El presidente de C2G, Francesc Homs, introdujo esta sesión recordando el papel central de los datos en la transformación digital. A continuación presentó a los ponentes destacando su notable trayectoria profesional y haciendo énfasis en el profundo conocimiento de este tema por parte de ambos.  

Por una parte, Joan Ribas Lequerica Senior Executive, Technology and Advanced Solutions en NTT DATA y reconocido experto en soluciones empresariales y tecnología, se encargó de conducir el discurso principal.  Lo estructuró en 5 preguntas fundamentales: ¿Cuál es el valor del dato en la empresa? ¿Son todos los datos igual de importantes? ¿Qué proceso hay que seguir para obtener los datos más valiosos? ¿Es importante romper con el silo de datos? Y, finalmente, pero no menos importante: ¿por qué es tan relevante focalizarse en el dato?

Por otra parte, Emilio Sánchez Escámez, CEO fundador de IDEA Ingeniería y experto en gestión de la innovación y en proyectos industriales, intervino puntualmente, y de manera complementaria, exponiendo su visión a través de la experiencia de su empresa.

LA VERDADERA IMPORTANCIA DEL DATO

Joan Ribas Lequerica subrayó, para empezar, la idea señalada al inicio de la sesión por Francesc Homs, pero con una pequeña variación: “el dato es la materia prima de la transición digital”. 

Partiendo de esta afirmación, los datos -explicó- son importantes por diversas razones. En primer lugar porque su volumen crece exponencialmente y en consecuencia están más disponibles que nunca. Después, porque permiten tomar mejores decisiones en un momento en que las organizaciones tienen ante sí un gran número de desafíos.

Muchas empresas no confían todavía en los datos porque no los saben explotar

Pero a pesar de esta relevancia, solo el 45% de las organizaciones basan sus decisiones comerciales en el análisis de información cuantitativa. Hay mucho por hacer, y no tanto tecnológicamente, sino para llegar a crear una auténtica “cultura del dato”. De hecho, Ribas Lequerica sostuvo que “muchas empresas todavía no confían en los datos porque no los saben explotar”. 

La importancia de los datos se pone de manifiesto en algunas empresas de éxito, como Airbnb, que se basan al 100% en la recopilación y análisis de datos. Ello les ha permitido crear un nuevo modelo de negocio sin activos físicos y generar valor ofreciendo servicios hiperpersonalizados. 

Incluso alguna gran cadena hotelera que desmerecía este modelo en sus inicios ha acabado copiándolo. Hoy el valor de Airbnb es muy superior al de todos sus competidores. Los datos han marcado la diferencia.

Otro ejemplo, en esta línea, es el de una compañía como Tesla, que ya no puede ser considerada como un fabricante de automóviles más, sino como una compañía tecnológica que también fabrica coches. Al recoger, a través de los vehículos, muchísimos datos acerca de las formas de conducción y del entorno, está acumulando un conocimiento que le servirá para introducir nuevos productos y servicios en el futuro.

EVOLUCIÓN DE LA VISIÓN DEL DATO EN LAS EMPRESAS

Las organizaciones no suelen integrar y aprovechar los datos en sus decisiones de una manera instantánea, sino progresiva. Una progresividad que consta de distintas etapas: Se parte primero de una reticencia a usar el dato como un elemento significativo. Las decisiones en esta fase se basan en consideraciones e intuiciones, pero no en datos.

En la etapa posterior, la organización siente curiosidad por los datos, pero todavía no los analiza, sino que los tiene acumulados en silos y de forma heterogénea. En una tercera etapa, empieza a analizarlos y a usarlos en decisiones, pero de forma reactiva. Aquí surge una primera estrategia y se mejora la calidad y la trazabilidad del dato. La cuarta etapa ya supone la integración del dato en la mayoría de procesos y la estrategia del dato se alinea con los objetivos corporativos.

Finalmente, en la quinta etapa, se llega a una empresa en que el dato es lo primero de tal modo que la organización está impulsada y conducida por un análisis constante y estratégico de los datos. 

Emilio Sánchez Escámez explicó que el crecimiento exponencial de su empresa ha coincidido en el tiempo con la incorporación del dato en las decisiones

En este momento de la exposición, Joan Ribas Lequerica preguntó a Emilio Sánchez Escámez hasta qué punto los datos eran un activo para su empresa. Él respondió que como empresa avanzada de servicios “nuestro crecimiento exponencial ha coincidido en el tiempo con la incorporación del dato en las decisiones”.

A partir de su experiencia en el mundo industrial, Sánchez Escámez señaló que muchas empresas en este ámbito han pasado de, simplemente, recopilar los datos a incorporarlos en la futura gestión de una planta.

Joan Ribas Lequerica constató que en algunos años el dato ha pasado de ser un subproducto sin demasiado interés a un elemento cuyo uso se ha visto favorecido por diversos factores, entre ellos de manera significativa “la democratización de la nube, que ha puesto el almacenamiento al alcance de todos”.

JERARQUÍA Y VALOR DEL DATO

Joan Ribas Lequerica dejó muy claro que una cosa era darse cuenta de la importancia del dato en general y otra muy distinta comprender las diferencias de valor entre distintos tipos de datos y saber sacar partido de ellos.

No hay duda de que un negocio que sitúa el dato en el centro debe poseer también plataformas interconectadas y abiertas y ser capaz de analizar y actuar sobre flujos de datos en tiempo real. Esta es la base para empezar a descubrir el valor.

En cualquier caso, el valor no aparece a través de una simple recopilación. En el momento inicial los datos están en bruto (o en crudo), ahí su valor es nulo ya que no se dan asociaciones ni relaciones entre ellos. Hace falta estructurarlos para llegar a la información. Un ejemplo serían los nombres Sevilla, Cádiz o Mallorca (datos crudos).  Información sería identificarlos como equipos de futbol. A partir de entonces se puede pasar al conocimiento que consistiría en saber que son equipos de la liga española. 

Está creciendo la brecha entre los datos disponibles para el análisis y los datos realmente analizados

Hasta ahora se han considerado datos procedentes del pasado. Pero se puede ir más lejos y hacer entrar en la ecuación el presente e incluso el futuro. Se puede saber cómo está un equipo en un momento determinado, si uno es mejor que otro y porqué, etc.  Esto implica un paso más, que es la visión, y que permitirá dar otro salto: decidir sobre el futuro. Por ejemplo, en este caso cómo hacer una quiniela con posibilidades de éxito. 

Si en vez de equipos de futbol hablamos de datos sobre clientes, proveedores y otros factores de la empresa el proceso funciona igual. En lugar de decidir sobre una quiniela estaríamos hablando de decisiones empresariales orientadas al futuro que pueden incorporar la sofisticación del análisis de big data.

La integración de pasado, presente y futuro revela que está teniendo lugar un proceso adecuado de los datos. Es entonces cuando estos ofrecen la capacidad de describir qué ha sucedido, de diagnosticar el porqué, de predecir lo que va a suceder, y de prescribir qué debería hacerse al respecto. En un esquema plenamente operativo de este tipo no solo existe un apoyo de las decisiones, sino que puede llegarse incluso una automatización de determinadas decisiones. Y todo ello se traduce en los resultados del negocio.

Según Joan Ribas Lequerica, uno de los problemas que hoy se suele plantear es que “crece la brecha entre los datos disponibles para el análisis y los datos realmente analizados”. Y, claro está: sin análisis se hace muy difícil descubrir el valor. De ahí la necesidad de reducir esta brecha.

Emilio Sánchez Escámez se dio cuenta que en un momento determinado, en su compañía, la recopilación de datos era suficiente y que había que construir una “arquitectura del dato” que en su caso empezó a partir de las ventas y poco a poco se fue hilvanando con el resto del negocio para buscar mayor rentabilidad.

CÓMO OBTENER LOS DATOS MÁS VALIOSOS

Una de las cuestiones más acuciantes en este ámbito es que, por una parte se difunde cada vez más la idea del dato como elemento fundamental, pero, por otra, no existen estándares para su valoración. 

Esto se debe en parte a su propia naturaleza. Tal como indicó Joan Ribas Lequerica, el dato no es un activo contable y no es consumible, como lo son los activos financieros y materiales de la empresa. Su valor puede cambiar en función de las circunstancias y va más allá de lo estrictamente económico. Todo ello dificulta la creación de dichos estándares.

Pero, a pesar de esta naturaleza sui generis, existen distintos acercamientos o métodos de valoración de los datos. Se dividen en dos grandes bloques: los financieros que, como su nombre indica, se focalizan en mejorar los beneficios económicos, y los llamados fundacionales, que se centran en mejorar la disciplina en la gestión de la información. 

El dato tiene su propio ciclo de vida y, si es realmente valioso, tiene que aumentar el valor en cada fase. si no es así, debe ser desechado

Entre los primeros cabe citar: el Cost Value of Information (CVI) que indica cuánto costaría perder determinados datos; el Market Value of Information (MVI) que señala de qué serviría vender unos datos concretos; y el Economic Value of Information (EVI) que revela la contribución de los datos a la cuenta de resultados.

En lo que respecta a los fundacionales, estos incluyen el Intrinsic Value of Information (IVI) que permite saber cómo son de correctos, completos y exclusivos los datos; el Business Value of Information (BVI) que conecta la relevancia de los datos a fines específicos; y el Performance Value of Information (PVI) que señala cómo afectan los datos a los principales drivers de un negocio.

Todos estos métodos tienen sus respectivos pros y contras pero, en cualquier caso, constituyen las herramientas más precisas que existen para descubrir el valor de los datos. Un concepto que, como se ha señalado, no tiene un sentido unívoco, sino que varia en función del negocio y sus circunstancias. 

Tal como subrayó Joan Ribas Lequerica, estas herramientas no son excluyentes sino complementarias y se pueden combinar para tomar mejores decisiones.  Recordó también que el dato tiene su propio ciclo de vida y que, si es realmente valioso, tiene que aumentar el valor en cada fase. Si no es así, debe ser desechado.

LA IMPORTANCIA DE COMPARTIR

Para Emilio Sánchez Escámez, una vez definida la arquitectura del dato, ya se puede decidir qué datos hay que recoger y monitorizar con las herramientas de business intelligence y “es importante compartir con todo el equipo este enfoque”. Recordó también que, en el caso específico de las empresas industriales,” no puede implementarse la IA sin antes haber realizado todo este trabajo previo”.

Joan Ribas Lequerica además hizo hincapié en el aspecto de compartir internamente el enfoque de la compañía, pero también de hacerlo externamente con los partners de la empresa en la cadena de valor: “hay que romper los silos para saber qué ocurre para ser más eficiente y mejorar los modelos de negocio”.

A nivel interno es importante hacerlo así porque a veces no todos los departamentos disponen de la información completa y hay que tener siempre presente la visión holística de la empresa ya que esta visión permite alcanzar mejor los objetivos. 

A nivel externo, está claro que para entregar valor al cliente hay que contar con los datos que proporcionan todos los actores de la cadena. “Los datos que ofrece el exterior te sirven para ver donde debes poner el foco en un momento dado”, destacó Sánchez Escámez.

TAKEAWAYS DE LA SESIÓN 

• Antes de recopilar los datos, hay que definir su arquitectura y sus procesos.

• Poner el foco en el dato permite ser proactivo en la toma de decisiones y elaborar estrategias en base a él.

• La definición del valor del dato tiene que estar alineada con la estrategia de la empresa.

• Más importante que la propia tecnología es la cultura del dato que existe entre las personas de la organización.

• Gestionando bien los datos internos se pueden generar nuevos modelos de negocio.

• El dato debe ser pensado como un activo que permite hacer predicciones, prescripciones, apoyar decisiones e incluso llegar a automatizarlas.