Hemos tenido el placer de entrevistar a Gemma Muñoz cofundadora y CEO de El arte de Medir, máster en Web Analytics con más de 12 años de experiencia en analítica digital. Nos ha hablado sobre el boom del «Big Data», la importancia de la inteligencia artificial y la necesidad de analizar los datos a los que tenemos alcance, incluso nos ha contado sobre su metodología para medir con éxito.
Inteligencia artificial y Big Data
Pregunta 1. Se habla mucho de Inteligencia Artificial y del “Big Data”. ¿Es realmente aprovechado por la mayoría de las organizaciones? ¿Qué tendencias destacarías actualmente en analítica web?
Es un hecho que cada vez más empresas hacen uso del Big Data, pero es importante recordar que hacer Big Data no es únicamente recopilar datos (o no debería serlo). Es necesario un trabajo de análisis posterior por el que transformar estos datos que suponen un pasivo para la empresa por la inversión en tecnología en activo de negocio y, afortunadamente, cada vez más empresas lo están consiguiendo. En cuánto a la Inteligencia Artificial, su uso no está tan generalizado, aunque en sectores como el del transporte o las finanzas si que se están haciendo proyectos muy potentes. Debemos tener en cuenta que la IA no solo está relacionada con robots, sino que va mucho más allá: machine learning, aprendizaje automático, los asistentes de voz, etc. Definitivamente, es un campo por explorar y del que las empresas pueden beneficiarse sobre todo ahora que disponen de muchos datos de distintas fuentes y que pueden suponer un antes y un después a la hora de avanzar en la cultura de datos de la compañía.
La tendencia es montar un datalake con los datos más importantes
Tendencias en analítica digital
¿Y las tendencias? Pues yo me decantaría por todo lo que tiene que ver con vincular los datos a negocio. En estos tiempos que corren que absolutamente todos seamos grandes o pequeños disponemos de datos online, offline, de IoT, de benchmarking, la tendencia es montar un datalake con los datos más importantes de forma que alimente a todos los departamentos y puedan consumir y explotarlos mediante herramientas de análisis por un lado y de herramientas de visualización por otro. Pero siempre partiendo de preguntas de negocio. Creo que en muchas ocasiones se está empezando la casa por el tejado y se abordan proyectos que no producen el resultado deseado; es decir, que no ayudan a que los datos sean activos del negocio porque no se vinculan convenientemente y no se es consciente de la potencia que podemos tener al aplicar la ciencia de datos a la información que recopilamos. Empecemos por esta tendencia:
Convirtamos los datos en conocimiento desde el minuto uno
Método de análisis de datos
Pregunta 2. Estiman que solo el 1% de las organizaciones usan los datos para tomar decisiones. ¿Por qué ocurre y qué se podría hacer para remediarlo? ¿Por dónde tendrían que empezar las empresas ?
Como te comentaba antes, muchas empresas caen en el error de creer que hacen Big Data almacenando datos. Pero si sólo se hace esto, se está perdiendo la inversión realizada en tecnología, además de una gran ventaja competitiva y conocimiento sobre el negocio. Para aquellas empresas que estén empezando a tratar sus datos, les recomendaría que, en primer lugar, integren el dato dentro del ADN de su empresa, no solo en los departamentos de tecnología, sino en todos, es vital la formación a los perfiles implicados en el negocio para garantizar que las personas que tienen que tomar decisiones en cada departamento cuentan con el respaldo de los datos.
Del Big Data al Small Data
Con respecto al análisis de datos, desde El Arte de Medir siempre hemos apostado por ir del Big Data al Small Data, es decir, centrarnos en los indicadores que verdaderamente necesitamos en el negocio, y a partir de ahí analizar qué información nos será de ayuda para responder las preguntas que nos planteamos a la hora de tomar decisiones. Juntar los datos con la experiencia y el conocimiento que ya tenemos será determinante para llegar a buen puerto en cualquier proyecto. El problema más habitual no es el desconocimiento sobre esta disciplina, sino que se almacenan datos sin tener en cuenta para qué van a servir y luego nos encontramos con sorpresas. Lo más eficiente en estos casos suele ser el cerrar el ordenador y empezar a pensar realmente en las preguntas que vamos a contestar, los datos de los que disponemos y hacer un plan de acción que vaya desde certificar la calidad de los datos de los que disponemos hasta los que necesitamos para vincular acciones con las preguntas de negocio. Nosotros utilizamos la metodología MAMBO. Empezamos por (M)editar sobre el negocio de forma que podamos (A)dquirir los datos que necesitamos, para luego (M)anejarlos para tenerlos en el mismo lugar con el formato deseado y así poder (B)uscar insights y respuestas a nuestras preguntas de forma que al (O)rdenarlos nos permitan avanzar en la cultura de datos que necesita nuestro negocio.
Modelos predictivos
Pregunta 3. Con los datos podemos saber la hora, el lugar, el clima, los intereses de los usuarios ¿Qué recomendaciones ayudarían a las empresas a hacer un uso correcto de los datos transformándolos en conocimiento de negocio?
Gracias a la tecnología tenemos acceso a fuentes de información de gran valor para las empresas que antes no teníamos. Bien gestionadas, estas fuentes pueden garantizar grandes resultados al negocio. Pero es que además, combinando los datos que tenemos en nuestros sistemas con datos que tenemos a nuestra disposición en otros sistemas externos como el clima, situación de los mercados, etc podemos llegar a tener una foto bastante detallada del momento en el que nos encontramos. Utilizar los datos para construir modelos predictivos a partir de este histórico de datos propios y ajenos y así adelantarnos y estar preparados para lo que pueda venir en el futuro. Somos conscientes de que realizar predicciones es muy complicado y prácticamente imposible acertar al 100% puesto que hay muchísimos factores que pueden afectar a la realidad. Pero también es cierto que lo que se puede hacer es barajar y entender bien las diferentes alternativas y analizar la probabilidad de que sucedan. Por lo que podemos automatizar nuestras decisiones de negocio basándonos en estas probabilidades. Esto es lo que realmente da potencia al uso de datos en las empresas actuales.
Cuando el dato pasa de ser un pasivo a ser un activo es altamente satisfactorio
Uso responsables de los datos
Ahora es el momento de ser responsables con los datos. Aprovechar al máximo esta situación en la que podemos decidir cómo usar y para qué la información. Nosotros por nuestro trabajo vemos cada día el estado de madurez de las empresas a la hora de explotar los datos y el resultado actual en el país es que se han llevado a cabo numerosas iniciativas relacionadas con la tecnología de datos pero no se ha invertido el mismo esfuerzo en sacarles rendimiento. Es decir, se recogen y almacenan en cantidades masivas pero no se utilizan para crear sistemas y nuevas metodologías a la hora de tomar decisiones. De ahí que nos guste tanto nuestro trabajo, porque el resultado cuando el dato pasa de ser un pasivo a ser un activo es altamente satisfactorio.
