Entrevistamos a Miguel Romero, Partner & Head of Technology & Innovation de SDG Group.

Recientemente, la consultora especializada en Data y Analytics ha publicado “Data Trends 22”, un informe alrededor de las tendencias que marcarán el rumbo del sector en 2022.

Big Data Magazine (BDM): En el informe que SDG Group ha presentado por cuarto año consecutivo se han identificado 10 tendencias en el ámbito del Data & Analytics. ¿Podemos encontrar un fil rouge que une a todas las tendencias?

Miguel Romero (MR): En realidad, hemos identificado no uno, sino dos hilos conductores que vertebran nuestras tendencias para 2022: por un lado, está la innovación (Data Mesh, IA Explicable, Metaverso, por poner unos ejemplos) y, por el otro, encontramos la excelencia a la hora de diseñar soluciones del ámbito de Data & Analytics (Data Vault 2.0, Data Fabric, DataOps, etc.)

En el contexto actual reconocemos la necesidad transversal de dejar atrás las infraestructuras desconectadas y decir adiós a los enormes silos de datos existentes en las empresas. De ahí que las organizaciones primen la necesidad de contar con una estructura de datos integrada, flexible, escalable y segura ya sea centralizada o descentralizada que, unida a un conjunto de capacidades de gestión de los propios datos, garanticen la coherencia de la construcción de cualquier sistema de toma de decisiones

La creación de este tipo de estructuras y plataformas de datos motivadas por las iniciativas punteras de innovación y las mejores perspectivas de diseño de software permitirán a las compañías:

• Tener buenas fábricas de datos que aseguren, gobiernen y observen el ciclo de vida del dato protegiendo la calidad subyacente de estos de forma automática.
• Disponer de una arquitectura de datos ágil y atemporal que les permita crecer con nuevos dominios de datos.
• Habilitar una plataforma componible para que los usuarios de negocio puedan crear nuevas aplicaciones, sistemas de inteligencia artificial, analítica accionable en tiempo real mediante técnicas low-code & no-code.
• Contar con un mayor grado de responsabilidad facilitando que los sistemas basados en inteligencia artificial sigan las mejores prácticas y tecnología de explicabilidad, además de políticas de conducta ética.

En definitiva, las empresas necesitan conectar datos de aplicaciones dispares en tiempo real para descubrir relaciones únicas y relevantes para su negocio. Y para ello hemos identificado un conjunto de tendencias que ayudarán profundamente a la concepción de este tipo de plataformas.

BDM: DataOps es otra tendencia que resuena en los últimos años y que no para de crecer. ¿Se trata de un conjunto de buenas prácticas o DataOps ya se ha consolidado como un nuevo enfoque independiente para el análisis de datos?

MR: DataOps engloba procesos, herramientas y personas y tiene el objetivo de garantizar que la infraestructura de datos de una organización pueda funcionar y mantenerse de forma fiable y a escala mediante la aplicación de técnicas de automatización y analítica de datos en favor de la fiabilidad de los mismos. Es una metodología cada vez más madura, capaz de acelerar toda la cadena de suministro de datos -desde la ingesta hasta la extracción de insights- y que se sustenta principalmente en tres patrones de arquitectura y buenas prácticas, componentes dirigidos por metadatos, automatización no solo en términos de despliegue e integración continua, interfaz de uso low-code y observabilidad en favor de la fiabilidad de los datos.

Desde el departamento de innovación de SDG Group líderamos una framework de DataOps viva y en continua evolución que adaptamos a medida a cada cliente de una forma específica según su necesidad, madurez y situación concreta. Por poner un ejemplo, en algunas corporaciones nos hemos enfocado solo en automatizar la ingesta de datos implantando metodología y aceleradores de las fábricas de datos a través de metadatos para mantener el grado de observabilidad necesario que permitiese gobernar el supply de datos y detectar el data downtime. En cambio, en otros clientes con necesidades más complejas hemos fundado unas DataVaultOps que mediante diferentes motores dirigidos por metadatos se asegura la ingesta, calidad y generación de todas las capas de datos de un Data Vault en un Data Cloud, además del housekeeping, automatizaciones de despliegue y observabiliad global.

BDM: La Inteligencia Artificial se está convirtiendo en un mantra a la hora de buscar soluciones a los retos más complejos. ¿De qué forma ésta es beneficiosa para el ser humano?

MR: La aplicación generalizada de la Inteligencia Artificial supone una disrupción que aumentará en alrededor de 15,7 billones de dólares el PIB mundial en 2030 (PwC). Solo en España, las previsiones vaticinan que la IA podría duplicar la actual tasa de crecimiento del PIB generando hasta un millón de nuevos empleos cada año.

La IA ya nos está ayudando a la hora de optimizar procesos existentes (por ejemplo, automatizando tareas y reduciendo drásticamente los costes), mejorar procedimientos (proporcionando insights en tiempo real para optimizar la cadena de suministro de una empresa) o para acelerar el ciclo de innovación de ciertos sectores (véase, por ejemplo, el aprovechamiento de la IA para el desarrollo de nuevas vacunas).

Ahora bien, el acelerado desarrollo tecnológico tiene un enorme potencial, supone nuevas oportunidades, pero también responsabilidades. Tal y como argumenta el alemán Gerd Leonhard, tenemos la obligación de reflexionar sobre la relación que tenemos con la tecnología. La clave de un progreso tecnológico beneficioso para el ser humano es, finalmente, la combinación virtuosa de las máquinas y los humanos.

BDM: En los últimos tiempos la ingeniería de la observación de los datos también está mostrando un rápido crecimiento. ¿A qué se debe?

MR: Efectivamente, vemos como las organizaciones son cada vez más conscientes de la importancia de contar con un control riguroso de la salud de los datos de sus sistemas. La mera monitorización ya no es suficiente al permitir solo y exclusivamente la detección de si algo funciona o no funciona. Es por ello que aquí entra en campo la observabilidad, una práctica base de la ingeniería avanzada que, a través de información de telemetría de los diferentes componentes de una solución (trazas, logs y métricas) y de los metadatos que dirigen las ejecuciones de estos (fuentes a ingestas, dependencias, jerarquías, etc.) consigue dar respuestas a los porqués del funcionamiento (o incidencias) del sistema observado.

En este sentido se convierte en una prioridad reducir el llamado data downtime, es decir el tiempo de indisponibilidad de los datos. Para ello tenemos que hay que centrarse en mejorar el rendimiento y bajar la latencia, lo que permite que sea más sencillo diagnosticar los cuellos de botella y tomar, por ende, medidas correctivas. Las organizaciones se benefician de los sistemas observables (no todos los son por naturaleza) ya que incrementan la eficiencia generando en consecuencia significativas reducciones de costes.

En SDG Group dentro de nuestra propuesta de framework para las DataOps defendemos la obserbabilidad en este sentido y, de nuevo, adaptamos nuestros aceleradores, productos de confianza (de los cuales somos partners) y metodología a la necesidad de un cliente concreto.  Además, desde el departamento de innovación estamos trabajando en artefactos dedicados a la observabilidad que se integran con las principales tecnologías de integración de datos y plataformas cloud. Por poner un ejemplo, recientemente hemos liberado una serie de piezas aceleradoras alrededor de tecnología Open Source para conseguir la observabilidad con DBT, SODA, Snowflake y Open Linage.

BDM: Por lo que comenta, SDG Group sigue creciendo, hay múltiples proyectos en marcha y la previsión a futuro es optimista. ¿Cómo se atrae el talento tecnológico en vuestra empresa?

MR: En general, las previsiones son más que optimistas y vaticinan que en 2025 la economía del dato supondrá ya un 4% el PIB generando valores superiores a los 50.000 millones de euros y 750.000 trabajadores. En este contexto, SDG Group es un player especializado en data & analytics de renombre con una trayectoria de más de 25 años. Contamos con múltiples proyectos en diferentes sectores que serán llevados a cabo por los más de 850 empleados con los que contamos en España. Y, es más, nuestro objetivo es el de superar los 1.000 trabajadores antes de que termine el año y para ello queremos que se una a la ‘casa del dato’ el mejor talento.

Estamos comprometidos en crear empleo de alta calidad, centrado en el desarrollo profesional a medio y largo plazo para que los empleados y empleadas de SDG Group puedan evolucionar en proyectos de tecnologías punteras con un modelo de trabajo moderno y conciliador.

Estamos centrados tanto en captar como en crecer junto conel mejor talento ofreciendo planes de carrera, de compensación y poniendo constantemente el foco en el desarrollo de las competencias. En definitiva, queremos contar con un equipo humano en el que cada empleado sume y contribuya en el avance de la economía del dato y la Inteligencia Artificial.