Recopilar datos sin más, ya sirve de poco. Más bien de nada, si luego no se disecciona y hace análisis de los mismos para maximizar su valor. La evolución del concepto ‘data’ ha sido tan exprés, que solo queda una reacción rápida para poder estar a la altura y sacar provecho de todo su potencial. Y no parece fácil, entre otras cosas porque el proceso es lento y sin embargo urge, en vista del acelerón que ha supuesto en la transformación digital esta ‘experiencia Covid’.
En tal escenario, el análisis de los datos se ha convertido en un recurso fundamental para el crecimiento y supervivencia de las empresas. La información y su gobernanza son determinantes a la hora de dar valor al negocio, mantener la posición en el mercado y superar a la competencia. Si esto ya estaba claro, ahora resulta meridiano tras el webinar celebrado ayer por CDO Club (asociación de Chief Data Officer) y SAS, multinacional especializada en software de analítica avanzada e IA.
El evento, primero en formato online de la organización ysegundo que convocan en el año, contó con la presencia de nuevasincorporaciones de CDO tanto españoles como latinoamericanos, “puesto que lacomunidad está creciendo a la par que también lo hace el reconocimiento de esteperfil profesional”, comentaba en la presentación Silvina Arce, Co Founder de Club Chief Data Officer Spain & Latam.
Antes de dar paso a los ponentes, se animó a los expertosconvocados a participar en la segunda edición de Premios al Mejor CDO 2020 y apresentar sus proyectos antes de la finalización del plazo el 31 de octubre.Como novedad, este año se reservará un galardón para reconocer el impactosocial de alguna de las propuestas que, desde el dato, hayan hecho aportesdurante la pandemia.
Para presentar el planteamiento-eje del evento: ¿cómo abordar el gobierno de los modelos analíticos y en qué grado de madurez nos encontramos?, Unai Obieta, CDO de Ferrovial Servicios, contextualizó primero la estrategia y el rol que deben desempeñar estos expertos y a continuación se dieron a conocer los resultados de una encuesta realizada a 27 CDOs de distintos sectores.
Ana Gadea y FedericoSánchez, partners management solutions, subrayaron las siguientesconclusiones: un 44% de los encuestados afirma que existe un modelo de gobiernocentralizado en sus compañías y de este, el 37% además afirma que este estáliderado por el CDO, lo que denota un impulso en esta tendencia. El 80% estáconvencido de que este liderazgo debe provenir de esta figura, sea de formaabsoluta o/y parcial, “un consenso que ha de aprovecharse para que losespecialistas en análisis de datos desarrollen esa función en un nicho todavíahuérfano”; hay gran diferencia entre el avance de la gestión del CDO enámbitos financieros y no financieros, siendo en este segundo donde se ha llegadomás lejos. Baremando unos y otros porcentajes, ambos expertos resaltaron que “laimplicación actual de estos profesionales en el desarrollo de modelos es menora los objetivos que se esperan conseguir de cara al futuro”.
Un 44% de los encuestados afirma que existe un modelo de gobierno centralizado en sus compañías y de este, el 37% además afirma que está liderado por el CDO
Precisamente, para conseguir los objetivos del negocio yofrecer una buena experiencia de cliente lo importante es el análisis de losdatos, y es aquí donde los modelos analíticos entran en juego. Ya seanpredictivos, descriptivos o de otra naturaleza. Estos modelos combinanconjuntos de datos de distintas fuentes de la empresa para dar respuestas a laspreguntas del negocio. Por eso, el desafío actual que existe para los ChiefData Officers (CDOs) en las organizaciones es la puesta en acción de dichosmodelos y su posterior gobierno, la denominada operacionalización del Analytics, la última fase de todo cicloanalítico.
Y aún queda caminopor delante para la integración adecuada del CDO, pues el 33% dice participaren las decisiones empresariales, pero no hasta la resolución final. “Quizá poruna falta de visión global en la modelización, que tampoco incluye a veces suparticipación en la definición previa y el desarrollo”, opinaron.
Se coincidió en la paradoja que se da en esta situación, alparecer proveniente de una doble concepción del CDO, en un caso un perfil másorientado a la gestión del dato (banca, seguros y en general sectores másregulados) y otra visión qué sí incluye la parte de analytics. También, otro de los inconvenientes que se suma es laexistencia de muchos modelos, que necesitan ser ordenados para poner coto a taldispersión. Algo, que no solo se da en nuestro país y que, en muchas ocasiones,provoca cierto solapamiento de funciones entre el Data Science y el DataAnalytics, como consecuencia de estar tan compartimentado.
De esta transición que supone el paso “del DevOps alModelOps” dio argumentos más técnicosJesús Aguilera, Customer Advisory AI & Analytics Manager de SAS, quieninsistió en “el ‘gap’ que se da entre la inversión que se hace para ello y losresultados que se obtienen, ya que cuesta mucho operacionalizar los modelos enlas compañías y encima los tiempos que se lleva son largos, de meses. Unasdificultades que hacen que se pierdan oportunidades. Por eso, es esencialacelerar el ciclo de la analítica, del dato al modelo y al posterior registro.
Para finalizar, Rafael Fernández Campos, presidentedel Club Chief Data Officer Spain y CDO de Bankia, puso en valorlos productos hechos por y para los propios profesionales, con la intención demonetizar el dato como se debería. Subrayó la gran ayuda que proporciona elTurning Data, “mapa de dependencias que resulta clave en un triple sentido:como termómetro (muy trascendente para el trabajo fluido con el equipo), comobrújula (para fijar objetivos) y como clínica (de cara a la detección deproblemas)”.
En un momento tan crucial como el que vivimos, donde losmodelos se han venido abajo y están en reconstrucción, es importante no perderrendimientos. Nunca antes el CDO tuvo tanta presión ante la demanda de datoscon los que tomar decisiones empresariales. Sin embargo, si estos no se ponenen producción y no se realiza un mantenimiento adecuado, la inversión que lascompañías realicen en transformación digital y en capital humano no tendrá elimpacto deseado.
La senda está marcada: las organizaciones deben prepararse yavanzar para gestionar los modelos analíticos y extraer los insights que necesitan para potenciar sunegocio. La información y su gobernanza son determinantes para conseguirlo.