El avance y el desarrollo de las nuevas tecnologías han permitido el acceso a grandes volúmenes de información, que una vez procesados y tratados han logrado convertirse en una ventaja diferencial y competitiva para las empresas. Ante este escenario, surge la necesidad de desarrollar un marco de gobierno del dato avanzado que asegure la fiabilidad, trazabilidad y calidad de esta información, al tiempo que mitigue la volatilidad e incertidumbre del entorno y asegure el valor del dato como un activo estratégico de las compañías.
Para David Sanz Díaz, director de Lighthouse de KPMG en España, la fluidez y la eficiencia son dos de los principios fundamentales que promueve el gobierno del dato en el proceso de industrialización de los modelos de inteligencia artificial. Precisamente sobre esta visión giró el webinar ‘Gobierno del dato avanzado: de la artesanía de los modelos a la industrialización’, organizado por KPMG, que expuso la relevancia y el valor del data product (producto del dato, en español).
Como detalla Eva García, socia responsable de Lighthouse de KPMG en España, el valor del dato va más allá del acceso al mismo, pues las empresas deben “garantizar su trazabilidad y calidad, lo que permitirá realizar acciones automáticas o tomar mejores decisiones a través de modelos de inteligencia artificial”. Una realidad que secunda Óscar Méndez, CEO de Stratio, para quien mediante la combinación de la calidad de los datos, el gobierno del dato y el desarrollo de algoritmos se logra la generación de valor.
Como reconoció Natalia Mayoral, responsable Data Office de Naturgy: “los datos son el nuevo lenguaje de las empresas y esto es un imperativo: nos vamos a comunicar en datos y es el momento de darles sitio y cabida”. Se trata de un reto mayúsculo para las compañías, que deberán perfeccionar sus modelos hasta asegurar que los datos adquieren valor de negocio.
En esta línea, José Manuel Fernández, responsable de Gobierno del Dato de El Corte Inglés, destacó dos fases indispensables en este proceso de aportación de valor: la comprensión del negocio y del dato, esto es, comprender dónde aporta valor al negocio y, por otro lado, asegurar la fiabilidad del dato a nivel de gobierno. “La base se traza a través del entendimiento entre ambas partes, con eso garantizamos que los modelos analíticos perduren en el tiempo y obtengamos una base sólida sobre la que poder crecer”, detalla.
El gobierno del dato avanzado tiene un impacto crucial en la industrialización de los modelos de inteligencia artificial y en la obtención del valor del dato. En este proceso, se desgranan una serie de consideraciones clave para la generación de valor a través de las aplicaciones de data products:
La transición desde la artesanía a la industrialización de los modelos, así como la maduración y la consistencia de estos procesos será un reto crucial para las empresas. En palabras de José Luis Agúndez, Global Head Data Architecture de Banco Santander: “tenemos que llegar al punto en que podamos decir con tranquilidad que hay un proceso de ciclo de vida del dato y de los modelos asociados con él”.
Otro de los retos que deberán afrontar las empresas que han dado el salto a la nube es garantizar la seguridad y fiabilidad, así como ajustarse a determinados requerimientos regulatorios. Una acción que deberán abordar de manera conjunta los profesionales de legal y ciberseguridad en la nube. Sin ir más lejos, Natalia Mayoral destacó la regulación europea respecto a la transferencia de datos internacionales, como un cumplimiento ineludible que se debe emprender adecuadamente a partir del entendimiento entre ambas partes, lo que “conducirá a una mayor satisfacción del cliente”.
En definitiva, el gobierno del dato se torna imprescindible para otorgar solidez y trazabilidad al dato, de tal modo que este proceso “se conecte con un caso de uso en el que mejoremos la vida del cliente, la manera en la que operamos o implementemos algo novedoso”, apostilla José Luis Agúndez en torno a la generación de valor. Por su parte, las compañías deberán apostar por el relevante papel del gobierno del dato avanzado para garantizar la calidad, madurez y perdurabilidad del data product.
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