El 'oro de la era digital', el 'petróleo del siglo XXI', el 'maná tecnológico', el 'Santo Grial moderno'. Son muchos los nombres que se le han ido atribuyendo a los datos, esa información de extraordinario valor que las compañías han ido extrayendo, almacenando y procesando hasta conseguir explotarlos de forma eficiente. Son muchos años hablando ya de estos conceptos, hasta la saciedad, pero es ahora cuando parece que los astros -de capacidad de cómputo en la nube, metodologías e inteligencia artificial- se han alineado para hacer realidad esa vieja promesa del 'big data' en nuestro mundo.

A las cifras nos remitimos: este mismo año, el sector del 'big data' y la analítica de datos recibirá una inversión de más de 215.700 millones de dólares (unos 183.872 millones de euros al cambio actual). Son datos de la firma de análisis IDC, que suponen un crecimiento respecto al pasado año de más del 10%. A diferencia de muchas otras áreas del mercado de servicios de TI, los servicios de 'big data' y análisis siguen creciendo a medida que las organizaciones confían en la información de los datos y en soluciones de automatización inteligente. 

"Al inicio, el 'big data' vino de la mano de la transformación digital y las empresas se subían a esta ola, pero en realidad era una moda", introduce Luisa Casañer, Head of Data Strategy en Ibermática, durante un encuentro organizado por D+I. "Nosotros llevamos 20 años dedicándonos a analítica tradicional de toda la vida -cuadros de mando, reporting...- y en los últimos cinco años hemos ido viendo ya proyectos reales que van más allá de la evangelización. La tecnología está un poco más madura y las empresas ya tienen necesidades reales y buscan resultados concretos".

Coincide en el diagnóstico Javier González Domínguez, Chief Innovation Officer en EVO: "Esta maduración coincide con el avance de la digitalización y la necesidad de conseguir mayores eficiencias. Al ir buscando esas eficiencias, se van obteniendo datos que luego hay que tratar y explotar para saber si lo que hacemos está bien o mal. Va en línea con el minado de procesos, que nos permite seguir mejorando procesos como el de solicitud de una hipoteca: una vez digitalizado y cuando ya parece perfecto, hay que seguir midiendo para intentar mejorarlo. Y ahí es donde podemos usar los datos, para hiperpersonalizar los servicios a nuestros clientes y aprovechar las capacidades que hoy en día proporcionan los grandes proveedores tecnológicos en inteligencia artificial y nube".

Precisamente esta entidad bancaria es una de las avezadas en estos dominios del 'big data'. Su máximo responsable de Innovación reconoce que el financiero es uno de los sectores con más cantidad y ricos datos, "aunque también es de los más regulados del mercado". Para Javier González Domínguez, "hay dos vertientes en el uso de la información, tanto para intentar mejorar la eficiencia en procesos internos, que en ocasiones implica reinventar toda la forma en que se ha venido trabajando durante muchos años, como para lo que ve el cliente. Eso tan sólo es la punta del iceberg, pero obviamente intentamos anticiparnos a sus necesidades y hacerle más transparentes sus finanzas".

Luisa Casañer, Head of Data Strategy en Ibermática. Foto: Silvia Pérez

Asiente Luisa Casañer ante la intervención de su compañero de debate, antes de introducirse de lleno en aspectos más técnicos. "Esta tecnología es transversal y común en todas las empresas, al igual que la necesidad de apostar por metodologías que ya están contrastadas y la preocupación por el gobierno del dato. Nosotros, por ejemplo, podemos trazar el dato desde su origen hasta que el usuario lo ve como resultado de un proceso de machine learning".

Detalla la directiva de Ibermática que "otra de las cosas que han funcionado muy bien en los últimos años ha sido la reutilización, es decir, sacar activos tecnológicos en forma de pequeñas píldoras que pueden identificar a un cliente o una empresa como un mismo activo y reaprovechar todo ese tipo de sinergias para tener éxito". 

La disrupción en este sentido llega hasta lo que la experta de Ibermática llama 'big data as-a-Service', "que en un mismo precio incluye toda la infraestructura, el software, gobierno y explotación de datos... de modo que para la empresa es un servicio y pueden beneficiarse de todas estas posibilidades sin preocuparse de lo que hay detrás".

Ya sea con tecnologías tradicionales -Cloudera, Stratio, etc.- o con productos más novedosos, como IBM Cloud Pak for Data (una suerte de entramado de datos para conectar diferentes silos en local o en la nube), Casañer resalta no obstante que gran parte del éxito o el fracaso en esta clase de iniciativas depende de la propia forma en que los equipos de TI gestionan estos despliegues.

"Otra cosa que tiene mucho éxito es la llamada Oficina de Gestión de Analýtics, que es una especie de equipo flexible que combina científicos, analistas y arquitectos de datos porque al final hay muchos aspectos a tener en cuenta al emprender un proyecto de 'big data' y hay una gran duda sobre qué producto escoger no ya para el presente, sino de cara a un futuro en que vayamos a la nube, por ejemplo, y queramos evitar quedarnos atrapados en un determinado vendedor", detalla la experta. "Ahí es donde las empresas tecnológicas como la nuestra pueden acompañar a las compañías con un conocimiento que a lo mejor no está tan interiorizado en sus departamentos de IT".

Javier González Domínguez, Chief Innovation Officer en EVO, durante el encuentro de D+I. Foto: Silvia Pérez

Por su parte, Javier González Domínguez, Chief Innovation Officer en EVO, detalla cómo enfrenta este aterrizaje de las musas al teatro del 'big data'.

"Al final, la banca suele operar en dos mundos. En nuestro 'core' no deja de entrar información, pero luego la consolidamos en una base de datos de toda la vida que nos permite tener los movimientos al día siguiente. Y estamos viendo casos de uso de hiperpersonalización de todo tipo, incluso aquel que acaba de sacar dinero en un cajero y le han cobrado comisión cuando tenía uno cercano en el que no hubiera pagado (al que tratamos de avisar con una notificación). Para conseguirlo, nosotros desde 2015 empezamos a funcionar con la nube para ir montando diferentes capas de análisis de datos, desde el 'core' a lo que está haciendo el cliente en la web, la banca móvil... Mezclamos todos los datos, como si fueran tuberías, hasta que salta una regla de negocio y avisamos al cliente en el momento y de la forma oportuna", detalla el ejecutivo de EVO.

Y es que estamos ante un camino que apenas hemos empezado a recorrer. "Estamos continuamente mejorando las hiperpersonalizaciones y combinando mejor los datos para dar el mejor servicio al cliente", reconoce el directivo de EVO, quien sitúa a las tecnologías de voz como un importante activo para su entidad.

"El año pasado incluimos nuestro asistente de voz en el contact center, además de en el móvil, y eso fue un desafío tremendo: estamos usando los sistemas de reconocimiento de voz a texto de Google, de procesamiento de lenguaje natural. Lo importante es que estos sistemas automáticos luego empiezan a dar muchos datos que generan un gran conocimiento sobre por qué está llamando un cliente, cómo detectar una incidencia y picos puntuales de interés", precisa González Domínguez.

Luisa Casañer, Head of Data Strategy en Ibermática y Javier González Domínguez, Chief Innovation Officer en EVO, durante el encuentro de D+I. Foto: Silvia Pérez

Un ejemplo claro del uso de datos de cara -voz mediante- al usuario final es el buscador de movimientos en la aplicación móvil de EVO. "Hacer esto en un terminal pequeño, con decenas de transferencias en un mes, es algo imposible. El cliente no quiere andar poniendo filtros u organizar por cajas el contenido: lo que busca es saber cuánto se gasta al mes en comida, cuánto en viajes...", adelanta. "Lo voz nos permite hacer esto de forma natural, haciendo preguntas sencillas que tienen en cuenta todos esos datos en su backoffice".

"Todas estas tecnologías llegan para ser útiles, no tanto para ser glamurosas. Las nubes ya son algo esencial, incluso en sectores como la banca que fueron más temerosos al principio por temas regulatorios. Y la personalización de todos los productos debe ser cada vez más sencilla", concluye el diálogo Luisa Casañer. "El éxito y el futuro del 'big data' dependerá de esta madurez tecnológica y de cómo enfrentemos el cambio cultural y la formación de los empleados, hasta que se convierta en un servicio de negocio que trascienda más allá de los departamentos de innovación y tecnología".