Que los datos, actualmente, valen más que el petróleo, ya no es ninguna novedad. Pero, solos, ellos no garantizan la mejor performance de una empresa. De esta forma, el debate gira alrededor de cuál es la manera más eficaz de interpretar, gestionar y transformar estos datos a favor del negocio. Al fin y al cabo, una buena gestión es capaz de manejar y contextualizar los datos, extrayendo información relevante que será útil en la toma de decisiones de una organización.
Victor Pontes, científico de datos de PicPay, habla sobre la importancia del data journey, sobre los errores y las soluciones involucradas en el proceso y el futuro de este área.
Sin embargo, el cuidado con la gestión de datos, tan importante para los resultados de una empresa, no siempre ocurre. Muchas veces, la falta de estructuras claras en la gestión de la información, de habilidades profesionales o, incluso, la prisa para expandir los negocios, pueden poner todo en riesgo. Para entender mejor la importancia del data journey, así como los errores —¡y las soluciones!— involucrados en este proceso, charlamos con el científico de datos de PicPay, Victor Pontes, que también habla sobre el futuro de este área.
En un mundo que genera un volumen exorbitante de datos todos los días, no siempre es fácil filtrar y administrar la información obtenida a favor de los negocios. ¿Cómo pueden transformarse los datos en materia prima útil para una empresa de manera más eficaz?
Cuando nos encontramos con un simple producto final de datos, como dashboards, informes analíticos o experimentos, difícilmente paramos a pensar en el flujo de datos desde su extracción. El hecho es que para construir cualquiera de esos productos, necesitamos disponer de una plataforma de datos bien establecida y gerenciada. Para que una organización alcance ese nivel de madurez, es necesario invertir fuertemente en equipos de infraestructura de datos.
¿Cuáles son los mayores desafíos de los científicos y analistas de datos en la actualidad?
Sobre la actividad de estos profesionales, se cuestiona mucho los aspectos técnicos y hard skills en general. En particular, creo que los principales desafíos están en el contexto de las soft skills: entender y comunicarse bien con las diferentes áreas del negocio, tener proactividad y visión para encontrar oportunidades en las que pueda aplicarse algún producto basado en datos, así como evangelizar y venderlos de manera interna. Existe una laguna muy clara entre los datos y las acciones cuando se trata del negocio. Cabe a esos profesionales juntar las dos puntas.
¿Cuáles son los errores más comunes de las empresas en la obtención, en la gestión y en la transformación de sus datos en información útil para el negocio? ¿Por qué ocurren?
En el mundo real, no todo es una señal, siempre habrá ruido residual. Es decir, se entiende como "señal" los datos y la información pura o exacta. El ruido es toda la basura o datos incorrectos que surgen en el proceso; eso siempre va a suceder. Pensando en el broadcast como la radio, por ejemplo, la información se transmite por redes, pero siempre trae al ruido con ella que, si es residual, puede tratarse. Lo mismo ocurre con los datos de un software u organización compleja. Esta es una realidad que los más principiantes tienen dificultades para aceptar, pero es imposible garantizar la exactitud en todo el flujo de datos en una organización o un software complejo. A pesar de eso, es posible mapear los principales flujos de datos y garantizar su calidad, según estándares preestablecidos. A esto lo llamamos Gobernanza de Datos, y es justamente en ese punto en el que la mayoría de las organizaciones se equivocan, muchas veces, como resultado del inmediatismo de los objetivos de negocios. En algunos lugares por donde pasé durante mi carrera profesional, pude vivir algunas situaciones indeseables: múltiples fuentes de datos sobre un mismo contexto que no estaban de acuerdo entre sí y confundían a los equipos de negocios, y cargas que cambiaban de estructura sin ninguna previsibilidad rompiendo procesos dependientes.
¿Qué consecuencias pueden generar estos errores para los negocios?
La falta de políticas y procesos bien definidos y aplicados de gobernanza de datos genera distintos problemas, como la falta de seguridad y de confiabilidad, además de afectar el entendimiento del negocio, de saber cuáles son los datos disponibles, cómo encontrarlos y utilizarlos en productos finales. Muchos problemas adicionales derivan de estos, como la duplicación del trabajo de generación de banco de datasets, los análisis equivalentes que no están de acuerdo entre sí, la sobrecarga de la plataforma de datos, entre otros.
¿Qué medidas se pueden tomar para corregir esos errores?
Establecer fuertes patrones de gobernanza de datos dentro de una institución no es nada fácil, es necesario un proceso de aculturación para que las políticas se implementen de hecho y no sean solamente “para que se vean”. El proceso es largo e involucra varios temas sustanciales, tales como considerar los datos como un activo de negocio, optar siempre por la calidad y no la cantidad de entregas, el sentido de pertenencia, el espíritu colaborativo y una buena dosis de demanda por estandarización.
¿Qué existe hoy en el mercado, en términos de herramientas tecnológicas y servicios, que pueda contribuir al data journey?
Como suelo decir, la Gobernanza de Datos es un área extremadamente amplia existen distintas herramientas que pueden ayudar en actividades específicas, como en las cuestiones de gestión de calidad de datos. Sin embargo, me gustaría resaltar que esa área es muy técnica y humana a la vez, y que la principal herramienta es la cultura de datos establecida en la empresa. La cuestión es entender el contexto de la organización, elegir bien los ambientes de big data y de computación en la nube, construir una arquitectura de datos eficiente para orquestar cada una de las puntas y, de a poco, establecer políticas de gobernanza de datos.
¿Cómo ves el “manejo” de la información en el futuro? ¿Qué hay hoy, en cuanto a avances, que pueda impactar en la gestión de datos?
Veo el presente como el período global de maduración de las organizaciones en cuanto a la gestión y la extracción de valor de los datos. Yo diría que, en todo el mundo, solamente algunas decenas de instituciones alcanzaron la madurez en datos, y eso pasa fuertemente por la cultura y la gobernanza de datos. De ese modo, puedo vislumbrar un futuro —no muy lejano y que tiene en cuenta el gran volumen de datos y la alta incidencia de normas y leyes que ya tenemos— en el que la madurez en la Gobernanza de Datos, aunque sea estricta, será obligatoria para la supervivencia de todas las instituciones.
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