Un proyecto de datos exitoso debe ser innovador y responder al negocio

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Entender el negocio es el primer paso en un proyecto de datos

Fuente:  Fotolia TechTarget

Aunque la inteligencia artificial (IA) como tendencia tecnológica está muy de moda, todavía necesita madurez, así como contar con una cultura organizacional adecuada para que las empresas la aprovechen al máximo en proyectos de datos. En este camino, un socio de negocios puede ser la diferencia para conseguir destapar el valor de los datos que ya tienen las empresas, y lograr retornos de inversión. Este fue el caso para Grupo Peñafiel.

En una mesa redonda organizada por Bluetab, denominada “Café con Expertos”, Guadalupe Tovar, Finance Planning & Reporting Manager para México de la empresa de producción y distribución de bebidas carbonatadas y no carbonatadas, relató su experiencia con un proyecto de analítica financiera, realizado con ayuda de la empresa de soluciones de datos.

La solución de “Finance Analytics nace de la necesidad de manejar datos, porque podemos tenerlos ahí, pero [se trata de] cómo los quiero ver, cómo los necesito para poderles sacar mejor provecho”, dijo la ejecutiva. Una de las claves, señaló, fue que ellos sabían exactamente lo que querían y cómo lo querían, y que los equipos de TI y de consultoría pudieron escucharlos atentamente para ofrecerles las mejores opciones.

Aún así, no se trata de un proceso sencillo. Para tener una solución que permitiera observar tendencias y prever comportamientos, primero hubo que enfocarse en los datos que se tenían. El encargado de Inteligencia de Negocios de TI de Peñafiel señaló que la manera en cómo está constituida la información es muy amplia, pues los sistemas entregan diferentes tipos de información que está unificada. Por ello, el primer paso para consolidar los datos es darles estructura y que sirvan para usarlos en los analíticos.

Liliana Palestina, CTO de Bluetab México, explicó que, al trabajar con los datos, es imprescindible entender el negocio primero para plasmar correctamente lo que se requiere en una solución adecuada, que entregue los resultados esperados.

Además, otro objetivo del proyecto era automatizar procesos para dejar de estructurar la información de los procesos de PIM de Finanzas en archivos planos, que estaban colapsando la memoria, espacio y capacidad de procesamiento de los servidores físicos. Coincidentemente, el equipo del proyecto aprovechó el impulso de una reestructuración corporativa global, que involucraba la transformación digital del equipo global de analíticos y actualizaciones de infraestructura, que incluían la migración hacia nuevas plataformas.

El desarrollo de la solución de Finance Analytics, con la que ya tuvieron tres cierres fiscales trabajados, llevó aproximadamente un año y dos meses desde su conceptualización, contó Guadalupe Tovar. Aunque nació del trabajo entre las áreas de Finanzas y TI, en conjunto con Bluetab, la solución ahora integra y consolida información que proviene de distintos equipos multidisciplinarios, incluso TI, bajo principios de gobierno de datos. El proyecto unificó la información y estableció un solo punto de control. “Es el principio del IA, una sola verdad de la información”, contaron.

El gobierno de datos permite enfrentar los sesgos que pueden contener los datos que se generan dentro de los distintos departamentos de una empresa. Resulta fundamental porque es difícil controlar las células que se generan dentro de las diferentes áreas de negocios y que pueden generar insights sesgados, advirtió Emilio Serra, Head of Data Governance en Danone México.

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