inmenso de datos, mientras que la potencia de los ordenadores sigue aumentando y se ha hecho casi ubicua a través de la computación en la nube. El resultado es que disponemos de las capacidades y herramientas tecnológicas y de la materia prima (los datos) necesarios para entrenar modelos de IA cada vez más precisos, extraer más valor de esa información y conseguir aplicaciones realmente valiosas. BDM: ¿Cómo conseguís adaptaros a empresas de diferentes sectores? NL: Los problemas relacionados con

los datos y con su explotación son muy similares de una industria a otra y, por otro lado, también lo son los desafíos a los que se enfrentan cuando se trata de acceder a los mismos. Lo que sí puede ser distinto es el nivel de madurez en el que se encuentran y es por ello que nos encontramos con sectores como la banca, el retail y las farmacéuticas haciendo un uso intensivo de los datos y otros que quizás están en una etapa más temprana del camino a recorrer. BDM: ¿Cuál es el principal problema que detectan en sus clientes a la hora de empezar a sacar partido de los datos con IA? NL: El principal desafío que nos encon-

tramos en las empresas con las que estamos en contacto y a las que estamos ayudando es que muchas de ellas no

Nancy Larre, Regional Vice President Iberia and Italy de Dataiku

logran pasar de la etapa de prueba de concepto. Y en este sentido son 3 los principales desafíos a los que se enfrentan: Ausencia de habilidades técnicas Falta de capacidades de gobierno de proyectos de IA Dificultades en el paso a producción y a la hora de escalar BDM: ¿Cómo puede una empresa detectar que necesita de vuestros servicios? NL: Toda organización que necesite

sacar partido de sus datos, reducir riesgos en su negocio, mejorar su time to market, reducir sus costes operativos o mejorar su proceso de toma de decisiones, necesita incorporar inteligencia artificial en cada uno de los rincones de su negocio y, por lo tanto, necesita de nuestros servicios.

BigDatamagazine | Mayo 2022

16 Snowflake

Convertir la alfabetización de datos en un superpoder de marketing

Firma: José

María Alonso

l concepto de conocimiento de los datos no existía cuando empecé mi carrera de marketing a mediados de los años noventa. Teníamos pocos canales de marketing, todos ellos offline, y teníamos que hacer un seguimiento manual en hojas de cálculo. Distribuíamos los datos de los potenciales clientes a nuestro equipo de ventas en un disquete. Enviábamos cupones a estos potenciales clientes, y cada día tenía que ir al buzón para ver qué cupones volvían rellenados. Por muy escasos que fueran, los datos seguían siendo entonces muy importantes. Hoy en día, los profesionales del marketing tienen acceso a una enorme cantidad de datos a través de múltiples canales, tanto offline como online. Constantemente surgen nuevos canales, y cada uno se convierte en su propia pista de datos. Sin embargo, todos esos datos van a parar a diferentes aplicaBigDatamagazine | Mayo 2022

ciones y sistemas, lo que hace muy difícil obtener una imagen completa de lo que realmente ocurre. Todos nos esforzamos por alcanzar una visión de 360 grados de los clientes en tiempo real. Esta es la base de la personalización, la sincronización y la relevancia: ¿Cómo enviar la oferta correcta al potencial cliente adecuado en el momento adecuado? Cuanto más dominas el momento y la relevancia, mayor será el impacto de tus inversiones en marketing. Con datos inexactos o incompletos, se obtiene una imagen sesgada de los potenciales consumidores. Si creas las ofertas equivocadas en el momento equivocado, todo tu marketing se irá al garete. Los investigadores Rex Briggs y Greg Stuart analizaron más de 1.000 millones de dólares de gasto en marketing de 30 grandes empresas y descubrieron que el 47% de las campañas publicitarias no funcionaban. Es decir, el 53% del gasto en marketing que se desperdiciaba.

Entonces, ¿Cómo se puede reducir el despilfarro y aumentar el rendimiento? Todo se reduce a la alfabetización de datos: en qué medida puedes leer, trabajar, escudriñar y comunicar con los datos. Si tiene acceso a todos los datos y la capacidad de analizarlos y tomar decisiones inteligentes basadas en ellos, es probable que sus esfuerzos de marketing tengan éxito. El reto de los datos fragmentados Nunca ha sido tan importante que las organizaciones de marketing se basen en los datos para obtener resultados empresariales. En una encuesta reciente, el 36% de los directivos de empresas encuestados afirmaron que, de todos sus departamentos, el de ventas/marketing era el que mejor utilizaba los datos con fines estratégicos. Sin embargo, en las dos últimas décadas, los responsables de marketing se han enfrentado a una ardua batalla

José María Alonso Elizo, Director Regional Sur de Europa de Snowflake al tratar de orientarse por los datos. En la actualidad, se utiliza una gran cantidad de herramientas de marketing para captar a los clientes a lo largo de complejos recorridos. Los clientes esperan tener una experiencia fluida en un conjunto de canales cada vez más amplio. Y las organizaciones se enfrentan a una explosión de datos, todos almacenados en silos, que deben integrarse para obtener información y tomar decisiones inteligentes. Todas estas tendencias han creado datos fragmentados, lo que supone un gran obstáculo para la obtención de información basada en datos. En un informe de 2020, el 47% de los ejecutivos encuestados dijo que su principal reto en materia de experiencia digital del cliente eran los «sistemas en silos y/o los datos fragmentados sobre los clientes.» Gracias a los recientes desarrollos en la nube y a tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, por fin estamos entrando en una era de datos integrados. Ahora podemos acceder y analizar todos los datos relevantes disponibles para obtener una visión completa de los clientes y vincular nuestras inversiones en marketing a los resultados empresariales. Esto representa el mayor momento de transformación para los profesionales del marketing desde el nacimiento del marketing digital en la década de 1990. Es un cambio mayor que el de las redes sociales. Si bien las herramientas tecnológicas actuales permiten a los profesionales del marketing conectar con los clientes y potenciales clientes con una precisión y un impacto comercial 10 veces mayor, el arte de aplicar estas nuevas herramientas es lo que separa a las buenas empresas de las excelentes. En los últimos cinco años, he podido utilizar los datos para hacer cosas que antes no podía imaginar. También he tenido la oportunidad de asesorar a directores de marketing en organizaciones de clientes sobre cómo utilizar los datos para transformar sus organizaciones y negocios de marketing. Estos son mis consejos: · Establecer objetivos y métricas de marketing claros: Es importante crear una base sólida sobre la que se apoyen todas las partes interesadas. En el ámbito del marketing, esto implica establecer objetivos y hacer un seguimiento del progreso. Uno de nuestros principales objetivos en Snowflake es conver-

tirnos en el equipo de marketing más orientado al conocimiento del sector. Desarrollamos dos métricas clave para medir nuestros resultados: la generación de un pipeline predecible y la eficiencia del crecimiento. Nuestro objetivo es construir herramientas y modelos escalables para impulsar un crecimiento eficiente y acciones proactivas. Para ello, nos esforzamos en predecir el retorno de la inversión en tiempo real para optimizar nuestros programas de marketing y alterar las antiguas prácticas de análisis de marketing B2B. · Desarrollar una imagen completa del cliente: Hay que derribar los silos de datos para comprender toda la gama de datos de los clientes y generar una visión de 360 grados de los mismos, potenciando los análisis de marketing y permitiendo ofrecer una experiencia más personalizada. A continuación, hay que dar prioridad al acceso a los conjuntos de datos más estratégicos disponibles para el negocio. Con información granular en tiempo real sobre las ventas de productos y los datos demográficos de los clientes, los responsables de marketing pueden pasar de informes obsoletos de hace semanas a la inteligencia instantánea sobre los clientes. · Convertir cualquier relación de amor/odio con las TI en una asociación ganadora: Para alinear los objetivos y las prioridades en torno a los datos, el departamento de marketing debe establecer una estrecha relación con los responsables del departamento de TI y de la empresa. Esto debe ser un objetivo estratégico, incluso una obligación. De lo contrario, no funcionará. Todos los equipos deben seguir una hoja de ruta clara para impulsar la ejecución, y comunicarse regularmente. En Snowflake, esa hoja de ruta nos ha permitido crear herramientas escalables y modelos de aprendizaje automático a nivel interno. En PepsiCo, el departamento de TI se tomó el tiempo necesario para comprender los objetivos de marketing y, a continuación, creó un motor de retorno de la inversión en publicidad que convertía más de 60 datos de marketing, ventas y entidades de terceros en conocimientos de mercado y modelos predictivos que podían compartirse con frecuencia, tanto interna como externamente. · Convertirse en un maestro de los datos: Los profesionales del marketing también deben saber cómo obtener el

control de los datos para amplificar sus propios esfuerzos. El marketing es una gran inversión, y los responsables de marketing deben ser capaces de demostrar cómo esa inversión se convierte en beneficios para la empresa. El éxito se basa en la eficacia con la que se apoya el crecimiento de la empresa, y la única forma de demostrarlo es a través de los datos. Por lo tanto, tener el dominio de los datos entre su grupo o conjunto de habilidades es vital para los vendedores. Una vez que estableces y haces un seguimiento de tus objetivos, eliminas los silos de datos, los agrupas todos y desarrollas las competencias necesarias para acceder a ellos, analizarlos y obtener información, así podrás alcanzar una visión holística de los clientes y ofrecer una experiencia de cliente a medida de 360 grados. Podrás desarrollar una imagen clara de la atribución y del ROI del gasto en marketing. Podrás activar los datos en tiempo real para crear campañas muy específicas y eficaces. Y, finalmente, podrás dar rienda suelta al poder de los productos de ciencia de datos utilizando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para optimizar las campañas. En ese momento, tu alfabetización de los datos se convertirá en una superpotencia.

José María Alonso Elizo, Director Regional Sur de Europa de Snowflake BigDatamagazine | Mayo 2022

18 IBM

La escasez de competencias amenaza con frenar la adopción de la IA en Europa

Firma: Javier

Olaizola

a inmensa capacidad que tiene la inteligencia artificial para analizar y organizar los datos a gran escala está cambiando nuestra forma de vivir y trabajar, siendo un motor clave de la innovación digital y de la economía basada en los datos. Está creando valor, BigDatamagazine | Mayo 2022

agilizando los procesos y creando nuevas oportunidades de negocio. Por ello, no es de extrañar que la adopción de esta tecnología se esté acelerando. Sin embargo, existe un riesgo real de que no se aprovechen todas sus ventajas debido a la escasez generalizada de conocimientos relacionados con la IA en Europa.

Un nuevo estudio de IBM, “Addressing the AI Skills Gap in Europe”, pone de manifiesto la preocupante carencia de formación necesaria para desarrollar una carrera en este ámbito. Este estudio reveló que el sector tecnológico en Europa no logra conseguir empleados con la formación o la experiencia adecuadas en el campo de la IA. Como consecuencia, este

Javier Olaizola, Managing Partner IBM Consulting Spain, Portugal, Greece & Israel déficit tiene el potencial de frenar el crecimiento económico al obstaculizar la transformación digital de forma generalizada. Un gran problema que requiere soft skills

El estudio no solo desvela una falta de experiencia en el campo de la inteligencia artificial, lo cual es motivo suficiente para preocuparse, sino que también muestra un déficit en las soft skills, que son la base de un entorno de trabajo moderno y constructivo. Según el 37% de los encuestados de los tres países, la resolución de problemas se considera la aptitud más importante para los puestos tecnológicos. Alrededor de una cuarta parte de los reclutadores del sector tecnológico (23%) afirmó tener dificultades para encontrar candidatos con esta aptitud específica, además de un notable déficit en pensamiento crítico y estratégico. Esta carencia acarrea graves consecuencias. A medida que la IA se va generalizando, el personal técnico especializado trabaja más estrechamente que nunca con los directores de empresa y el personal financiero. Para garantizar los mejores resultados posibles, se requieren las habilidades interpersonales, la resolución de problemas estratégicos y el pensamiento crítico en todas las disciplinas para ayudar a garantizar interacciones personales más beneficiosas. Por lo tanto, demostrar estas habilidades puede mejorar en gran medida la empleabilidad y las oportunidades de desarrollar una carrera profesional en el ámbito de la IA.

en machine learning. Sin embargo, 7 de cada 10 personas que buscan trabajo en el sector tecnológico en España, así como un 80% de los trabajadores de este sector en el país, consideran que muchos de los empleados carecen de las habilidades necesarias para desarrollarse en el campo de la IA. Esto genera grandes consecuencias para el desarrollo y la implementación de soluciones basadas en esta tecnología. Además, en un momento de creciente competencia a nivel mundial, es evidente que la falta de competencias y de formación puede ser doblemente perjudicial. Todo esto se traduce en un gran dolor de cabeza para las empresas que tienen que intervenir para cubrir las brechas existentes en los programas educativos utilizando la formación interna y el apoyo de las grandes empresas tecnológicas. Formación para el futuro El informe evidencia que impartir educación y formación se considera una de las prioridades principales de las empresas que buscan mejorar su contratación en el campo de la IA y sus perspectivas de competencias futuras. Sin embargo, a pesar de que

algunas empresas están trabajando en este objetivo de formación, la encuesta revela que todavía hay margen de mejora. Los empleados del sector tecnológico en España y Alemania (42%) disponen de oportunidades de formación en temas como lenguajes de programación, ingeniería de datos y análisis de datos e ingeniería de software. Esto deja claro que reducir la brecha de habilidades en ocasiones puede ser problemático. Por ello, la labor de formación de las empresas privadas también es clave para ayudar a cerrar la brecha de habilidades que existe alrededor de esta tecnología. Aprovechar todo el potencial de la IA La IA está cambiando el mundo a través de la automatización de decisiones, la predicción de resultados y la optimización del tiempo de los empleados. Sin embargo, los avances en IA se ven obstaculizados por la escasez de trabajadores con conocimientos y experiencia. Con la capacitación, la educación y el desarrollo adecuados, seremos capaces de aprovechar todo el potencial de la IA y, como resultado, generar más valor para las empresas y la sociedad.

Un gran obstáculo en la vía de la inteligencia artificial

La creciente importancia de la inteligencia artificial en diferentes sectores debería proporcionar un amplio margen para el crecimiento de la industria tecnológica, pero la escasez de competencias necesarias significa que estas oportunidades pueden ser difíciles de aprovechar. Como capacidades indispensables para desarrollar una carrera en el ámbito de la inteligencia artificial, el 40% de los reclutadores españoles destacan la importancia de contar con una titulación o experiencia en análisis o ciencias de los datos; en segundo lugar, el 34% considera imprescindible contar con conocimiento de lenguajes de programación y, por último, el 31% de los reclutadores valora la experiencia

Javier Olaizola, Managing Partner IBM Consulting Spain, Portugal, Greece & Israel BigDatamagazine | Mayo 2022

20 SAS

Mauro Mora (Unsplash)

La hiperautomatización, el proceso de más valor para impulsar la productividad y el ahorro de costes

Firma: Juan

Montero

l cambio acelerado hacia la transformación digital y el mayor uso de los servicios online por parte de los consumidores ha creado nuevas prioridades que las empresas han tenido que satisfacer a gran velocidad. Ahora, los consumidores han revalorizado lo que están dispuestos a aceptar en todos los aspectos de su vida, ya sea en sus interacciones con las organizaciones y los proveedores de servicios o en sus condiciones de trabajo. En este sentido, las empresas deben reaccionar y ofrecer servicios online rápidos y sin fricciones, apoyados por una tecnología capaz de tomar BigDatamagazine | Mayo 2022

decisiones inteligentes en cada paso del proceso. Para ello es necesaria la hiperautomatización, que consiste en el uso simultáneo de sistemas operativos digitales, flujos de trabajo, automatización de procesos robóticos e inteligencia artificial para ofrecer procesos autónomos de alto valor mediante decisiones inteligentes. Tecnología rentable y competitiva Ya lo predicen grandes consultoras como Gartner, que destaca que para el 2024, las organizaciones habrán disminuido sus costos operacionales en un 30% al combinar tecnologías de hiperautomatización con procesos operacionales rediseñados. Además, no es el único beneficio

que puede aportar a las empresas, ya que su implantación también permite incrementar la satisfacción de los empleados y ofrecer una mejor integración de las funciones de front y back-office. Se trata de una tecnología rentable y de gran utilidad, que brinda a las compañías la posibilidad de superar los obstáculos y a mantener una ventaja competitiva en el mercado. Los responsables de la toma de decisiones son cada vez más conscientes de que la hiperautomatización impulsará mejores resultados en toda su organización, desde la mejora de la productividad en la plantilla y la innovación de productos hasta la mejora de la experiencia y la retención de clientes.

Juan Montero, director de Operaciones en SAS En lo que refiere a términos de uso, alcanzar la hiperautomatización conlleva la combinación de diferentes tecnologías de optimización, predicción y automatización basadas en la IA, la analítica de datos, o el machine learning, con el objetivo de hacer que las operaciones sean más útiles, eficaces, sostenibles, y dirigidas a una mejor experiencia del cliente. Todo ello es posible si se logra capitalizar el conocimiento y la información para una toma de decisiones más eficiente. Beneficios inmediatos para banca, seguros, retail, telecomunicaciones, energía y administraciones públicas

Una de las grandes ventajas de esta tecnología es que no necesita de una inversión inicial elevada para poder obtener buenos resultados. Así, mientras en muchos casos una de las grandes barreras para adoptar nuevas tecnologías es la incertidumbre en torno al retorno que se puede obtener al inicio, la automatización se convierte en el punto de partida ideal, utilizando su retorno en dotar de nuevas iniciativas.

De hecho, la duración de las implementaciones es relativamente rápida y flexible, lo que hace que cualquier organización puede beneficiarse de esta tecnología, además de poder ser aplicada a una variedad de áreas, incluyendo operaciones, desarrollo de producto, servicio al cliente y ventas, entre otros. En los sectores de la banca, los seguros, el retail, las telecomunicaciones, la energía y las administraciones públicas, la hiperautomatización ya está proporcionando beneficios que van desde una mayor eficiencia y una experiencia del cliente hiperpersonalizada, hasta la creación de una cultura digital en las empresas. De esta forma, los clientes obtendrán cada vez más resultados favorables y positivos a medida que más organizaciones alcancen un estado de madurez en la toma de decisiones autónomas. Según un informe de EY, casi el 60% de los empleados de los servicios de información considera a la reducción del tiempo como un beneficio clave para la automatización. Por ello,

superar las barreras de la hiperautomatización puede ser una solución llave en mano para muchos de los retos empresariales actuales, ya que permite a las organizaciones reducir el tiempo que dedican a procesos simples y repetitivos, y equiparlas para que se encarguen de tareas más complejas. Este impulso asociado a la productividad y la innovación ayudará a las empresas a diferenciarse en unos mercados que, debido a la globalización de los servicios digitales, son cada vez más competitivos, a la vez que establecen nuevos estándares. La gran mayoría de los líderes empresariales ya está contemplando la hiperautomatización como una prioridad para los próximos meses. Siguiendo un enfoque estratégico para su implementación, junto con el proveedor y la experiencia en consultoría para apoyarla, las empresas podrán crear procesos autónomos de alto valor que les permitirá satisfacer las expectativas de sus clientes, garantizar su éxito en el mercado y avanzar al ritmo que lo hace la digitalización y la tecnología.

Juan Montero, director de Operaciones en SAS BigDatamagazine | Mayo 2022

22 Mática Partners

Mática Partners cierra el año 2021 con un crecimiento del 62% y unas cifras muy positivas La consultora tecnológica Mática Partners, que destaca por su hisperespecialización, profesionalidad y por cuidar al detalle a clientes y empleados, cierra su ejercicio fiscal de 2021 con unas cifras muy positivas. La facturación de Mática ha crecido un 62%, alcanzando los dos millones y medio de euros y un beneficio del 21%. Del mismo modo, su equipo ha aumentado en un 75% llegando a ser cuarenta socios y asiociados en plantilla. Además, se han firmado 4 nuevas alianzas y triplicado el número de clientes. Firma: Beatriz

Ortega

ática Partners ha crecido más de un 60% a lo largo de este último año fiscal (del 28 de febrero de 2021 al 31 de marzo de 2022) con una facturación récord de 2,5 millones de euros, lo que supone el cuarto año consecutivo de crecimiento para la consultora española. Durante este presente ejercicio, se espera un crecimiento igual o superior al ya mencionado. BigDatamagazine | Mayo 2022

“El éxito de este último ejercicio refleja la gran calidad del servicio que ofrecemos a todos nuestros clientes y, también, es el resultado del compromiso y pasión que todo nuestro equipo de profesionales pone en cada proyecto que desempeña”. señala Juan Ramón González, presidente y CTO de Mática Partners. Mática se fundó hace 4 años y desde entonces no ha dejado de evolucionar. A este crecimiento se ha sumado su plantilla, llegando a ser un equipo

de alto rendimiento formado por 40 profesionales. De todas estas incorporaciones, aproximadamente un 35% son data scientist y un 65% data engineers. Profesionales contratados para dar respuesta a la creciente demanda empresarial de soluciones y servicios de big data, analítica avanzada e IA, que ha llevado a la consultora a firmar cuatro nuevas alianzas con Azure, AWS, Confluent y Anjana y, también, a triplicar su número de clientes.

Beatriz Ortega, Marketing & Communications Specialist en Mática Partners Durante su último ejercicio fiscal, Mática Partners ha incorporado a 16 nuevos socios y asociados. Cifra superior a la del año 2020, cuando la empresa contrató a 10 nuevas personas. La estrategia global y el modelo de negocio de Mática continúa siendo apostar por el talento y por la hiperespecialización para seguir ofreciendo el mejor servicio posible a sus clientes. Son esta hiperespecialización, el compromiso, la calidad y la pasión por los datos, lo que les ha permitido posicionarse como líderes en el campo del big data, la analítica avanzada y la IA en España. Entre las industrias que más han demandado los servicios de Mática Partners, en este último ejercicio, destacan alimentación y bebidas, telecomunicaciones e industria química. El talento, factor diferencial Para Mática, el activo más importante son sus trabajadoras y trabajadores. Se estructuran en células de conocimiento y apuestan firmemente por la formación continua de su plantilla. De esta forma, fomentan el liderazgo y el espíritu de equipo. Desde el comienzo, y al igual que en este último ejercicio, toda la plantilla ha

dispuesto del 20% del tiempo de su jornada para formarse o participar en proyectos I+D+i. “En Mática Apostamos por el talento. Buscamos personas que compartan la pasión y excelencia que nos caracteriza y, ante todo, que persigan dos de nuestros valores principales que son la honestidad y la hiperespecialización. Somos una empresa muy “friki” y es precisamente esto lo que nos diferencia del resto de consultoras, que en nuestro campo somos los mejores”, Marc Serra Majem, CEO de Mática Partners. Durante el ejercicio fiscal de 2021 la consultora ha abierto una nueva sede en Madrid en la Calle Martínez Izquierdo, 45. Con esta expansión, Mática Partners busca ofrecer un espacio de trabajo y encuentro tanto para la parte del equipo que reside en Madrid, como para el resto de los miembros de su plantilla. Mática, que ya nació ofreciendo un modelo de trabajo 100% en remoto, dispone de sedes en Barcelona y Madrid cuyo objetivo es avivar el sentimiento de pertenencia, fortalecer el espíritu de equipo y aumentar la motivación entre sus profesionales, logrando así ofrecer un servicio de la más alta calidad a sus clientes.

Motor de cambio social Además, en materia de igualdad, la consultora tecnológica ha alcanzado la paridad en su equipo, siendo 50% mujeres y 50% hombres. Cifra que en Mática Partners buscan mantener y por la que continuarán trabajando para fomentar las carreras STEAM y los puestos tecnológicos entre las niñas y mujeres de nuestro país. Contribuyendo así a avanzar hacia una igualdad social que ofrezca las mismas oportunidades a todas las personas. Al igual que en años anteriores, Mática participada en una serie de iniciativas sociales como el proyecto “La Casa de las Mil Diferencias” organizada por la Asociación Española Prader-Willi (AESPW), para ayudar a todas aquellas personas que padecen esta rara enfermedad. Además, se han sumado a la iniciativa “Help Ukraine”, que brinda nuevas oportunidades laborales a los perfiles IT ucranianos que tuvieron que abandonar su país a causa de la guerra. Mática Partners crece sin prisa, pero sin pausa. Es una tecnológica que, sin perder de vista el presente ni a las personas de su equipo, tiene un gran futuro por delante.

Marc Serra, CEO y Juan Ramón González (dcha.), presidente y CTO de Mática Partners. BigDatamagazine | Mayo 2022

24 Eventos Big Data Magazine

IA en Femenino busca una inteligencia artificial “más inclusiva” y “para todos” Una veintena de profesionales del sector defiende en el segundo IA en Femenino la democratización de los datos y la apuesta por la innovación y la tecnología en el mundo empresarial y en la sociedad.

Firma: Rocío

González

emocratizar los datos, romper la brecha de género en el mundo tecnológico y conseguir una inteligencia artificial más “inclusiva” y para todos han sido algunos de los temas que han surgido durante el segundo IA en Femenino. En esta ocasión se ha podido celebrar de manera presencial para un aforo reducido y por streaming para el grueso de asisBigDatamagazine | Mayo 2022

tentes. Una vez más Big Data Magazine y AI-Network han unido esfuerzos, en colaboración con Talent Garden, para seguir fomentando el uso de la Inteligencia Artificial. El evento lo inauguró la Secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Carme Artigas, que detalló las políticas que se están haciendo desde el Gobierno de España para el fomento de la Inteligencia Artificial.

Gobernanza del dato y su impacto en la IA La primera mesa redonda la moderó Irene Serrano, Chief Sales Officer en Kabel, que ha advertido de los «retos» que supone hoy en día la utilización de los datos. En esta mesa redonda ha participó Mayte Ballestar, Investigadora en la URJC y Head of Analytical Consultants en Google, quién señaló que la gobernanza del dato “es una

IA en Femenino 2022 realidad para ciertos tipos de empresa y a partir de ahí hay empresas que se sentirán más confiadas al iniciar proyectos de esas características”. Por su parte, Paloma Cuesta, Data Management & Data Governance Senior Consultant dijo que hoy en día “nos encontramos con muchos silos de datos . El objetivo es que todo el mundo hable el mismo idioma con unas políticas claras. Todo eso hay que tenerlo documentado para hacer auditorías”. Estefanía Yágüez, Consumer Insights & Market Intelligence Director de L’Oréal afirmó que las empresas tienen que darse cuenta del potencial de los datos porque les “ayudará a ser competitivos”.

De mujer a mujer ¿Nos ayudará la IA? En la primera de las keynotes conocimos mejor a dos jóvenes que están llamadas marcar un antes y un después en el sector. Alba Morales, Estudiante del doble grado bilingüe de BI y ADE en la UAX y Valentina Fabrizio, estudiante de 4º de Primaria explicaron los motivos por los que aman la Inteligencia Artificial. Ejerció de maestro de ceremonias Davide Fabrizio, socio de Deloitte. Tanto Alba como Valentina debatieron sobre el futuro de la IA y coincidieron en que va a ayudar mucho al ser humano en su organización diaria.

El papel del CDO/CAIO y su relación con la C-Suite La segunda mesa redonda la moderó Eduvigis Ortíz, Strategics Alliance Leader de SAS, que estuvo acompañada de Natalia Mayoral, Chief Data Officer de Naturgy, para quien debe existir un “cierto criterio a la hora de recomendar la tecnología y todo debe estar bien coordinado” en las empresas. Por su parte, Marisa Carrión de Lorenzo, Head of Transformation, Insights and Portfolio Strategy en Pernod Ricard, detalló que “no puedes imponer la cultura del dato como tal si un director de marketing no entiende la

BigDatamagazine | Mayo 2022

26 Business Case del Grupo Alshaya / H&M desarrollado por Deloitte

BigDatamagazine | Mayo 2022

Carlos Real, Senior Manager de Deloitte importancia de ser data-driven. Cuando relacionamos los datos con esa utilidad del negocio de entrada existe cierto escepticismo”. Marian de la Peña, Digital & Data & Innovation Manager en Ignis, apuntó que el “CDO es el guía perfecto para ayudar a las empresas en su transformación”.

Todas las participantes coincidieron en que “con los datos e información somos capaces de generar negocio”. La despedida ha corrió a cargo del presidente de AI-Network, Tomás Martínez Buero y la Gerente de Transformación Corporativa en Talent Garden, Diana Pottecher que nos descu-

brieron las próximas actividades de ambas entidades. Entre los patrocinadores destacó la presencia de Deloitte e IBM como patrocinadores Gold, SAS, Kabel y Globant como Silver y Madison MK, SDG Group y Mática Partners como Bronze.

Creemos IA de confianza Victoria Gómez Sales Leader Data&AI Spain, Portugal, Greece & Israel en IBM fue la encargada de presentar la segunda keynote de la tarde. Pudimos conocer un poco más los esfuerzos que dedica la empresa en mejorar la vida de las personas gracias a los algoritmos. Según Gómez, es importante asegurarse de que “los datos, los modelos y los procesos son de confianza. En el caso de los datos tenemos que tener datos de calidad asegurando linaje, entender de donde provienen, asegurar su privacidad, así como detectar sesgos. En el caso de los modelos tenemos que ser capaces de explicarlos, poder monitorizar los sesgos con los que hayan sido creados y monitorizar de forma constante sus desviaciones para corregirlas. En el caso de los procesos, que es cuando escalamos los modelos de IA, necesitamos asegurar que sean auditables y monitorizar su ciclo de vida”. Start-ups vs Grandes Corporaciones La última mesa redonda estuvo moderada por Izaskun López-Samaniego Data Strategy Manager en Globant y contó con la participación de Paz Vega CEO & Co-Founder at Aitaca, Carmen López Directora de BI & Analytics en Just Eat y Melanie Calero Data Analytics Manager en Toyota España. Durante esta mesa redonda se puso en relieve la necesidad de que grandes corporaciones y startups colaboren para seguir avanzando. “La startup debe formar parte de tu día a día. Cuando encuentras ese punto en común, hay que retroalimentarse y montar esa simbiosis y que cada uno pueda aportar lo mejor de todas las partes”, dijo la Data Manager de Toyota España. La fundadora de Aitaca expuso la necesidad de “enseñar al cliente a estar tranquilo y que sepa qué vamos a hacer con sus datos, que entiendan que los datos van a estar seguros”. BigDatamagazine | Mayo 2022

28 Entrevista sector de la construcción

“Un CDO debe saber poner los datos al servicio del negocio” CEMEX, es una empresa multinacional mexicana dedicada a la industria de la construcción, que ofrece productos y servicio a clientes y comunidades en más de 50 países en el mundo.

Firma: José

Luis Arcángel

n esta ocasión nos acompaña la responsable de datos para EMEA una de las empresas más potentes del sector de la construcción. Se trata de Victoria Castro, Data Manager para EMEA en CEMEX

Big Data Magazine (BDM): ¿Cuál ha sido el proceso profesional que le ha llevado a su puesto actual en CEMEX? Victoria Castro (VC): Empecé en

CEMEX hace 5 años en el departamento de Innovación Digital como analista de Marketing Digital, donde comenzábamos a darnos cuenta de la necesidad que teníamos de mejorar la calidad de nuestros datos para poder optimizar mejor las campañas, realizar análisis más precisos sobre el comportamiento de nuestros clientes, y ofrecer una mejor experiencia. Fue entonces cuando CEMEX me dio la oportunidad de especializarme en Big Data y Business Analytics, y BigDatamagazine | Mayo 2022

empecé a entender mejor la forma en la que podíamos tratar nuestros datos para responder rápidamente a las necesidades del negocio, y poder cumplir con uno de nuestros mayores objetivos; la mejora continua de la experiencia de nuestros clientes. Hoy en día lidero el departamento de Datos de la región EMEA, donde trabajamos con diferentes áreas de la organización dando soporte a la toma de decisiones estratégicas, basándonos en análisis e interpretación de los datos. Esta forma de trabajar nos ha ido dando cada vez más peso dentro de la organización, generando más visibilidad de nuestros proyectos y permitiéndonos crecer como área. Es todo un orgullo formar parte de este gran equipo. BDM: Desde su experiencia previa en otras empresas ¿Qué diferencias hay en el manejo de datos entre otros sectores y el que ahora le ocupa? VC: El manejo de datos de una empresa

mayoritariamente enfocada al B2B

suele ser más compleja y laboriosa. Necesitamos más disponibilidad de datos y más tiempo de análisis. Desde mi punto de vista, creo que organizar, analizar y almacenar datos de una empresa tan grande como CEMEX no es tan simple como lo ha sido en mis experiencias anteriores. Es un reto bastante grande, pero si se hace bien, se puede marcar la diferencia e incrementar las probabilidades de éxito de nuestras estrategias con los clientes. BDM: ¿Cómo ha evolucionado la concienciación en las empresas en la necesidad de hacer un uso eficiente de los datos que generan y no despreciarlos? VC: Las empresas llevan tiempo

dándose cuenta de que para ser más competitivos y desarrollar todo su potencial, necesitan gestionar eficientemente sus datos. Muchas se han puesto en marcha desarrollando estrategias de recopilación, mejorando la calidad, gestionando un buen almacenamiento e incluso invirtiendo en grandes tecnolo-

Victoria Castro, Data Manager para EMEA en CEMEX gías, pero soy de las que pienso que lo importante no son los datos en sí, sino las decisiones que las personas tienen que tomar en base a los mismos, y ahí tal vez todavía quede mucho camino por recorrer.

e interacción con otros departamentos supone un gran parte de mi día a día, y por suerte puedo decir que cada cosa que hago con estas personas acaba teniendo un gran impacto en la empresa.

análisis de nuestros datos es una actividad crítica para nuestro negocio porque todas nuestras decisiones son basadas en dichos análisis. En CEMEX, estos perfiles son considerados como agentes del cambio, siendo capaces de manejarse de una forma diferente con el resto de las áreas, sacando conclusiones relevantes y extrayendo información valiosa de nuestros datos.

que me he enfrentado es la frustración de algunos equipos. Equipos que han sido capaces de recopilar ingentes cantidades datos sin tener claro previamente el objetivo. Dándose cuenta finalmente que el esfuerzo no ha supuesto valor alguno. Debemos formularnos las preguntas adecuadas y tener claro nuestro propósito antes de empezar a acumular información.

BDM: ¿Qué importancia tiene la figura del responsable de datos en tu empresa? VC: Mucha. Como te comentaba, el

BDM: En CEMEX, ¿cómo impulsan la implantación de la cultura del dato? ¿Es difícil convencer a los diferentes departamentos? VC: Sabemos que el reto es grande y por

ello nos pusimos manos a la obra hace ya varios años con formaciones a nivel global. Nos hemos esforzado mucho en habilitar una cultura de confianza, fomentando accesos únicos y transparencia de los datos. En una cultura de intercambio, compartiendo activamente nuestras mejores prácticas, también en el compromiso, manteniendo la calidad de nuestros datos y, por último, en el cambio de nuestra mentalidad, pensando en nuestros datos como una vía de alcanzar el éxito en cualquier decisión. Por suerte, en CEMEX tenemos una gran capacidad de adaptación y no nos hemos encontrado con áreas o equipos reticentes a este cambio.

BDM: ¿Cuál es el mayor problema al que se ha enfrentado en su carrera profesional a la hora de manejar datos? VC: Uno de los problemas más grandes

BDM: ¿Qué requisitos cree usted que debe cumplir un Chief Data Officer? VC: Para mí el requisito más importante

de un CDO es que sepa poner los datos al servicio del negocio, y para poder hacer esto considero que debería tener un gran conocimiento de este. También pienso que es importante que sepa establecer las políticas y procedimientos para la gestión de los datos dentro de la empresa, además de tener grandes habilidades de comunicación y persuasión para poder generar el cambio que todo esto implica.

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? VC: En CEMEX, el gobierno del

dato se enfoca más en la colaboración entre los equipos comerciales y equipos técnicos. Un modelo claro de interacción es clave para ayudar a que ambas partes entiendan “quién hace qué” dentro de nuestra estrategia de datos. BDM: ¿Cuáles son los proyectos a medio-largo plazo de CEMEX para el aprovechamiento de los datos que obtiene? VC: Seguiremos trabajando con

analítica avanzada para mejorar nuestra toma de decisiones, automatizar procesos para minimizar costes y analizar el comportamiento de nuestros clientes para incrementar nuestras ventas y ofrecer una mejor experiencia. Adicionalmente, continuaremos trabajando en fortalecer esquemas de gobierno para sostener la calidad de nuestra Master Data Comercial, y al mismo tiempo seguiremos integrando nuevas entidades de datos en nuestra arquitectura en la nube para robustecer los análisis y esquemas de autoservicio de datos en todas las unidades de negocio.

BDM: ¿Encuentra profesionales suficientemente preparados para incorporar a su equipo? VC: Al ser perfiles especializados

es más difícil su búsqueda, pero con paciencia y dedicación, hemos acabado encontrando lo que necesitamos. Tengo que decir que estamos encantados con el equipo que tenemos, además nos tomamos muy en serio el fomentar y respaldar continuamente la formación para que puedan seguir actualizando sus conocimientos. BDM: ¿Cómo es su día a día en CEMEX? VC: Navego entre proyectos y cada uno

me supone un reto diferente. La gestión de equipos, coordinación de proyectos

Victoria Castro, Data Manager para EMEA en CEMEX BigDatamagazine | Mayo 2022

30 Entrevista sector bancario

“Estamos en plena transformación del dato y en asegurar incluir un metadato que ayude a gobernarlo” El día a día de un CDO en el sector bancario es siempre distinto debido a la gran variedad de temas que debe tratar: privacidad, calidad, arquitectura… Así lo asegura Fernando Lipúzcoa, CDO de ING en España y Portugal. Desde Big Data Magazine le entrevistamos para conocer mejor su labor y los cambios que la cultura del dato está introduciendo en el sector bancario.

Firma: Rocío

González

ernando Lipúzcoa es un enamorado del dato. Se ha dedicado toda su carrera a entenderlo mejor y cuanto más lo entiende, asegura que más le gusta. Empezó trabajando en una consultora llamada NorSistemas que luego pasó a ser Soluziona. Allí diseñaba Data Warehouse y Data Marts para los propósitos que requerían los clientes, luego fichó por ING y empezó en el departamento de Analítica. Esto le acercó mucho más al negocio y a entender mejor al cliente y sus comportamientos mediante el análisis de datos. “Disfruté muchísimo esta etapa, y ahora soy CDO, y esto me ha permitido complementar mi conocimiento del dato desde un punto de vista más de gobierno, calidad, cultura, en definitiva, me he ocupado de intentar tener una visión 360 del dato”, admite.

BigDatamagazine | Mayo 2022

Big Data Magazine (BDM): CDO es una función que ha llegado para quedarse, equiparándose con la del CIO o el CISO. Desde el punto de vista de su compañía, ¿qué consideración tiene la figura del Chief Data Officer? Fernando Lipúzcoa (FL): Los datos

se han convertido en un activo estratégico gracias a toda la información que nos dan para sostener la toma de decisiones y las propias interacciones con el cliente. En consecuencia, la figura del CDO se ha convertido en piedra angular para asegurar esa convergencia entre los datos operativos (cómo los capturamos, como los enriquecemos y gobernamos) y la analítica para ayudar a través del dato en nuestro propósito de tener una conversación personalizada con nuestros clientes y darles la confianza en que usamos sus datos dentro de un

marco que incluye la ética y transparencia. Por supuesto, asegurando un cumplimiento regulatorio, que incluye por ejemplo la trazabilidad o calidad de los datos y su mejora continua.

BDM: ¿Cuál es su interrelación con el CIO? ¿Depende de su área o es independiente? F.L: El CIO es un socio clave para

asegurar el éxito de la estrategia del dato que tenemos, así que está en nuestro día a día. Trabajamos en una organización ágil, en mi caso lidero el equipo de gestión del dato que a su vez está compuesto por equipos combinados del dominio CDO junto con el CIO. BDM: ¿Cómo trabajan en pro de la calidad del dato dentro de su organización? F.L: Este es uno de los grandes retos

al que nos enfrentamos y lo hacemos desde distintos prismas. Es importante

Fernando Lipúzcoa, CDO en ING

“Es importante asegurar que ponemos el dato a disposición de los científicos y analistas con una buena calidad” reconocer la importancia de tener una buena calidad del dato en la organización, y, además, es clave que nos hagamos responsables y dediquemos tiempo a entender esta calidad y poner planes de remediación, con una visión clara sobre qué se debe priorizar. Para ello el papel del Data Owner es fundamental. Adicionalmente, mantenemos reuniones periódicas con las distintas áreas para revisar, monitorizar y establecer estos programas de corrección donde integramos a personas de distintos equipos y las hacemos partícipes de la calidad del dato.

BDM: ¿Tiene ING una estrategia de data driven company? F.L:Siempre la hemos tenido, ya desde

1999 cuando arrancamos en el mercado español salimos con vocación de apoyarnos en el dato, y desde entonces apostamos por crear un Data Warehouse que hoy es referente para el Grupo ING como modelo estándar, que junto con la capacidad analítica fue parte del éxito de ING en España. En ING tenemos interiorizada la cultura del dato, nos permite tomar mejores decisiones de negocio en tiempo real, transformar los datos en propuestas relevantes y personalizadas para cada cliente; e identificar mejor sus necesidades reales para ofrecer propuestas de valor que se adapten a sus diferentes perfiles. Tenemos muy buena base y aspiramos a ir mejorando nuestro concepto de Data-Driven en nuestro día a día, radiografiando el dato en todo su ciclo y persiguiendo entender a nuestros clientes a través del dato para ofrecerles el mejor servicio posible. BDM: De cara al cliente, ¿cómo trabajan los datos tanto para ofrecer nuevos productos como para mejorar la experiencia del usuario? F.L: El cliente está en el centro de todo

lo que hacemos, y el dato es un habilitador clave que nos ayuda a entender mejor sus necesidades para así poder adaptarnos a ellas, y en consecuencia mejorar la experiencia que les ofrecemos. En este sentido es muy impor-

tante enfatizar el factor privacidad del dato. Cada vez hay mayor sensibilidad en qué datos se comparten y más sin son personales, esto hace que los clientes sean más exigentes a la hora de compartirlos y hay que asegurar que el cliente tenga el control de sus datos y que además entienda el tratamiento que hacemos de ellos desde la responsabilidad como protectores de su información. En ING mantenemos un compromiso claro para cubrir las expectativas de los clientes, aplicando la empatía. Todos somos usuarios bancarios y nos gusta que la privacidad esté por encima de todo. Para ello, En ING tenemos un marco de ética del dato con el que discutimos los dilemas que puedan generarse del propio tratamiento que hagamos del dato (para esto es importante tener una cultura del dilema) y, por otro lado, tenemos foco en asegurar que cubrimos el reglamento general de protección de datos “GDPR” con programas continuos de mejora y con roles, como el DPO, que aseguran que así sea. BDM: ¿Puede comentar algunos proyectos en los que se halla inmerso? F.L: Estamos en plena transformación

del dato y en asegurar que incluimos un metadato que nos ayude a gobernarlo, a entender mejor su traza, a tener una definición de negocio que entendamos, a identificar un responsable de este, etc. Es nuestra principal apuesta y para ello estamos adoptando un Data Lake cuya arquitectura y tecnología es común a los países ING. Esto nos trae muchas ventajas ya que aseguramos que compartimos conocimiento, que hablamos en un mismo lenguaje, que integramos políticas y procedimientos de una forma común y que ofrecemos servicios y capacidades en torno al dato asegurando unos requisitos de usuario mínimo. También trabajamos

para ir hacia un marco que nos ayude a tratar el Dato de forma holística, desde lo más operacional hasta el análisis y conocimiento y su escalabilidad. De esta forma, podremos empoderar a los propietarios del dato para que tengan la capacidad de recogerlos con unos mínimos, gobernarlos en un modelo federado y ponerlos a disposición de los usuarios. El concepto “Data Mesh” está irrumpiendo con fuerza y ayuda a definir este marco. BDM: ¿Cómo complementa la ciencia de datos el negocio bancario? F.L: Es la base del conocimiento para

poder adaptarnos a las necesidades del cliente, ayuda a entenderlo mejor y a anticiparnos a sus necesidades. BDM: ¿Cuáles son las claves para el éxito en el análisis de datos? F.L: Desde la perspectiva del CDO es

importante asegurar que ponemos el dato a disposición de los científicos y analistas con una buena calidad. Esto es clave, pero además el gobierno que mencionaba anteriormente complementa y enriquece la forma en la que entendíamos los datos, por lo que apostar por unos metadatos que enriquezcan los datos es también importante. Lógicamente para esto hay que generar cultura y alfabetizar en torno al dato en la organización. BDM: ¿Cuáles son los principales retos de arrancar un proyecto de ciencia de datos en este sector? F.L: La disponibilidad de todas las

fuentes de datos potenciales o necesarias, el entendimiento funcional de las mismas y la calidad son grandes retos que constantemente trabajamos para acelerar estos proyectos.

BDM: ¿Cuál cree que será el futuro del Big Data en el sector bancario? F.L: Si hablamos de futuro creo que no

debemos preguntarnos el del Big Data, sino como aseguramos que cubrimos necesidades de una responsabilidad real del dato end to end, como ponemos el dato a disposición de la organización de forma sencilla y como obtenemos valor del dato a escala. Para ello debemos entender cómo encaja el Data Mesh y esto puede llevar cambios a todos los niveles.

“El dato es un habilitador clave que nos ayuda a entender mejor al cliente” BigDatamagazine | Mayo 2022

32 Entrevista / Iskaypet

“Los datos son los que nos permiten entender al cliente” Iskaypet, la compañía que agrupa a Tienda Animal, Kiwoko, Kivet y Clínicanimal suma ya más de cuatro millones de clientes activos. Hablamos con su Chief Digital Officer, Kevin Blanchard sobre su crecimiento. Firma: Mari

Gómez Becerra

on un total de 260 físicas, 130 peluquerías y 71 clínicas repartidas por toda la geografía española, el grupo Iskaypet se sitúa como líder en el sector de las mascotas. Actualmente, se encuentran inmersos en un fuerte plan de expansión donde, tal y como nos asegura su CDO, los datos se convierten en una herramienta imprescindible para entender al cliente. Big Data Magazine (BDM): Que los datos son el petróleo del siglo XXI es una afirmación que últimamente escuchamos mucho, ¿cómo los utilizáis desde Iskaypet para mejorar la experiencia de compra y ganar en eficiencia? BigDatamagazine | Mayo 2022

Kevin Blanchard: Desde luego los

datos son clave. Hasta hace no tantos años las empresas comunicábamos lo mismo a todos los clientes, y esto ahora no solo no vale, si no que el cliente no perdona que no personalicemos. El nivel de exigencia del cliente en cuanto a experiencia y satisfacción es cada vez mayor, y la mejor forma de cumplir con sus expectativas es con datos, datos que nos permitan conocerle, entenderle y medirle. BDM: ¿Qué beneficios aportan las herramientas digitales? KB: Las herramientas digitales son las

que nos permiten además de entender al cliente, personalizar su experiencia. Hoy en día todos estamos conectados al mundo digital, no solo para comprar

en online, sino para comprar en el canal físico, y una de las grandes ventajas es la rapidez. BDM: En la presentación de “la tienda del futuro”, que tuvo lugar hace apenas unas semanas en Ifema, pudimos ver como herramientas como la IA o el machine learning son imprescindibles para ofrecer un servicio personalizado e inmediato al cliente, ¿qué iniciativas lleváis a cabo desde Iskaypet en este sentido? ¿Desde cuándo utilizáis las herramientas de AWS y cuáles son exactamente las que habéis puesto en marcha? KB: Desde el año pasado estamos

migrando toda nuestra infraestructura de datos a un lakehouse en AWS, con

Kevin Blanchard, Chief Digital Officer en Iskaypet

“El cliente hoy en día no perdona que no personalicemos” tres capas de datos para asegurar la integridad de la información y la disponibilidad de la data, según nuestras necesidades: La primera capa, Landing Zone, donde usamos las herramientas de ETL a AWS para hacer la ingesta de data desde las fuentes origen. La segunda capa, Staging Zone, donde limpiamos, filtramos y agregamos data, preparándola para añadir valor al negocio. Por último, la Analytical Zone, donde acceden nuestros data scientists para desarrollar casos de uso, análisis de datos y modelos estadísticos que nos permitan desarrollar nuestra estrategia data centric.

Los amantes de las mascotas quieren lo mejor para sus animales, y saben que como líderes ponemos a su disposición más de 30.000 productos, que responden a las necesidades particulares de cada uno de ellos. BDM: ¿Por qué crees que es fundamental conocer muy bien al cliente? KB: Principalmente porque nos permite

adaptarnos a sus necesidades, preferencias y circunstancias. Ni todos los clientes compran con la misma frecuencia, ni tienen el mismo gasto medio, ni mucho menos compran lo

mismo. Pero más allá de eso, un mismo cliente puede cambiar su comportamiento en función de múltiples circunstancias y cuanto más sepamos de él mejor podremos cumplir sus expectativas. En este punto, los datos son clave. BDM: ¿Cuáles son vuestros objetivos a corto plazo? KB: Desde el área de tecnología

y digital estamos inmersos en una profunda transformación para continuar mejorando la experiencia del cliente y para ayudar a mejorar la vida de las mascotas. Para nosotros es prioritario ordenar los datos de clientes, explotar al máximo todas las herramientas con las que trabajamos y, por supuesto, formar a los equipos especializados para, no solo cumplir con las expectativas del cliente, si no superarlas cada vez que interactúe con algunos de nuestros canales.

BDM: ¿Cuáles son los cambios más significativos que habéis visto en los hábitos de compra de vuestros consumidores desde que comenzara la pandemia? KB: Como todos sabemos, el confina-

miento sirvió para que muchas personas compraran por primera vez online. Esta situación sirvió para impulsar el desarrollo de nuestros e-commerce y prepararnos para la nueva realidad. En la actualidad, además de ver que cada vez son más los usuarios que compran tanto en canal físico como en el online, incrementado su valor para la empresa, vemos un fortísimo crecimiento de las compras omnicanales, es decir, ventas que empiezan en un canal y terminan en otro, y aquí la tecnología es imprescindible para ofrecer al cliente todas las opciones posibles. BDM: ¿Qué características pensáis que son las que más valoran vuestros clientes a la hora de elegir a Iskaypet para sus mascotas? KB: Ponemos a su disposición un

amplio surtido de productos, tanto en Kiwoko como en Tiendanimal, así como clínicas veterinarias y peluquerías. Nuestros clientes además de valorar mucho nuestro asesoramiento agradecen poder visitarnos con sus mascotas y que les ofrezcamos la posibilidad de comprar con nuestro servicio click&collect, por whatsapp, por teléfono o que desde, cualquiera de nuestras tiendas, les llevemos sus compras a casa.

“La mejor forma de cumplir las expectativas del cliente es con datos” BigDatamagazine | Mayo 2022

34 Entrevista sector educativo

Los datos mejoran la seguridad viaria Entrevistamos a Gemma Llopart, CDO de Foxize, que nos acerca un poco más al mundo del dato dedicado a empresas del sector educativo.

Firma: Rocío

González

emma empezó en el mundo de los datos especializándose en analítica digital. Durante unos 10 años ha ejercido de analista digital en diferentes proyectos, extrayendo, analizando y tomando decisiones con respecto a acciones de marketing y negocios digitales. De hecho, es formadora en diferentes universidades impartiendo máster de Analítica digital y Google Analytics. Cuando Foxize apostó por convertir la empresa en datadriven se confió en ella para llevar a cabo dicha transformación. Big Data Magazine (BDM): ¿Cómo definirías la posición de CDO? Gemma Llopart (GL): El CDO debe

ser una pieza clave en toda organización. Tiene una visión 360 de la compañía con un profundo conocimiento de los productos y servicios que ofrece al mercado, de los procesos internos necesarios para la producción o BigDatamagazine | Mayo 2022

ejecución de su actividad y, finalmente del target y de su comportamiento. Además, internamente debe conocer el cometido de cada área de la empresa y las tareas que realizan las personas dentro de cada área. Como ves, debe tener vista de pájaro sobre toda la empresa.

BDM: ¿Cuál es el valor de tener a un CDO dentro de la organización? GL: Un CDO debe aportar valor en dos

ámbitos. Por un lado, internamente debe ser capaz de simplificar, orientar y mejorar el trabajo de sus compañeros y de los procesos necesarios para llevar a cabo la actividad de la empresa. Por otro lado, debe aportar valor añadido a los clientes diferenciándolos de los competidores y formulando una propuesta de valor ganadora incorporando datos en dicha propuesta. BDM: ¿Dónde tiene que enfocar/ poner su energías un CDO? GL: Debe poner todo su energía y

empeño en conseguir los objetivos de negocio formulando preguntas o

hipótesis y validándolas. Por supuesto, también debe proponer mejoras y hacer un seguimiento de estas una vez se han obtenido resultados. BDM: ¿Cuáles son los mayores retos de esta posición? GL: Dependiendo del perfil que tengas

pueden variar. En mi caso, tengo perfil de negocio y marketing y mi mayor reto es entender los modelos estadísticos y ser autónoma en la parte de programación (Python y SQL). Ahora bien, si el perfil de CDO viene de la parte más técnica su reto será formular preguntas, establecer KPIs que sean relevantes y tomar decisiones. BDM: ¿Cómo se mide el éxito de un CDO? GL: Aunque parezca extraño no mediría

el éxito con datos cuantitativos, sino cualitativos. Les preguntaría a las personas de mi organización si gracias a los datos han mejorado su día a día, si han disminuido el margen de error a la hora de tomar decisiones y si tienen lo

Gemma Llopart, CDO en Foxize

“Para que una empresa sea data-driven, el primer apoyo que se debe tener es el del CEO” que necesitan para ser más eficientes y vender más. Por la parte externa, les preguntaría a los clientes que es lo que valoran de nuestra propuesta de valor para determinar si el uso de los datos es determinante para su toma de decisión de compra.

Con respecto al talento, aún sigue habiendo poco y por ello está tan demandado en las empresas. Confío en que dentro de unos 5 años ya no serán perfiles tan escasos gracias a la gran demanda actual que potencia a los más jóvenes a estudiar la disciplina de data science.

por incrementar ventas, ingresos y clientes, así como disminuir costes reduciendo tiempos de ejecución y simplificando procesos. El tener acceso a datos en tiempo real por parte de los distintos equipos de la empresa permite mejorar en flexibilidad y adaptabilidad de los productos y servicios y en las acciones de marketing y de comunicación de manera mucho más rápida y efectiva.

somos muy respetuosos en los datos personales y tenemos muy presente la ética con los datos. Si bien es cierto que muchas empresas usan métodos que rozan la línea roja o incluso la traspasan, en nuestro caso nos adaptamos perfectamente a la legislación sin renunciar a una explotación de los datos efectiva.

BDM: ¿Cuál es el impacto en el negocio? GL: El impacto en negocio puede venir

BDM: ¿Entiende el CEO la necesidad de que exista un CDO? GL: Es fundamental para convertir una

organización en data-driven. Si no hay el soporte de dirección el proyecto no prosperará. El CEO debe entender, apoyar y potenciar esta posición dentro de una organización.

BDM: ¿Cuál es el ámbito de responsabilidad de un CDO? GL: Su mayor responsabilidad es ayudar

a conseguir los objetivos de negocio. Para ello, como ya hemos comentado, debe formular las preguntas necesarias y trabajar con el equipo para encontrar el método y modelo de datos adecuado para conseguir respuestas. Una vez se obtienen datos debe analizarlos y proponer mejoras a los equipos afectados. BDM: ¿Con qué equipo necesita trabajar un Chief Data Officer? ¿Hay el suficiente talento que se demanda? GL: Al menos debe trabajar con un

analista de datos y con un perfil de data scientist. Dependiendo de los recursos de la empresa podrá ampliar su equipo, pero al menos debe tener estos dos perfiles para poder transformar la empresa en data-driven y empezar a sacar jugo de los datos.

BDM: ¿Hasta qué punto GDPR condiciona su labor? GL: En mi caso, ninguna. En Foxize

BDM: ¿Cómo es de importante hoy en día gestionar los datos en empresas que se dedican a la formación? GL: Es importante gestionar los datos

de cualquier empresa pero en el caso de la formación tenemos un gran reto. En Foxize no nos conformamos con analizar datos de formación al uso, sino que queremos analizar el aprendizaje de las personas, por ejemplo, qué grado de learnability tienen los usuarios, cuál es su mejor manera de aprender, cuánto han aprendido… cómo ves son datos mucho más profundos que un simple tracking de formaciones online o presenciales. Estos datos nos sirven para formular proyectos formativos a grandes empresas muy adaptados a las necesidades de sus empleados y de la propia compañía. BDM: ¿Cómo es la gestión del Big Data en Foxize? GL: En Foxize tenemos un SaaS para

ofrecer formación, un LMS para

gestionar proyectos formativos tanto dentro de las empresas dirigido a sus empleados, como empresas que quieran ofrecer formación para captar y fidelizar a sus clientes. El uso de dicha plataforma y los datos que obtenemos de manera acumulada y anónima de toda esta actividad lo ofrecemos dentro del marco de Learning Analytics a nuestros clientes. BDM: ¿Cuáles son las claves para convertir una compañía como la vuestra en una data-driven de éxito? GL: Hay varios factores que influyen, el

primero de todo es tener el apoyo por parte de dirección, el segundo hacer cultura del dato concienciando a toda la organización de la importancia de los datos, definir correctamente el modelo de datos alineado con los objetivos de negocio, dar visibilidad a dichos datos y, por último, tomar decisiones de negocio y/o de área en base a ellos. BDM: ¿De cara al cliente, cómo trabajan los datos? GL: Proporcionamos un sistema de

Learning Analytics a nuestros clientes para que puedan entender si su proyecto formativo tiene éxito o, si por el contrario, se deben debe tomar acciones correctivas. Proporcionamos asesoramiento gracias a los datos obtenidos de Machine Learning sobre patrones de comportamiento y comparativas con semejantes con la intención de proponer acciones de mejora que han funcionado en otros casos. BDM: ¿Cuál cree que será el futuro del Big Data en el sector educativo? ¿Será una moda pasajera? GL: El Big Data ha venido para

quedarse y cada vez se aplica más en el sector educativo. Ahora estamos en el inicio de dicha explotación y cada vez más se van a sumar pequeñas y medianas empresas que utilizaran sistema de IA para mejorar sus servicios y productos. Ya no es algo exclusivo de las grandes compañías, sino que poco a poco son más las empresas que utilizan el Big Data dentro de sus posibilidades para crecer.

“Aún hay poco talento en el ámbito de los datos”

BigDatamagazine | Mayo 2022

36 Inteligencia Artificial y Customer Experience

“Tomar decisiones en base a los datos mejoran la experiencia de cliente” El Amazon Web Services Summit volvió a Ifema después de dos años de pandemia. Más de 4.000 asistentes en un encuentro en el que la tecnología estuvo especialmente presente para hablar del retail del futuro. Firma: Mari

Gómez Becerra

al y como aseguró el director de Tecnología de AWS Iberia, Carlos Carús, la “tienda del futuro” es un modelo de espacio físico en el que los clientes se identifican nada más entrar con su teléfono móvil y, a partir de ese momento, el sistema detecta automáticamente los productos que escoge, gestiona su pago y los muestra en la pantalla de su dispositivo. “Desde que Amazon comenzara BigDatamagazine | Mayo 2022

con la venta de libros en sus inicios hasta hoy, la situación ha cambiado mucho”, comentó Carús. “Ya en 2006 comenzamos a darnos cuenta de que la tecnología de la que disponíamos flaqueaba y necesitábamos desarrollar herramientas que ayudaran a optimizar los procesos internos y ofrecieran soluciones tecnológicas capaz de adaptarse a la demanda”. “Hoy, el 75% de las empresas del Ibex 35 y organismos públicos como el Sistema de Salud Andaluz o

el Gobierno de Aragón, entre otros, utilizan las herramientas de Amazon Web Services para lograr ser más eficientes”, añadió. Productos tecnológicos que aportan valor a los que “pueden acceder todo tipo de empresas, ya sean del sector público o privado, e independientemente del conocimiento técnico o los recursos económicos que tengan”, aseguró el director de Tecnología de AWS Iberia. Iskaypet, por ejemplo, es una de las compañías que ya hace uso de esta

La gestión de los datos herramienta clave en la experiencia de compra tecnología. “Los productos que utilizamos, como el lago de datos, nos permiten ofrecer una experiencia de usuario excelente. El comportamiento del cliente no es el mismo hoy que hace 20 años y poder tomar decisiones en base a los datos nos ayuda a evitar acciones que generan frustración y que repercuten en la compra”, afirmó Kevin Blanchard, CDO de Iskaypet, la empresa líder en el mercado de mascotas. Así habló sobre la experiencia de la compañía con los servicios de AWS “el crecimiento en el número de mascotas se ha visto potenciado por la pandemia. Ahora tenemos por delante el desafío de la expectativa en la experiencia de cliente. Y, la única manera de lograrlo es a través de la tecnología”. Gracias al uso de datalake pueden integrar todos los datos de la organización y los procesos referentes a pedidos y stock. Unilever, Adidas, Desigual, Zalando u otras compañías, no solo del sector moda o textil, sino también de la industria de la alimentación, se han sumado a AWS para ganar en elasticidad y optimizar sus recursos tecnológicos. “Nosotros ofrecemos la posibilidad de eliminar las fricciones típicas en un comercio para que la experiencia de cliente sea óptima, por ejemplo, evitamos la espera en las colas a la hora de finalizar el pago”, aseguró Carús. ¿Cómo será la tienda del futuro? Se trata de un modelo practicable y con capacidad de personalización en función de las necesidades de cada marca. “Todas las empresas, independientemente de su tamaño o conocimiento técnico, puede acceder a nuestros productos. Nosotros lo que buscamos en la democratización de la tecnología”, aseguró Carlos Carús. Una de las herramientas que el proveedor de servicios tecnológicos pone a disposición de sus clientes y que, sin duda alguna revolucionará el retail, es su solución Panorama. Los asistentes pudimos ver una demo en la que el consumidor es trackeado, respetando siempre la ley de protección de datos, bien empleando el difuminado de imágenes; o bien, con dispositivos especiales como cámaras de profundidad. Panorama crea una visión artificial que analiza las secuencias de vídeo de los sistemas de seguridad de un establecimiento. En el caso de la

demo, pudimos ver como este modelo de machine learning contabilizaba los alimentos disponibles en ese momento, pero, tal y como afirmaron desde la compañía, “puede aplicarse a cualquier producto físico susceptible de ser vendido”. Además de contabilizar los artículos, también sirve para detectar cualquier anomalía. “Esta solución nace para que la experiencia se retroalimente tanto en el mundo físico como en el digital, mezclando ambos. El hardware ya está disponible y la solución es practicable a día de hoy en España, sin embargo,

por el momento no podemos confirmar cuándo estas tiendas estarán disponibles en nuestro país”, afirmó el director de Tecnología de AWS Iberia. En los Estados Unidos, sin embargo, ya cuenta con una tienda en la ciudad de Seattle y otra en New York. Sucede lo mismo con Londres. A pesar de que se desconoce la fecha exacta en la que esta tecnología llegará a España, desde la compañía afirman que será pronto ya que “ofrece la posibilidad de disfrutar de todo lo bueno de la tienda física, pero sin tener que esperar colas para pasar por caja”.

“Nuestras soluciones son aplicables a cualquier producto susceptible de ser vendido” BigDatamagazine | Mayo 2022

38 Banca y Big Data

Así ayuda la IA a la digitalización de la banca La inteligencia artificial se está colando ya en todos los sectores, especialmente en el sector bancario, donde está ayudando a las entidades a su transformación digital.

Firma: Rocío

González

finales de 2020 un 13% de las entidades bancarias había introducido un chatbot en su día a día. La inteligencia artificial puede hacer mucho para ayudar a la banca en su transformación digital. Y muchas entidades bancarias ya se están dando cuenta de los grandes avances que la inteligencia artificial y el uso de los datos les están proporcionando. Según una investigación de Cornerstone Advisors, al entrar en 2020, solo el 4% de los bancos medianos y las cooperativas de crédito habían desplegado un chatbot. A finales de año, ese porcentaje se había más que triplicado hasta el 13%. BigDatamagazine | Mayo 2022

La investigación de Cornerstone dice que otro 16% tiene la intención de invertir en chatbots este 2022. Incluso si todos lo hicieran -lo que nunca ocurre-, no conseguirían que los chatbots alcanzaran el nivel de adopción del 30% entre los bancos. ¿Ha llegado el momento de los chatbots?, se preguntan muchos. La cuestión que deben abordar las instituciones financieras: ¿Ha llegado el

momento de que sean tan omnipresentes en los bancos como las aplicaciones de banca móvil? La respuesta es sí, aunque las razones no son obvias. De hecho, muchas de las pruebas apuntan en la otra dirección. Ignora lo que dicen los vendedores sobre “desbloquear nuevos niveles de fidelidad”. Hay tres requisitos que impulsan la necesidad de esta herramienta en la banca:

La falta de datos o el no disponer de los datos correctos de los cliente incide negativamente en el desarrollo del sector

Los datos impulsan la transformación digital La necesidad de rapidez Las tasas de abandono de las aplicaciones de productos digitales en la banca son terriblemente altas. Según un estudio reciente de Cornerstone Advisors, aproximadamente la mitad de los bancos encuestados dijeron que en 2020 la mitad de sus solicitudes de cuentas corrientes en los canales digitales fueron abandonadas. Las tasas de abandono de las solicitudes de préstamos no garantizados y garantizados eran aún mayores. Aún más preocupante es el hallazgo de que solo una minoría de las instituciones hace un seguimiento de los posibles solicitantes en un día hábil. Esto es inaceptable. Los bancos necesitan chatbots integrados en los sistemas de apertura de cuentas digitales para cerrar esa brecha. Los bancos deben convertir los chatbots en componentes de los procesos de negocio más importantes (como la apertura de cuentas), y no sólo en herramientas genéricas de venta y servicio.

desgracia, la conciben de forma demasiado limitada, en términos de mensajes personalizados. Los bancos inteligentes entienden que una buena personalización requiere conversaciones personalizadas. Sin embargo, siguen luchando con dos cosas: Obtener los datos para ofrecer una buena personalización, y crear oportunidades para mantener conversaciones personalizadas. La IA tiene el potencial para cambiar en los próximos años la forma de interactuar con los usuarios de los servicios financieros, incrementando la conveniencia de estos. Con los avances en el

procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimiento o el aprendizaje automático será posible mantener conversaciones avanzadas por chat o voz con clientes y responder a consultas altamente complejas. Y, lo que quizás sea más importante, los sistemas podrán aprender de sus propias interacciones o de las de otros agentes que realicen una tarea específica. Ello permitirá automatizar parte de los procesos desarrollados en los departamentos de atención al cliente, proporcionando a este mayor conveniencia y agilidad a la hora de relacionarse con su banco.

La necesidad de datos A los vendedores de chatbots les gusta utilizar el “asesoramiento” como caso de uso para el despliegue de chatbots. Es una justificación excesiva de los chatbots. Las herramientas de gestión financiera personal (PFM) PFM +0,4% llevan años intentando asesorar a los clientes de los bancos con poco éxito. El problema no es la interfaz de usuario. Es decir, proporcionar asesoramiento a través de un chatbot frente a un correo electrónico o una ventana emergente en una pestaña o herramienta de PFM no es la solución mágica. El problema es la falta de datos. Algunos te dirán que “los bancos tienen muchos datos sobre sus clientes”. Puede ser. Pero no tienen los datos “correctos”, es decir, los datos que necesitan para averiguar realmente qué asesoramiento es el correcto. ¿Recurrimos a los chatbots? Los intentos de codificar y almacenar los “datos” recogidos a través de las interacciones humanas -e incluso de los datos de los clics- son incompletos, generalmente inaccesibles para otras aplicaciones que podrían beneficiarse de los datos y difíciles de analizar. Muchos bancos reconocen la importancia de la personalización en las interacciones con los clientes. Algunos, por

Los chatbots son eficaces a la hora de atender al cliente de las entidades bancarias BigDatamagazine | Mayo 2022

40 Presente y futuro de la tecnología aplicado al sector salud

Más de 50 empresas y profesionales se dan cita en el Foro de Transformación Digital Bajo el título “Tecnología con impacto en la salud”, las instituciones más innovadoras del sector se dieron cita en Euskadi para debatir sobre el impacto que la tecnología está teniendo en la industria y cuáles son los principales retos que tiene por delante.

Firma : Mari

Gómez Becerra

iguiendo la línea la del evento, Joseba Laka, Director Digital de Tecnalia, avanzó algunas previsiones. “Hay que tener en cuenta que un 50% de los niños nacidos en 2014 podrán llegar a cumplir 100 años y que, por ejemplo, en 2050, los riesgos para la salud para los empleados serán monitorizados tanto dentro, como fuera de las empresas”. BigDatamagazine | Mayo 2022

Además, añadió “la transformación digital en los proyectos asistenciales debe vencer las resistencias al cambio, evitando proyectos ´caja negra´ y apostando por proyectos ´caja blanca´ que acerquen a los pacientes y a los profesionales que buscan la innovación”. Esa innovación, coincidieron todos los participantes, pasa por empoderar al paciente en su autocuidado y establecer canales de comunicación continuos entre los

sistemas sanitarios y las personas para enfocar de una manera más efectiva la creación de nuevas soluciones. Yolanda Garagorri, socia de Fekoor, citó un ejemplo: “a una persona con disfuncionalidad física como yo, la tecnología le facilita la vida porque se apoya en ella para tener más autonomía. Pero necesitamos más ideas y también necesitamos crearlas juntos, las personas con enfermedades y las empresas; de

Tecnología para tener más autonomía hecho, yo me ofrezco voluntaria para probarlo todo”. Tecnología,

una herramienta esen-

cial para lograr ser más autónomo

Precisamente, esas crecientes expectativas de vida y la convivencia con las enfermedades fueron los aspectos que destacó Ramón Ceravalls, director de Expansión Nacional de Qida: “la tecnología debe permitir la proactividad del sistema socio-sanitario sobre las personas crónicas y dependientes, facilitando que más personas, estén más tiempo y con mayor calidad de vida en su domicilio”. Por su parte, Juan Carlos Santamaría, director de Comunicación de Inithealth, puso sobre la mesa el uso de la tecnología para desarrollar planes de salud y resaltó que desde “desde nuestra compañía promovemos el desarrollo y uso de herramientas digitales innovadoras que permitan al mayor número de personas gestionar su salud, de forma personalizada, adoptando hábitos saludables”. El turno de exposición del relato se completó con las presentaciones de algunas de las soluciones y aplicaciones más innovadoras que las empresas vascas están poniendo a disposición, tanto del sistema sanitario, como de las propias personas. Otra de las utilidades de la tecnología que se mencionó fue el desarrollo de exoesqueletos con una doble utilidad: “la de corregir problemas de movilidad ocasionados por disfuncionalidades y la de prevenir lesiones en los puestos de trabajo”, tal y como explicó Juantxu Martín, responsable de Gogoa Mobility Robots. Por su parte, Legit.Health, orientada a la dermatología, explicó a través de su responsable de Marketing, Sara Recalde que “desde el móvil se podía generar una información tan precisa que facilitará de una manera enorme los diagnósticos”. U otra aplicación, como AcceXible, una herramienta capaz de detectar patologías mediante el análisis de la voz “con sólo realizar 3 pruebas en unos pocos minutos”, comentó su director técnico, Xabier Hernando. “La capacidad de análisis que permiten los biosensores va a ser muy importante para detectar crisis sanitarias en el futuro”, aseguró Asier

“La tecnología debe permitir la proactividad del sistema socio-sanitario sobre las personas crónicas y dependientes, facilitando que más personas, estén más tiempo y con mayor calidad de vida en su domicilio”

Albizu, director general de Biolan, que explicó cómo funcionaban y cómo van a evolucionar los test de antígenos. “La cronicidad tiene uno de sus retos en la adherencia a los tratamientos” y ahí pone su foco Inbizi Healthcare con su pastillero inteligente NOA, del que Román Vilares, avanzó que ya están ultimando una evolución.

Finalmente, Alberto Martínez, presidente de 3DLAN.Org, explicó cómo funciona el proceso de impresión digital 3D con el que fabrican prótesis y elementos de ayuda ante lesiones. “La fabricación es relativamente sencilla”, decía Alberto “lo importante y necesario sería contar con la colaboración de las personas que las necesitan para poder cubrir sus necesidades”.

BigDatamagazine | Mayo 2022

42 Big Data

Los errores más comunes en la gestión de datos Gestionar o no gestionar bien los datos, he ahí la cuestión. La recopilación de datos es el primer paso para convertir una organización en data-driven, sin embargo, una mala gestión de los mismos puede acarrear importantes pérdidas para la empresa.

Firma: Rocío

González

lgunos de los errores más comunes que suelen cometer las empresas en el ámbito de la ciencia de datos tienen que ver con escoger malas métricas o no contar con profesionales en la materia. Hoy en día, conceptos como “big data” y análisis en “tiempo real” están entrando con fuerza en el mundo empresarial. Se ha demostrado que la toma de decisiones basada en los datos supera a la intuición y a los juicios dudosos. ¿Cómo pueden las empresas abordar las tecnologías de datos avanzadas para alcanzar sus objetivos? ¿A qué problemas pueden enfrentarse? Aquí hay varias cosas que deben evitar en su camino de ciencia de datos. BigDatamagazine | Mayo 2022

1. La ausencia de métricas definidas. La recopilación de datos es sólo el primer paso hacia una organización impulsada por los datos. La interpretación de los resultados y la realización de las acciones correspondientes es lo que determina la eficacia de sus emprendimientos. Unas métricas definidas te permiten contextualizar los datos de forma adecuada. De lo contrario, es posible que no formule los resultados correctos a partir de los insumos que ha obtenido, socavando el valor de los datos recibidos. Sin las métricas adecuadas, se está volviendo a las conjeturas y a la toma de decisiones intuitivas. Las métricas definidas son fundamentales para crear una empresa impulsada por los datos, ya que permiten informar de forma transparente sobre los datos relevantes.

2. Emplear a un profesional equivocado. Para llevar a cabo una transformación impulsada por los datos, una empresa debe realizar contrataciones competentes desde el principio. Desafortunadamente, no todas las organizaciones tienen una comprensión clara de qué habilidades y conocimientos se requieren en las primeras fases de su viaje de ciencia de datos. De hecho, muchas empresas contratan a un científico de datos como su principal talento, lo que no suele ser lo más adecuado. Lo que realmente se necesita en las primeras fases es una persona con experiencia empresarial contextual que pueda relacionar los datos con las decisiones empresariales adecuadas. Los analistas de negocio, por ejemplo,

Gestión de datos probablemente posean una experiencia más relevante que les ayude a afrontar eficazmente su trabajo y a proporcionar resultados útiles. 3. Centrarse en las palabras de moda. Términos como IA, aprendizaje profundo y PNL están sobreutilizados hoy en día, lo que hace que muchas empresas se obsesionen con ellos en sus aspiraciones basadas en datos. Sin embargo, esto no significa que se deba descuidar todo el trabajo de base. Para hacer realidad esos tentadores conceptos, las organizaciones deben asegurarse de que encontrarán el lugar adecuado dentro de un negocio específico. En lugar de centrarse en proyectos complejos y ambiciosos, las empresas deberían priorizar sus decisiones empresariales actuales y explorar cómo podrían mejorarse con la ayuda de la analítica de datos. Como resultado, los propietarios de las empresas se formarán expectativas más razonables de sus proyectos y evitarán las decepciones de la ciencia de datos. Además, aprovechar la analítica de datos para proyectos y objetivos a corto plazo es más probable que mejore los procesos empresariales existentes. 4. Dejar de lado los problemas de calidad de los datos. Obviamente, la calidad de sus análisis es directamente proporcional a la

La calidad en el análisis de los datos es proporcional a la calidad de la información recopilada calidad de sus datos. Sin embargo, esto no implica únicamente la entrada de datos adecuada y los campos de entrada correctamente validados, sino también aspectos mucho más sutiles. Así, puede haber campos casi duplicados creados para abordar necesidades relacionadas para diferentes partes interesadas del negocio, que no siempre se comunican adecuadamente. Esto, a su vez, puede llevar a una complejidad innecesaria para cualquier análisis correspondiente o incluso invalidar el trabajo realizado sin aclaración. Posteriormente, la automatización y la elaboración de informes se verán obstaculizadas, y la única forma posible de solucionar el problema puede parecer una solución manual.

5. No aplicar una gestión ágil. Su experiencia previa en la gestión de software puede requerir cambios una vez aplicada la ciencia de datos. La ciencia de los datos en sí misma es un ámbito exploratorio y abierto. Por lo tanto, sus expectativas y progresos pueden necesitar un ajuste diario. Sin la aplicación de la gestión ágil, el establecimiento de tareas y objetivos específicos puede no ajustarse al enfoque tradicional de Scrum. La serie de sprints que implica esta metodología puede resultar innecesaria o incluso excesiva. Para tener éxito con el trabajo relacionado con los datos e integrarlo sin problemas en la cultura de la empresa, debe ajustar adecuadamente su metodología de gestión de proyectos.

Las empresas deben rodearse de profesionales del dato para conseguir una gestión óptima de los mismos

BigDatamagazine | Mayo 2022

44 Innovación tecnológica y digitalización

“La inversión en digitalización es imprescindible para la recuperación de la economía” El gran evento anual que organiza la Asociación Nacional de la Industria Tecnológica (ASLAN), Congreso & Expo 2022, clausuró esta edición con más de 7.000 profesionales y superó sin duda las expectativas del último encuentro celebrado en 2020. Firma: Mari

Gómez Becerra

l evento, que inauguró la vicepresidenta primera y ministra de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Nadia Calviño, cerró con un 53% más de patrocinadores respecto a la última edición. Unas cifras que demuestran el interés que despierta el sector tecnológico y la transformación digital en las empresas y organizaciones de todos los BigDatamagazine | Mayo 2022

ámbitos, sectores y tamaños. Tanto Calviño como Ricardo Maté, presidente de ASLAN y, Fernando de Pablo, director general de la Oficina Digital del Ayuntamiento de Madrid han destacado la importancia de la inversión en digitalización para la recuperación de la economía, la competitividad y prosperidad de las organizaciones. Además, destacaron el papel de la industria TIC para mejorar los servicios a la ciudadanía.

Digitalización para un futuro próspero

“Este encuentro tiene como lema ´digitalización es futuro´ y es un lema perfectamente escogido. Porque el futuro tiene que ser digital. Esta transformación digital acelerada como consecuencia de la pandemia es una palanca para crear empleo de calidad, incrementar la productividad empresarial, y con ello aumentar el crecimiento económico y la prosperidad en

La industria TIC mejorará los servicios a la ciudadanía el futuro”, comentó la vicepresidenta, que finalizó su intervención online animando a los profesionales a “seguir trabajando para hacer de la digitalización uno de los vectores para un futuro más próspero, sostenible y justo”. Por su parte, Fernando de Pablo, destacó el papel de la tecnología como palanca clave para hacer un Ayuntamiento más eficiente y una ciudad más atractiva y competitiva. “Es una satisfacción absoluta ver las ganas que tenemos de avanzar en tecnología. Vemos la importancia de la transformación digital acelerada y triste que hemos tenido a causa de la pandemia, y las posibilidades que ofrece la digitalización para el país y para el futuro, para el presente. Para avanzar en España la cooperación entre todos los sectores es fundamental, primero con lealtad institucional entre todas las administraciones públicas si queremos prestar servicios a los ciudadanos”. Ricardo Maté quiso hacer hincapié en el crecimiento experimentado por ASLAN en los últimos años. “El Congreso este año tiene cifras récord, tanto de asistencia, como de patrocinadores – hemos crecido un 50% –,

tenemos más de 100 expositores y como asociación seguimos creciendo. Ahora somos 167 asociados y representamos a todo el sector de las TIC. En una encuesta realizada a nuestros asociados se refleja que damos empleo a más de 50.000 personas y generamos más de 20.000 millones de euros de negocio. Intentamos ser el agente integrador entre industria TIC, empresas y administración pública y aportar innovación y valor a este sector”, comentó. Foco

en ciberseguridad,

redes y cloud

Con foco en los cinco topics del evento: Data Management, Cybersecurity, Digital Workspace, Cloud Datacenter e Intelligent Networks, por las salas de ASLAN 2022 han pasado casi 200 ponentes tanto de

instituciones públicas (Ministerio de Defensa, Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Generalitat de Catalunya, Comunidad de Madrid, Ministerio de Hacienda y Función Pública, entre otros), como de empresas privadas (Heineken, Airbus, Procter&Gamble, Tendam Fashion Group o Cepsa, entre otras). Por otro lado, como ya es tradición, en el marco del encuentro se celebró la ceremonia de entrega de los Galardones ASLAN al Liderazgo en Transformación Digital, y a la Digitalización en la Administración Pública. Este año destacaron proyectos alineados con los objetivos de los Fondos Next Generation y enfocados en el puesto de trabajo digital, la ciberseguridad o la integración con servicios públicos desde la nube.

“Seguir trabajando para hacer de la digitalización uno de los vectores para un futuro más próspero, sostenible y justo”

BigDatamagazine | Mayo 2022

46 South Summit 2022

Innovación y vanguardia en el South Summit 2022 El Comité de inversores y expertos en innovación encargado de elegir a las startups finalistas ha tenido en cuenta el nivel de innovación, la escalabilidad, el potencial interno de crecimiento, la capacidad de inversión y el equipo humano. Firma: Mari

Gómez Becerra

on esta edición, South Summit cumple 10 años siendo el principal punto de encuentro a nivel mundial para los actores más importantes del ecosistema del emprendimiento y la innovación. Bajo el lema Decoding Complexity el encuentro, que tendrá lugar entre el 8 y 10 de junio, reunirá de nuevo a miles de corporaBigDatamagazine | Mayo 2022

ciones, inversores, emprendedores y startups de todo el mundo. El objetivo, generar conexiones de valor entre ellos y oportunidades reales de negocio. Los 100 proyectos han sido elegidos entre más de 3.000 candidaturas, con una representación de 114 países diferentes. Un comité de reconocidos inversores y expertos en innovación ha sido el encargado de esta elección, basándose en criterios como el nivel de innovación, la

escalabilidad, el potencial interno de crecimiento, la capacidad de inversión y las características del equipo humano que compone cada empresa. Además de conectar con los actores clave de la innovación, los proyectos seleccionados tendrán la oportunidad de hacer su pitch en directo ante las corporaciones, fondos de inversión y líderes más importantes del ecosistema que se darán cita en La Nave, en el

Decoding complexity será el lema de este año distrito del barrio de madrileño de Villaverde. Las startups finalistas pertenecen en su mayoría al sector Fintech & Insurtech, Comms & Channels, Energy Transition & Sustainability, Connectivity & Data, Industry 5.0, Health & Wellbeing, Education, Digital Business, Consumer Trends y Mobility & Smart Cities. Por industrias, las cien startups finalistas de esta edición son: Comms & Channels: Alana AI, AR Vision, Cloudware SL, inSTREAMLY, Overly, Quantic Brain, Streamion, Syntonym Limited, Virtual Zone, Wedio. Connectivity & Data: Appentra Solutions, Centraleyes, FOSSA Systems, Opticks Security, Formaloo, RepScan Technology, swiDch. Consumer Trends: Brickbro, ColorSensing, DSruptive, HarBest Market, Hamelyn, Hamwells, INSTTANTT, katch, HeyBooster, Siga, ZEG.ai. Digital Business: BizAway, Citibeats, Kotozna, Last.app, Napptive, Parallel, Payslip, SLANG, Usyncro (Blockchain Customs), TramitApp. Education: Bcas, Bemyvega, Bodyswaps, Classlife Education, Iris Solutions, Singularity Experts, Tech AdaptiKa, Vocal Image, Wrtn Technologies, Lifecole, MobieTrain. Energy Transition & Sustainability: APlanet, EPowerlabs, Plexigrid, PowerUP, Ryp Labs, Star Robotics, VEnvirotech, WeGaw, PowerUp.

Fintech & Insurtech: Apres, bsurance, Caura, Colibid, Nemuru, Payflow Digital, Twinco Capital, Vitaance, YOURS Bank, Uelz. Health & Wellbeing: A4cell, Cyber Surgery, Finnadvance, Hyfe, Marsi Bionics, Nanoker, Predictiv, Sentient Med, Time is Brain, Tucuvi, Integra Therapeutics, Nucaps Nanotechnology. Industry 5.0: Arkadia Space, Colabra, Cubex Global, Cubic Fort, Envirocrete, KIT-AR, MiFood Robot, Nextmol, SimpleCloud. Ororatech. Mobility & Smart Cities: EVA, Fastree3D, MOLABO, Pangea Aeroespace, Postis, Road.Travel, SimpliRoute, Skandal Technologies, Zeleros, heyCharge, TechMox. Se trata de una gran diversidad de sectores que aglutinan 100 ideas innovadoras y vanguardistas. Por citar algún ejemplo, un robot que automatiza el proceso de cosecha y recogida de los alimentos en las granjas, una solución para el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares isquémicas en las urgencias hospitalarias o un sistema de detección de incendios forestales desde el espacio exterior. No obstante, proyectos de software y ciberseguridad son los más representativos entre los finalistas de este año. Decodificar la complejidad, el gran objetivo de South Summit 2022 Durante 10 años South Summit ha sido el principal punto de encuentro para los actores de un ecosistema de inno-

vación en constante evolución. Gran parte de las soluciones y tecnologías en las que trabajan las 100 startups finalistas, como la inteligencia artificial, el mundo del streaming o la robótica, son la prueba de que el ecosistema emprendedor avanza a una velocidad de vértigo por la propia complejidad del mundo que nos rodea. Por tanto, el principal objetivo de South Summit 2022 será Decoding Complexity (decodificar la complejidad) para hacerla más accesible a todo el ecosistema y extenderlo al conjunto de la ciudadanía. Una meta en la que también participarán los más de 300 speakers que ya han confirmado su asistencia en Madrid entre el 8 y 10 de junio. Entre ellos, emprendedores, inversores y empresarios de reconocido prestigio y éxito como Sal Khan, fundador y CEO de la organización educativa sin ánimo de lucro Khan Academy; Marc Oshima, cofundador y CMO de AeroFarms, líderes en agricultura de interior sostenible; Marci Zaroff, fundadora y CEO de ECOfashion Corp, referentes en el sector de la moda sostenible; Iñigo Charola, CEO de la compañía de biotecnología BioTechFoods, dedicada al desarrollo de carne sintética; Alex Laplaza, partner de Lowercarbon Capital y experto en soluciones climáticas y ecológicas escalables; y, Mariya Gabriel, Comisaria Europea de Innovación, Investigación, Cultura, Educación, Juventud y Deporte.

María Benjumea en su despacho BigDatamagazine | Mayo 2022

48 Green Data

Green Data Centers, ¿a qué regulación atenerse? Ahora se puede aprovechar el poder de la predicción de la IA para determinar el bienestar de los ecosistemas.

Firma: Rocío

González

esde hace un año, la Unión Europea (UE) amenaza con promulgar leyes sobre centros de datos ecológicos, incluido el objetivo de exigir que los centros de datos europeos sean neutros desde el punto de vista climático para 2030. Pero con la esperanza de adelantarse a las normativas gubernamentales, un grupo de operadores de centros de datos europeos ha firmado un pacto para autorregularse. Así, 25 operadores de centros de datos europeos y 18 organizaciones BigDatamagazine | Mayo 2022

comerciales firmaron el Pacto por la neutralidad climática de los centros de datos, que establece objetivos agresivos de eficiencia y energía renovable para los centros de datos, incluido el

compromiso de lograr la neutralidad climática en 2030, según un artículo de Data Center Knowledge. Aunque el esfuerzo por reducir el impacto climático de los centros de

La IA verde es la investigación basada en inteligencia artificial que produce resultados novedosos sin aumentar las emisiones de carbono

Regulación de los Data Centers

datos se realiza en Europa, tiene el potencial de producir un efecto dominó en algunas partes del mundo, especialmente, en Estados Unidos. Por ejemplo, muchas de las empresas que firmaron el pacto en Europa son multinacionales con sede en Estados Unidos, como Amazon Web Services, Google, Equinix, Digital Realty/Interxion y CyrusOne. El pacto exige a los operadores de centros de datos que utilicen un 75% de energía renovable para 2025 y un 100% para 2030. También exige que los centros de datos construidos en climas más fríos a partir de 2025 tengan una eficacia de uso de la energía (PUE) de 1,3 o inferior. Los nuevos centros de datos en climas más cálidos deben alcanzar un PUE de 1,4, según Data Center Knowledge. Sin embargo, no todos los grandes operadores de centros de datos firmaron el pacto. Apple, Microsoft y Facebook no firmaron el acuerdo.

Proyectos de sostenibilidad Las empresas pueden iniciar proyectos de sostenibilidad y hacer declaraciones públicas sobre sus esfuerzos para mitigar su efecto medioambiental. Pero, al final, las razones que motivan a las empresas a actuar en cuestiones medioambientales no serán suficientes. Eso es cierto tanto para los centros de datos como para cualquier otra organización cuyo objetivo principal sea chocar con el gasto adicional del desarrollo sostenible. La regulación es lo que marca la diferencia en la lucha contra el cambio climático. Mientras que a ciertas industrias, como la de la energía y el

transporte, se les han impuesto nuevos requisitos de sostenibilidad de diversas maneras en todo el planeta, el negocio de los centros de datos no lo ha hecho. Este asunto también lo aborda Ed Ansett, un experimentado científico de centros de datos y líder empresarial que se ha manifestado en contra de la influencia del sector de los centros de datos en cuestiones medioambientales. Aconsejó a las autoridades sobre cómo hacer frente a la intrincada conexión entre la industria y el cambio climático, incluyendo la minimización de los viajes y la sustitución de los papeles tradicionales por versiones digitales.

La Comisión Europea considera clave conseguir el bienestar de la sociedad y del medio ambiente a través de la IA BigDatamagazine | Mayo 2022

50 Green Data / IA y medio ambiente Mayor control de los Data Centers Si el negocio de los centros de datos quiere tener éxito en el camino de la lucha contra el cambio climático, Ansett cree que es necesario el control. En algunos casos, una estrategia sostenible es más rentable que una convencional. Tiene que haber una ventaja económica para que el desarrollo sostenible funcione en este escenario moderno. Si los beneficios económicos no están ahí, es comprensible que las partes interesadas de las numerosas empresas

BigDatamagazine | Mayo 2022

implicadas no estén muy contentas con la perspectiva de reducir sus ingresos, aplicando prácticas aún más sostenibles. A menos que sea obligatorio, no parece funcionar. Así que en realidad se trata de examinar las numerosas soluciones tecnológicas disponibles y tratar de ofrecer un consejo imparcial y una comprensión de qué herramientas son las más adecuadas para un determinado caso de uso. Eso, por supuesto, depende de una serie de cosas. Depende del país

en el que te encuentres y del nivel de emisiones del país, que depende del clima. Aún así, la Comisión Europea está llevando a cabo un estudio para abordar la falta de definiciones y métodos comúnmente aceptados para evaluar la eficiencia energética, la neutralidad climática y la sostenibilidad general de los centros de datos: “La ecologización de la computación en nube y de los servicios y redes de comunicaciones electrónicas: hacia la neutralidad climática en 2050”.

1 diciembre 2022 Organiza:

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BigData Magazine Nº6 (Mayo 2022)

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