Extraordinaria aceptación en un Data&cIA Congress en busca de la normalidad

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Este 9 de junio hemos celebrado una nueva edición del congreso más importante que cada año programa Big Data Magazine.

La tercera edición del Data&cIA Congress ha tenido lugar este miércoles 9 de junio en formato híbrido desde las 9.30 horas. El congreso ha contado como patrocinador Platinum con Dataiku, Gold serán Graph Everywhere, Denodo, Keyrus, Data Robot y Alteryx. Silver van a ser Snowflake e Informatica  y Bronze ESIC, Parise y Gen D. Además contamos con la colaboración de AI-Network, Axicom, La Neurona y Vino Premier.

SALA DATAIKU

SALA DATAROBOT

Sala Dataiku

Keynote inaugural: La chica de la curva

Para esta presentación con un nombre tan particular Javier G. Recuenco, CSO Singular Solving ha tratado de explicar cómo ha ido evolucionando la recolección de los datos y en qué punto nos encontramos actualmente.


Hemos pasado de pensar que los datos que recogíamos lo eran todo y que iríamos hacia un mundo totalmente personalizado, a darnos cuenta de que los datos más importantes muchas veces no los llegamos a tener en nuestras bases de datos porque son los que únicamente nos pueden ofrecer los propios usuarios.

Hay que seguir buscando el camino correcto, porque «La audiencia está esperando comunicaciones relevantes o si no va a dejar de escuchar sin más«.

Keynote I: El procesamiento inteligente de garantías de clientes con IA: un ejemplo de industria automotriz

Para presentar este caso de éxito el Data&cIA Congress ha invitado a Florent Reyre, Account Executive de Dataiku y Alan Fusté, CEO & Co-funder en Whitehole Innovation.

Fusté le ha explicado a Reyre cómo su compañía desarrollo a partir de Dataiku una solución para ayudar a una marca de la industria de la automotriz a detectar si los problemas de algunos coches venían de fabricación.

El Account Executive de Dataiku ha querido conocer sobre todo cuál ha sido el impacto de la solución que desarrollaron. Para ello, Fusté le explica que «En este caso lo que nos viene a la menta cuando pensamos en IA que complementa al humano es la coincidencia que hay con este. Tenemos una IA del 95% de coincidencia, pero nos ocurrió que esta a los pocos meses ya podía mirar más cosas que los humanos. Además, antes de la IA los trabajadores tardaban 15 minutos, mientras que ahora solo tardan dos en realizar este proceso

Al terminar Alan Fusté ha querido dar dos consejos: que probéis Dataiku y que se busquen equipos multidisciplinares.

Mesa I: Evolución y retos de los datos: eficiencia, consumo, gobierno e innovación

Lorenzo Rubí Senior Account Executive de Snowflake el moderador de la primera mesa redonda de la jornada ha querido conocer cuáles son los retos y los casos de éxitos a los que se enfrentan las compañías de esta mesa redonda.

Juan José Casado Director de Gestión de Datos y Analytics de Repsol explica en su caso que la compañía está trabajando en desarrollar platas autónomas: «La parte biotech es muy importante. Recolectamos datos a nivel global de todas nuestras platas y los centralizamos. Analizando esos datos pueden tomar decisiones y ser más eficientes. En un futuro trabajaremos monitorizando la salud de nuestras plantas y nos anticiparemos a cualquier fallo«.

Elena Salazar CDO de El Ganso ha contado que ellos se encuentran trabajando en la personalización. «Otro es mejorar la personalización del cliente y hacer una experiencia de compra totalmente personalizada. Nos queda un largo camino para que entre en la web y sea diferente para cada cliente y en la venta cruzada, porque dependiendo de tus gustos y otras compras que has hecho te aparezcan unas cosas u otras.»

Para Samuel García CDO de Correos uno de los proyectos más emocionantes en los que se encuentran trabajando es la creación de productos que se puedan comercializar, según ha compartido ya tienen algunos preparados y el próximo año verán la luz.

Elena Alfaro Global Head of Data en Client Solutions en BBVA ha dado especial importancia durante sus participaciones a la necesidad de «sincronizar los datos entre las diferentes áreas. Llevamos años con ellos, pero es complicado«. Estar en diferentes países y ser un banco que posee datos sensibles hace que el proceso sea muy complicado.

Keynote II: Cómo acelerar las iniciativas de Machine Learning con la Virtualización de Datos

Anastasio Molano, SVP Technology and Solutions de DENODO ha compartido que la virtualización de datos «se basa en una capa de integración ágil de datos que va a ubicarse entre las fuentes y los consumidores de datos. Permite un acceso y un gobierno comunes de los datos. Además, puede definir un control de seguridad”.

Entre las ventajas se encuentran: reducir el tiempo de integración de fuentes; facilidad para trazar todas las transformaciones de extremo a extremo y compartir entre diferentes personas; ofrecer una capa genérica que cualquier usuario pueda explotar; introducir una capa de seguridad con reglas de acceso centralizadas.

Para terminar presenta como Prologis ha introducido con esta técnica una solución dentro de su compañía para analizar los procesos de construcción y minimizar el coste de los edificios.

Mesa II: DataOps y MLOps: las metodologías emergentes en el mundo del dato

La última mesa redonda antes del descanso estaba moderada por James Grehan Regional Sales Manager at DataRobot que ha querido conocer sobre todo si algunos de los asistentes estaban planteándose el cambio al MLOps y aclaraba que «Tampoco es todo o nada. Estas tecnologías no son el terminator de los data science«.

Juan Manuel López Zafra CDO de CUNEF ha sido el primero en hablar y ha compartido cómo están planteándose el cambio al MLOps en CUNEF. «Estamos en DataOps desde hace dos años y medio. Hace aproximadamente un año comenzamos a plantearnos esto y lo tenemos en mente, pero lo vemos como un sueño, porque seguimos con los problemas de alimentación y de personal. Para nosotros por lo que tenemos en mente es un paso necesario de cara a la madurez.«

En el caso de Orange ya tienen incorporado el MLOps, por tanto, Francisco Escalona Head of Data Science & AI de la compañía ha aprovechado para dar un consejo: «Es un camino largo en el que invito a todos a que hagan un plan a largo plazo hasta llegar a ese punto en el que le das al botón. Aunque todos pensamos que esto es el final hay que tener en cuenta que el camino para llegar a eso también es importante.«

Javier Monjas Chief Data Officer y profesor UCM comparte que para el uno de los retos de la analítica es que «implica muchos perfiles. Al final poner de acuerdo a tantas personas y perfiles con diferentes visiones y skills es lo que nos ayuda a esto.«

Unai Obieta CDO Adecco Group explica otras de las soluciones que él ha encontrado en el proceso de integrar estas herramientas en una compañía. «Les tienes que enseñar las ventajas. Al principio van porque eres tú, pero a medida que consigues que tengan valor, que logren las cosas más rápido y ven el retorno en la cuenta de resultados comienzan a interesarse realmente.» 

Keynote III: Digitalizar el negocio no es llevarlo a internet: tecnología de grafos

Nicola Fanelli, Graph Business Solutions Specialist ha querido explicar cómo es la digitalización enfocada en la experiencia de los usuarios a través de la tecnología de grafos.

Cuenta como al principio de la pandemia vimos que la atención al cliente se dirigía hacia los canales digitales. Como ejemplo hs cogido el de retial, pero se puede aplicar a cualquier otro. Fanelli desgrana en directo una web de un reatil. En el buscador de la web pone café, pero se encuentran con que ninguno de los primeros productos es café si no otros productos relacionados.

Walmart hace diez años encontró que tenía que hacer frente a los superecommerce y, por eso, quería hacerle frentes. Incorporó tecnología y consiguió estar en el puesto dos de los eCommerce retail

El canal digital tiene que ser personalizado y ofrecer una experiencia óptima a través de la personalización, la ayuda y las recomendaciones.

Necesito trabajar la ontología y la plataforma de grafo que es mucho más rápido. ¿Cómo lo hago? Introduzco datos, pero la plataforma de grafos no es buena opción para introducir directamente los datos. Integrar esta con el resto de las tecnologías mejora la digitalización

Analiza el caso de Walmart que ya trabaja con grafos y muestra como lo primero que te piden es que te inscribas, de esta forma sabe quién eres y que quieres según tus compras.

Mesa II: Data literacy: el camino hacia la alfabetización de los datos

Bernardo Godar, country manager de Informatica Iberia ha sido el moderador de la última mesa redonda del Data&cIA Congress 2021. En este caso estaba acompañado por empresas de diferentes sectores que han compartido su experiencia en lo relacionado con el data literacy.

Para Javier Marqués CDO de Generali España es importante tener una compañía con personas que sepan trabajar con datos, pero en algunas compañías esto no ocurre hasta que la gente se da cuenta del valor de los datos. Los retos dentro de Generali con los datos han sido «acostumbrar a los trabajadores a trabajar con datos. La peculiaridad del impulso data driven dentro de la compañía se encuentran en romper los silos de datos. Otro impulso es que todos tengan las mismas capacidades.«

Natalia Mayoral CDO de Naturgy considera que el fundamental que todos los profesionales tengan conocimientos sobre datos y ha compartido algunas pautas para las empresas que comienzan: «En el momento en el que las empresas interiorizan esto es importante hacer una hoja de ruta que parte desde donde estamos. Hay que valorar todos los ejes: compañía, personas, acceso, calidad, etc. A partir del estudio de evaluación inicial hay que realizar los planes formativos que cada grupo necesita.«. Otra de las cosas que comenta es la importancia del data story telling para explicar y aprender a comunicar los datos.

Ana Ruipérez, Head Business Intelligence B2B de Endesa, cree que en los procesos de data literacy las empresas que «han nacido en un ecosistema digital tiene un plus. Los trabajadores ya saben la importancia que tienen los datos»

También ha participado en la mesa redonda Nuria Canal CDO de UNIR. Ella ha podido dar una visión diferente al resto de participantes, ya que UNIR pertenece al sector educativo. El reto al que se ha enfrentado UNIR con los datos son «los costes que suponían el almacenamiento de datos«. También ha comentado que los problemas dentro de la cultura de datos están relacionados con la madurez del negocio y no tanto con el sector: «Esto no es un tema de sectores sino de la evolución de esta área. En lo que concierne al de educación, en el caso de UNIR nace con un concepto digital y está enfocada en lo digital. Estamos en un nivel de madurez muy bueno como el de otros sectores como seguros o energía, pero hay universidades que hasta la COVID-19 no han impulsado la educación online.»

Keynote IV: Jack Sparrow, el Data Journey y cómo crear modelos predictivos en solo 10 minutos

Iván Navareño, marketing & communication manager de Keyrus junto con Sebastián Rodríguez, enterprise sales en Alteryx han explicado cómo crear modelos predictivos.

Hay empresas que hasta la pandemia no habían tenido problemas de cambios ni en su sector ni entre sus consumidores. Sin embargo, la situación en 2020 cambio radicalmente para ellos. Navarro ha querido explicar a través del personaje de Jack Sparrow cómo han vivido algunas empresas el 2020 y cómo puede ayudar la analítica predictiva en estos casos a crear un modelo predictivo en solo 10 minutos y encontrar soluciones.

Nosotros nos centramos en lo que quiere el cliente guiándolo a través del Data Journey de una manera sencilla.” explica Navareño.

Rodríguez ha mostrado de manera práctica como se realiza esto en pocos minutos y saltándose algunos pasos. La solución que ha creado es un modelo para saber a qué clientes necesita presentarle la opción premium.

Startup moment

Ana Belén Perdigones, directora de programas de marketing y tecnología en ESIC ha presentado los másters de ESIC enfocados en tecnología: inteligencia artificial, ciberseguridad y business analytics.

Generar una visión integradora en efecto triángulo, por un lado, ponemos la tecnología, por otro, la estadística y para terminar la estrategia de negocio para dar soluciones reales a problemas de negocio” explica sobre el último máster Perdigones.  

La siguiente en exponer es Arancha García, directora y co-fundadora de Gen/D. En su presentación ha compartido algunos datos sobre la falta de talentos digitales y la alta demanda que existe. ¿Cómo aceleramos la captación de talentos? Soluciones como Gen/D facilitan esta tarea. “Nosotros lo que hacemos es dar respuesta a las vacantes de las empresas

El último que ha expuesto y ha cerrado la jornada es Ramón López-Lax, Marketing en Parise, que ha presentado un “navegador progresivo relacional e inteligente”. Este programa “extrae información no estructurada de cualquier formato”.

Sala DataRobot

Keynote I: Fiabilidad de las predicciones de IA en entornos críticos de negocio

La primera Keynote de la Sala DataRobot ha versado sobre si son fiables las predicciones de la Inteligencia Artificial en los negocios. El Lead Data Scientist de DataRobot, Federico Castanedo, ha explicado cómo pueden las empresas gestionar distintos tipos de datos, independientemente del entorno de ejecución. «Nosotros podemos gestionar productos en cualquier lenguaje de programación, es una solución muy flexible«, ha dicho Castanedo incidiendo en que a la hora de gestionar los modelos de IA es importante mantener la «seguridad».

Keynote II: Cómo combinar la escalabilidad y la resiliencia para ganar valor a largo plazo

En la segunda Keynote, el Account Executive de Dataiku, Alberto Rodríguez de la Hera, ha expuesto que las organizaciones ya se están dando cuenta de la necesidad de escalar los datos. «Tres de cada cuatro consideran que para poder escalar van a tener que hacerlo antes de cinco años», ha dicho. Él ha indicado que hay que determinar qué datos «van a aportar un mayor valor al negocio» e incorporar en todo momento una «etapa de gobierno que nos permita alcanzar esa resiliencia que permita ganar valor a largo plazo«.

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