Situación y tendencias sobre data management en Latam

data management en latam

Llama la atención la carencia de estadísticas y estudios actualizados sobre la situación de la gestión de datos en América Latina. Es evidente que diversas empresas y administraciones públicas de la región están incorporando herramientas tecnológicas enfocadas en esta disciplina. Como veremos, aunque existen proyecciones del crecimiento de inversiones en TI, no encontramos demasiada información concreta sobre el estado del data management en Latam.

En el presente artículo, citaremos entre otros, la iniciativa de la Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla, en México. Esta entidad efectuará un completo estudio enfocado en la gestión de datos en el ámbito latinoamericano. Igualmente, tendremos en cuenta las proyecciones y tendencias que, además, justifican la realización de esta investigación.

¿Qué es el data management?

Para ubicarnos en contexto, es pertinente recordar la definición de gestión de datos o data management. Esta consiste en el proceso de recopilación, almacenamiento, análisis y distribución de datos dentro de una organización. Dichos datos pueden tener origen en diversas fuentes:

  • Sitios web.
  • Productos.
  • Redes sociales.
  • Soluciones informáticas de gestión de la relación con el cliente (CRM).
  • Plataformas de pago y contabilidad.
  • Aplicaciones de gestión.

Mediante estas fuentes, los clientes y prospectos de las empresas aportan ingentes cantidades de información valiosa diariamente. Pero, por contradictorio que parezca, se calcula que apenas algo más del 30% de esos datos se emplea en beneficio de las compañías.

Esto tiene sus razones. Por un lado, el mismo volumen de datos disponibles hace cuesta arriba precisar qué buscar y cómo utilizar esta información. Disponer estos datos en la nube o servidores propios no proporciona por sí mismo el conocimiento que requieren las organizaciones sobre el comportamiento de los clientes. Algo que ayudaría, por ejemplo, a mejorar las operaciones comerciales. En consecuencia, es prioritario para las empresas de la región desarrollar estrategias de base para llevar a cabo un data management en Latam. El objetivo de esta gestión de datos es generar ideas y resultados medibles y procesables en base a estos.

Entre los beneficios que pueden obtenerse de una correcta gestión de datos están: desarrollar la capacidad de unificar y verificar la información. Por otro lado, es factible contribuir a la democratización de los datos de interés público y garantizar la privacidad y seguridad de los datos personales.

Data management en Latam y la iniciativa de SEGDA y UPAEP

Al igual que en otros continentes, las organizaciones en América Latina están experimentando una evolución significativa impulsada por la tecnología. No obstante, comparten un problema común, derivado del exceso de información. Pese a que reconocen el potencial de los datos para facilitar la innovación y lograr sus objetivos estratégicos, la mayoría de las empresas de la región:

  • Desconocen los tipos de datos que poseen.
  • Tienden a confundir datos con sistemas informáticos, lo que dificulta una correcta gestión de los primeros.
  • Carecen de ideas claras de cómo los datos podrían contribuir a mejorar el negocio
  • No consideran prioritarios los esfuerzos para gestionar los datos de forma adecuada.

Ciertamente, contamos con diferentes referencias vinculadas a la gestión de datos. También, cada vez más empresas toman consciencia de la necesidad de incorporar prácticas formales que conformen un gobierno de sus datos. Aun así, todo parece indicar que las organizaciones, generalmente, no alcanzan un nivel de madurez suficiente para aprovechar todo el potencial de este “activo estratégico”. Asimismo, la mayoría de los estudios e investigaciones disponibles sobre gestión de datos están centrados en el mercado europeo y anglosajón, haciendo a un lado la realidad del data management en Latam.

En este mismo punto, son cada vez más las empresas que expresan su frustración al invertir en soluciones tecnológicas promovidas como panaceas para la gestión y aprovechamiento de los datos, sin obtener el beneficio esperado. Del mismo modo manifiestan su escepticismo sobre prácticas de gobierno de datos poco eficaces.

Un estudio concreto sobre el data management en Latam

Por las razones expuestas, la Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla (UPAEP) ha impulsado un estudio denominado Gestión de Datos en América Latina. Los primeros resultados de esta iniciativa podríamos tenerlos durante el año 2022. Mejor aún, los organismos involucrados plantean dar continuidad en el tiempo a esta investigación, estableciendo una periodicidad anual o bianual para la misma.

Por si fuera poco, las organizaciones que participen respondiendo la encuesta para este estudio obtendrán vía email, con previa autorización de su parte, el reporte que genere la UPAEP. Obviamente, serán pioneras por contribuir al enriquecimiento del conocimiento en materia de gestión de datos en la región.

Proyecciones del mercado de TI y el data management en Latam

Líneas arriba, expresamos lo contradictorio de la existencia de proyecciones en cuanto a inversiones en TI en Latinoamérica que involucran la gestión de datos. Precisamente, por la falta de investigaciones específicas que traten el estado actual de esta práctica en la región. Nos referíamos a las “10 predicciones” para el mercado tecnológico regional lanzadas por el Grupo IDC, reconocida firma de análisis de la industria TIC.

En primer lugar, la mencionada empresa prevé que la inversión latinoamericana en TI crecerá un 9,4% en 2022. Casi un punto por encima (8,5%) de lo alcanzado en 2021.

Para 2023, IDC estima que el 40% de las 5.000 empresas regionales más importantes dispondrá de servicios de gobierno de datos asistidos por Inteligencia Artificial y enlazados a la nube. Con ellos, se espera lograr  la administración, optimización y protección de los datos y recursos dispersos. En paralelo, también se busca promover la ingeniería de datos basada en Machine Learning, disminuir los riesgos de datos y estimular la innovación. Sin embargo, el 30% no alcanzará el valor total en razón de la brecha en habilidades de TI entre grandes empresas y pymes.

Aumentará la inversión en software de gestión de datos

Otra predicción llamativa para el mercado de data management en Latam es el incremento del gasto latinoamericano en soluciones informáticas de gestión de datos. El mismo podría llegar a una tasa compuesta del 16% en los próximos cinco años. La inversión incluirá integración e inteligencia de datos, administración y desarrollo de bases de datos. A lo que se añadirán sistemas de gestión.

Mientras que, para 2025, el 90% de las empresas latinoamericanas deberán reestructurar sus procesos de gobernanza de datos centrados en una base autónoma. Tal medida tendrá su origen en las discrepancias regionales en materia de privacidad y seguridad de datos y en normativas de colocación, uso y divulgación.

En ese mismo año, el 40% de las empresas más relevantes de Latinoamérica tendrán equipos de Sostenibilidad Digital. Este personal tendrá a cargo la evaluación, certificación y coordinación del empleo de los datos de sostenibilidad empresarial y de TI. De igual modo valorarán las plataformas analíticas suministradas por los proveedores de TI.

Deyde está presente en América Latina

Aunque los estudios sobre el desarrollo de las TI y, en particular, del data management en Latam sean escasos, en Deyde siempre tuvimos claro el potencial de esta región. No por casualidad contamos con sucursales en tres de los principales mercados iberoamericanos: México, Chile y Colombia. Prestigiosas organizaciones, como Banco Azteca, Banca Mifel y el Palacio del Hierro cuentan con nuestras soluciones para la normalización, deduplicación y enriquecimiento de datos. Dichas herramientas son esenciales en la gestión de datos para asegurar la calidad y fiabilidad de la información. Te invitamos a conocer MyDataQ, nuestra solución estrella para el tratamiento automatizado de bases de datos.

El escenario de innovación digital en la banca española

innovación digital y banca española

La innovación digital en la banca –y particularmente, en la española- está llevándose a cabo de manera acelerada. Por un lado, en razón de la pandemia del Covid-19 que obliga a consolidar con prontitud la operatividad virtual y sin contacto –contactless- para evitar contagios.

Pero, por el otro, hay una justificación aún más inquietante: el evidente interés de las grandes tecnológicas por entrar en el mercado financiero. Circunstancia que hasta ahora podría equilibrarse en base a acuerdos para la innovación. Sobre todo en el ámbito de los pagos virtuales, en el que las bigtechs tienen evidente ventaja.

Lo cierto es que los grandes actores del negocio bancario están enfocados en la creación  de plataformas y ecosistemas que proporcionen mayor seguridad. Mientras revisan y replantean tanto su organigrama como su workflow, con miras a cumplir el objetivo de la digitalización. Este objetivo no es otro que agilizar los procesos e incrementar la eficiencia, en función de ofrecer mejores experiencias a los clientes.

En realidad, el sector ha dado grandes pasos en la digitalización de productos y servicios financieros. Los mismos que cada vez están a disposición de más personas y sectores, no sólo de expertos; tal como lo demuestran las exitosas alianzas entre bancos y fintechs. Esta fusión entre los jugadores financieros tradicionales con la digitalización, unida a la evolución del marco legal, permiten al sistema bancario español seguir evolucionando.

¿Qué aporta la innovación digital en la banca?

En primer lugar, la tecnología y la innovación permiten a las entidades bancarias incrementar su capacidad para asumir retos tan puntuales como:

  • Priorizar la experiencia del cliente como valor fundamental para impulsar su mejora continua.
  • Generar eficiencia y rapidez, agilizando y automatizando las operaciones.
  • Anticipar, evitar y gestionar riesgos y, por ende, generar mayor seguridad y confianza. 
  • Ampliar el portfolio de productos y servicios de las entidades.
  • Establecer ventajas competitivas.
  • Atraer y retener al talento humano mejor cualificado.
  • Auspiciar el ahorro energético y garantizar la sostenibilidad del negocio.
  • Promover y ejecutar iniciativas de Responsabilidad Social Corporativa.

Robótica e Inteligencia Artificial

Por otra parte, la Automatización Robótica de Procesos (RPA) ya juega un papel relevante en la permanencia del sector bancario. En particular por ser una herramienta esencial en la prevención de fraudes, aplicando estrictos controles internos. Los mismos se ejecutan con independencia de los empleados de las entidades, garantizando el cumplimiento de normativas bancarias.

Al mismo tiempo, la Inteligencia Artificial (IA) está siendo probada para establecer modelos de riesgo con mayor exactitud. En esta línea, se prevé identificar con IA amenazas potenciales de ciberataques y fraudes para evitar su perpetración. Esta tecnología también es clave para aportar más personalización a la experiencia del cliente. De hecho, ya está siendo usada para la atención al cliente mediante los chatbots. Y muy pronto podrá configurarse para tomar decisiones en la compra y venta de acciones de forma automática.

Contexto actual de la innovación digital en la banca española

La pandemia del coronavirus no tomó por sorpresa al sector de la banca en España porque ya llevaba muy adelantada su transformación digital. En este ámbito, el desarrollo de los canales digitales comenzó a ser una alternativa al cierre de oficinas bancarias ocasionado por la crisis financiera de 2008. Para entonces existían casi 47 mil sucursales de las diferentes entidades a nivel nacional. En el segundo trimestre de 2020, quedan 23.685, casi un 50% menos.

Se prevé que estos cierres continuarán, sobre todo el de pequeñas agencias, para concentrarlas en sucursales más grandes. Éstas cubrirían exclusivamente las operaciones de mayor valor añadido como las concesiones de hipotecas. Y las más comunes, como consultas de saldo, transferencias y retiros de efectivo, se efectuarán online o por cajeros automáticos.

Teniendo en cuenta la baja rentabilidad actual de la actividad, la opinión generalizada es que la innovación digital en la banca potencia la reducción de costes. Aunque además, facilitará la captación de clientes, en especial de la generación Z, atraída por la innovación en los servicios. Pero también situará en mejor posición a las entidades ante la entrada de las bigtechs al sector.

Algunos logros significativos

A modo de ilustración, haremos una breve relación de logros en innovación digital en la banca española:

  • Banco Santander obtiene una reducción de 10% en costes de proceso, mediante el uso de 1.200 bots. En relación a la efectividad de sus canales online, el 48% de los clientes activos de la entidad son digitales. Al mismo tiempo, la venta de productos financieros por esta vía ya alcanza el 32%.
  • Por otro lado, los bancos españoles están orientándose hacia las alianzas con grandes tecnológicas en materia de pagos. Los acuerdos podrían facilitar la oferta de servicios mediante aplicaciones como Google Pay o Apple Pay. O bien a través de sus propias wallets.
  • En el mismo sentido están las inversiones en startups que están haciendo entidades como Sabadell. Este banco participa en BStartup 10, Sabadell Venture Capital e Innocells. Aparte de ello, invirtió durante 2018 cerca de 175 millones de euros en varias startups.
  • Entidades como BBVA se posicionan como accionistas en los denominados “bancos digitales”. En este caso, dicha corporación ya posee cerca del 40% de la entidad británica Atom.
  • Sin menoscabo de lo anterior, parte las de entidades líderes están desarrollando el modelo fintech internamente. También realizan adquisiciones; por ejemplo, Caixabank lanzó Imaginbank, un banco al que sólo se accede mediante el móvil. Por si fuera poco, también participa en un joint venture con Visa, Global Pay y Samsung, entre otras. Esta iniciativa denominada Payment Innovation Hub  tiene como objetivo desarrollar soluciones de pagos móviles y pagos invisibles.

Valoración de la innovación digital en la banca española

En 2020, una investigación de la consultora Deloitte ubicó a la banca española en el segundo lugar a nivel mundial en cuanto a transformación digital. Más aún, un análisis de la startup App Quality, en 2021, aseguró que las entidades bancarias españolas tienen un alto nivel de digitalización. Tanto que puede considerarse como referente para otras naciones abocadas a la transformación tecnológica.

Para llegar a semejante conclusión, la citada startup efectuó un Click Challenge entre febrero y marzo. La prueba fue aplicada a dieciséis bancos, entre tradicionales y neobancos. Los criterios de selección fueron: cantidad de usuarios, nivel de digitalización y similitud en la experiencia de usuario. App Click contó para esta experiencia con la participación de miembros españoles de su comunidad de testers. La idea era conocer la percepción de usuarios reales sobre la facilidad de abrir una cuenta bancaria online.En este sentido, los bancos españoles alcanzaron una buena puntuación, en comparación con un estudio similar de los bancos de Italia, donde la startup realizó la misma prueba. Además, las entidades españolas estudiadas obtuvieron calificaciones entre 1 y 3, en una escala de 5. Cabe destacar que App Quality es una plataforma digital que provee soluciones digitales customer centric.

La startup fue seleccionada por el Grupo Covisan para su iniciativa Make No Little Plans: Accelerating Innovation.

La importancia de la calidad de datos en la innovación digital bancaria

Está claro que la transformación digital en todos los sectores implica la evolución de una operatividad basada en procesos a una basada en datos. Esta afirmación es una premisa en el sector bancario, donde la calidad de los datos es crítica para minimizar las posibilidades de errores y fraudes. Por eso, no es casual que corporaciones como Santander y Bankia confían en la solución MyDataQ. Éste es un sistema de desarrollo propio creado por Deyde DataCentric para el tratamiento automatizado de bases de datos en la especialidad de normalización, deduplicación y enriquecimiento. Se trata de una solución versátil, modular y escalable, capaz de adaptarse a cualquier sector productivo. Si requieres más información, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Gestión de bases de datos: tipos de sistemas y sus ventajas

Gestión de bases de datos

La gestión de bases de datos es un proceso imprescindible en muchos entornos. El más evidente es el empresarial, donde las compañías utilizan este tipo de sistemas para centralizar información y hacerla accesible a todos sus empleados.

No obstante, las bases de datos también son un elemento crucial en el ámbito educativo, por ejemplo, para mantener un registro de asistencia o de la evaluación de un alumno, o en proyectos de investigación, donde es necesario preservar datos y habilitar su posterior consulta.

Ahora bien, ¿existen varios sistemas de gestión de bases de datos? Sí, y cada uno tiene sus ventajas y usos específicos. Si quieres conocer algunas de las tipologías de gestor de datos que se pueden implementar en la actualidad, te las mostramos a continuación. Pero antes, ¿qué es exactamente una base de datos?

De qué hablamos cuando hablamos de bases de datos

Antes de continuar debemos aclarar que el objetivo principal es hablar de los sistemas de gestión de bases de datos. Sin embargo, para entender bien ese concepto, antes es importante conocer qué es exactamente una base de datos.

Una base de datos es un conjunto de información estructurada o no estructurada. Gracias a categorización de los datos que se produce al introducirlos en una base, es posible acceder a ellos de una manera más sencilla. También permiten la consulta visual de información mediante la conexión de aplicaciones con una interfaz gráfica amigable de cara al usuario.

Por lo tanto, podemos decir que el término base de datos es más un concepto que algo tangible, pues hace referencia al almacenamiento de información siguiendo un patrón organizativo. Y es, en este punto, donde entra en juego el gestor de datos.

DataBase Managenent System: organizando el caos

En la gestión de las bases de datos es necesario que, además de la propia información, se cuente con un aplicativo capaz de administrarla. Los sistemas de gestión también son conocidos como DataBase Managenent System, o por sus siglas en inglés DBMS. De igual manera, algunos usan las siglas SGBD, que corresponden al término en español sistema de gestión de bases de datos.

Sin importar qué denominación se utilice, todas ellas apuntan hacia lo mismo: un sistema informático que se encarga de guardar, modificar, obtener y trasmitir la información alojada en una base de datos con el objetivo aplicar un proceso de análisis o de realizar consultas.

Los DBMS o SGBD se llevan utilizando desde la década de los 60. En la actualidad, un gestor de datos se puede utilizar para infinidad de tareas. Desde la administración de una biblioteca hasta la gestión de la información de la plantilla de una megacorporación. Claro, dependiendo del uso final que se le vaya a dar a la base de datos, será necesario usar un sistema de gestión de datos concreto. ¿Qué tipos de bases de datos existen en la actualidad?

DBMS y los tipos de bases de datos

Como las necesidades de cada organización serán distintas, es vital que existan varios sistemas de gestión que sean capaces de administrar una base de datos. Seguidamente, te hablamos de dos modelos distintos de datos y, después, de dos sistemas de almacenamiento.

SGBD relacionales

Las bases de datos relacionales, conocidas por sus siglas en español SGBDR, cuentan con un conjunto de información estructurada en diferentes tablas. En ellas, los datos pueden relacionarse entre sí de forma sencilla sin necesidad de reorganizar las tablas. El propósito más frecuente de este tipo de gestor de datos es el de realizar consultas de forma visual, quizá gracias a una aplicación que actúa como cliente.

Los datos en una base relacional están identificados de forma única. Por lo tanto, mantienen toda la información correctamente estructurada, lo cual facilita no solo el acceso, sino la modificación y la adición de nuevos datos. Entre las ventajas de esta tipología encontrarás una mayor robustez, una mayor capacidad de almacenamiento de información y una minimización de los errores. Asimismo, cuentan con un mejor soporte, gracias, en parte, a que llevan más tiempo utilizándose.

DBMS NoSQL

Las DBMS NoSQL, también llamadas bases de datos no relacionales, funcionan de forma contraria a las relacionales. Sus características principales las convierten en sistemas más dinámicos, que no necesitan un diseño previo ni un esquema específico para funcionar. Además, admiten todo tipo de datos, entre los que se incluyen gráficos y documentos.

Su uso es especialmente interesante cuando el aumento de los datos se produce de manera repentina y acusada. También son sistemas ventajosos para aquellas organizaciones que no pueden prever de forma concreta todas sus necesidades de almacenamiento de datos. Como contrapartida, es un sistema con una menor estandarización y una fiabilidad más pobre a la hora de consultar información.

Sistemas de gestión de bases de datos en memoria

Los sistemas de gestión en memoria son aquellos que guardan la información en la memoria RAM de uno o varios equipos. El formato más habitual que utilizan para guardar información en los sistemas en memoria se basa en columnas. De esta manera, cada valor ocupa una columna y cada categoría de valores usa tantas columnas como sea necesario. Cuando se han introducido todos los datos de una categoría, se añade una nueva columna que empieza con el primer elemento de la siguiente categoría de datos. Por ejemplo, para guardar los nombres y los apellidos de varias personas, se usaría este patrón: nombre 1, nombre 2, nombre 3, apellido 1, apellido 2, apellido 3. Y así, sucesivamente. No se usan, en este caso, filas.

La principal ventaja de este tipo de gestor de datos es la rapidez que aporta. Esto se debe a que las memorias RAM son mucho más rápidas que los sistemas de almacenamiento tradicionales y permiten un flujo de trabajo más eficiente.

Sistema de gestión de datos basado en la nube

En el caso de los sistemas de gestión de datos basados en la nube, toda la información se aloja en remoto. A la hora de administrar la información que se incluye en el sistema, se suele utilizar un acceso web mediante un navegador compatible. Este tipo de gestor de datos tiene algunas ventajas destacables.

Por ejemplo, son altamente escalables. Permiten la ampliación paulatina de la base de datos y también admiten picos de consultas en momento concretos. De igual manera, disponen de varias instancias que facilitan el acceso por parte de un gran número de usuarios. Esto también propicia que aporten mayor seguridad. Al no quedar atadas a un servidor concreto, se evitan los fallos de funcionamiento provocados por la caída del servidor que aloja el SGBD. El campo de la seguridad queda reforzado, de igual manera, gracias a las copias de seguridad constantes y a la protección frente a los ataques.

DBMS: el pasado, el presente y el futuro del gestor de datos

Las bases de datos llevan utilizándose durante siglos, tanto de formas muy rudimentarias como altamente tecnológicas. Con todo, queda muy claro que el almacén de datos cada vez es más necesario, ya sea relacionado, noSQL, almacenado en memoria o en la nube. Es una evidencia que, para empresas, instituciones y centros educativos, es imprescindible conocer todas las posibilidades que ofrecen gracias a los diferentes sistemas de gestión de bases de datos que se pueden encontrar en la actualidad.

A partir de ahora somos Deyde DataCentric

logo deyde datacentric

Lanzamos nuestra marca unificada Deyde DataCentric. 

Una propuesta de valor conjunta que complementa el suministro de datos reputados con procesos de calidad de datos. Lo que permitirá accionar una única estrategia global del dato, bien sincronizada y optimizando los costes del proceso.

Deyde DataCentric es la fusión de dos lideres de mercado. Deyde, experta en calidad de datos, y DataCentric, líder en suministro de datos para marketing y la toma de decisiones. Ambas compañías cuentan con más de 20 años de experiencia en construir soluciones centradas en el cliente, la tecnología y la información.

Por supuesto este cambio también se refleja en nuestra imagen, que fusiona el nombre y logotipos de ambas empresas. 

¡Ahora somos Deyde DataCentric!

Fusión DEYDE DataCentric

¿Y esto qué supone para ti?

A través de la nueva Deyde DataCentric, además de los servicios habituales, podrás:

  • Servicios de validación de identidades
  • La solución más potente para normalizar, corregir y georreferenciar direcciones
  • Soluciones de corrección de Emails – Soluciones de corrección de Teléfonos
  • Identificar registros por unidades familiares

Eliminar duplicados y abordar proyectos de MDM. Si quieres más información conócenos aquí

4ª EDICIÓN DEL DATA DAY: UNA JORNADA CON LAS ÚLTIMAS TENDENCIAS DEL SECTOR DEL DATO

deyde datacentric

Deyde y DataCentric, anfitriones del evento y dos empresas líderes en la industria del dato, aprovecharon el foro para proclamar el lanzamiento de su nueva marca unificada Deyde DataCentric.

#dataday, organizado por Deyde DataCentric, ha reunido en Madrid a más de 200 expertos en datos que han tenido ocasión de compartir sus experiencias sobre el camino emprendido por las empresas para situar “el dato” en el centro de su toma de decisiones y convertirse en compañías data-centric.

DEYDE Y DATACENTRIC UNEN FUERZAS

La velada comenzó con Manuel Suárez, CEO de DataCentric, anunciando que, las dos empresas especialistas en el sector del dato DEYDE y DataCentric, unen sus fuerzas con una propuesta de valor conjunta que complementa el suministro de datos reputados con procesos de calidad de datos. Lo que permitirá accionar una única estrategia global del dato, bien sincronizada y optimizando los costes del proceso.

DATA SHARING Y DATOS EXTERNOS PARA SER DATA DRIVEN

A continuación, tomaron la palabra Javier Martínez Rodríguez, Head os Costumer & Marketing Data Domain de Falabella, y Rafael Fernández Campos, Presidente del Club CDO Spain & Latam, para presentar el ebook en colaboración con DEYDE DataCentric “Data Sharing en la estrategia del CDO”. En su intervención expusieron la importancia de derribar los silos de datos que hay en las empresas para que realmente puedan ser un motor estratégico para las compañías, y como apoyarse en el Data Sharing y los Datos externos para realmente ser una compañía Data Driven. 

“El futuro no es de la confrontación, si no de la cooperación. Se trata de crear ecosistemas, espacios compartidos de datos de manera segura y ética. Esa es la generación de valor”, comentó Rafael Fernández. “El compartir no es compartir por compartir. Son nuevos modelos de negocio que nos tiene que ayudar a generar un valor diferencial dentro de nuestras organizaciones”, apuntaba Javier Martínez.

TRANSFORMACIÓN DIGITAL NO ES SOLO COMPRAR TECNOLOGIA

Siguiendo la jornada Marc Vidal, uno de los ponentes principales, declaró que para que la tecnología se convierta en un elemento transformador se deben cumplir cuatro cuestiones: poner al cliente en el centro (haciendo alusión a que sea a través del objeto clave de la jornada, el Dato), automatizar procesos, dar lugar a nuevos modelos de negocio y desarrollar nuevas habilidades.

“Un robot, una automatización, la gestión automatizada de los datos… Cualquier cosa que tenga que ver con la tecnología lo que genera es eficiencia, la eficiencia productividad, la productividad genera competitividad, y la competitividad empleo. Lo que pasa es que la genera en otro lugar, no donde antes. Si no lo haces estratégicamente generas desempleo y ese es el gran reto”, afirma.

MÁS DATOS, PERO REPUTADOS PARA OBTENER TUS OBJETIVOS

Tras Marc Vidal, tomó el relevo Olivier Lefauconnier, Bussines Development Manager de Deyde DataCentric. Este presentó cuatro casos de uso de cómo Pyramid Data, la oferta de valor de la compañía, permite ayudar a completar la visión de las compañías sobre el mercado y los consumidores para tomar mejores decisiones con datos reputados, de calidad, interconectados, propios y únicos.

Haciendo analogía entre la alta cocina y el tratamiento de datos Olivier hacia énfasis en la cuidar la calidad del dato “podéis tener una termomix buena, un horno de cocción lento, pero si metéis un tomate podrido, aún con una buena receta, no vais a sacar nada bueno”.

LA REVOLUCIÓN DE LAS MÁQUINAS A TRAVÉS DEL IoT y el 5G

Ya avanzado el evento Elena Gil, Directora Global de Producto IoT y Big Data Telefónica Tech, relató cómo se están combinando el mundo físico y el digital gracias al IoT, el big data y la inteligencia artificial. “Esta fusión nos está permitiendo avanzar hacia una sociedad inteligente, donde todo es inteligente”. La clave de esta explosión del IoT es el 5G, que permite conectar una gran cantidad de dispositivos en un lugar restringido de manera correcta.  

LAS CLAVES PARA RESOLVER LAS PROBLEMÁTICAS EN CALIDAD DE DATOS

Alberto López Santamaría, Responsable de Tecnología de Clientes MAPFRE España expuso los procesos que llevan a cabo para resolver las problemáticas asociadas a la calidad de datos en sus estrategias MDM y a la hora de contactar e identificar a clientes. 

El factor clave del éxito fue el aprovechamiento de la información interna y el complementarlo con información y servicios externos. Aquí resaltó cómo Deyde DataCentric ayudó a la aseguradora a identificar con un grado de fiabilidad muy alto a su cartera de clientes a través de la fusión del Servicio de Identificación de la Agencia Tributaria y la normalización de esos datos.

MÁXIMA EFICIENCIA A TRAVÉS DE LA ALGORITMIA 

Para acabar la jornada Rocío Jiménez, Head of Analytics en DEYDE DataCentric y Cristina Arias, Research Director en Tinsa, contaron cómo a través del rigor estadístico y la potencia tecnológica que aporta Deyde DataCentric, sumado al conocimiento de mercado que aporta Tinsa, pudieron mejorar con éxito la algoritmia detrás del IMIE (indicador referencia del mercado inmobiliario en España) convirtiendo el proyecto en un caso de estudio.