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Hablamos sobre dark data con el CEO de Datumize

Los bancos podrían abandonar las comisiones si comercializaran los datos de las tarjetas de los clientes

Una de las cosas que más ha evolucionado en las últimas décadas es el tratamiento y gestión de los datos. Se ha pasado de esas encuestas masivas en las que la gente no siempre respondía lo que realmente pensaba de los productos, a análisis mucho más sofisticados, casi “mágicos”en ocasiones, donde se revela qué es lo que la gente opina, sus reacciones, gustos, tendencias, frustraciones, enfermedades, preferencias a la hora de comprar y hasta sus planes de futuro. Tanto es así que las empresas dependen cada vez más de su capacidad para descubrir y analizar adecuadamente la información que, queramos o no, proporcionamos diariamente a las corporaciones. Y si hace algunos años se hablaba de los big data, ahora son los dark data los que quieren conocerse, para marcar la diferencia competitiva con el resto de empresas.

Sobre la captación y gestión de los dark data hablamos con Nacho Lafuente, fundador y CEO de Datumize, una empresa enfocada en poner sobre la mesa de sus clientes aquellos datos que a ellos se les escapan, y con los que podrían entender y retener mejor a sus clientes.

TNL: ¿Cómo llega Nacho Lafuente a la creación de Datumize?

Soy ingeniero superior informático. Comencé a trabajar para Siemens en Barcelona y desde entonces he ido pasando por empresas grandes del sector de la informática, trabajando para clientes en este país y en otros europeos. Decidí salir de na de esas compañías, Oracle, para buscar nuevos retos y me fui a otro proyecto que no funcionó. Finalmente, comencé a trabajar como autónomo en casa y contacté con clientes corporativos que había tenido, como Globalia o Gas Natural. Globalia fue quien planteó un reto muy interesante que estaba alineado con una sensación que yo había incubado durante años, referente al desperdicio de información que existe en las empresas. Trabajé en solitario sobre la idea, mediante una prueba de concepto, funcionó y entonces me di cuenta de la gran oportunidad que se abría, lo cual requería la creación de una empresa. Esa empresa es Datumize.

TNL: Vosotros os dedicáis a extraer datos ocultos para ayudar a las empresas a mejorar su eficiencia o a no perder clientes. Una vez que ponéis sobre la mesa vuestro informe, ¿qué suelen hacer las empresas?

Los datos ocultos que encontramos se ponen en valor para que las empresas puedan ser mejores. Eso quiere decir aprovechar las oportunidades perdidas que son difíciles de identificar, ser más rápidos en la reacción a condiciones cambiantes, y tener un registro absoluto de todo lo que sucede para realizar análisis y toma de decisiones informadas. Cuando ponemos nuestro informe inicial sobre la mesa, las empresas se sorprenden porque habitualmente se piensan que lo están haciendo mucho mejor, pero la realidad es cruda y hay que asumirla para mejorar.

los informes sorprenden a las empresas porque siempre creen que lo están haciendo mejor

TNL: ¿Qué pasa con el análisis de esos datos una vez extraídos?

Nosotros hemos tomado un enfoque de producto que es adecuado para las grandes empresas que disponen de plataformas de análisis. Lo que Datumize hace es recuperar datos ocultos, procesarlos para convertirlos en información útil y añadir dicha información a una plataforma del cliente. Esto permite que nuestros clientes no sólo disfruten de esta nueva información, sino que también la pueden comenzar a cruzar con otra que ya controlaban, como la de ventas. Los informes analíticos son de suma utilidad para que las personas responsables del negocio, ventas o marketing tengan una ayuda que les permita entender una realidad cada vez más compleja. Las empresas, para ser competitivas, cada vez son más complejas, necesitan vender más productos, en diferentes mercados y de manera muy competitiva.

TNL: ¿Crees que es más fácil para una pyme identificar sus problemas y mejorar la relación con sus clientes sin necesidad del análisis de datos o es un mal común que afecta al común de las empresas, sean grandes o pequeñas?

No, el tamaño de la empresa no es relevante. La complejidad de un negocio es inherente al sector. Las empresas más grandes tienen más volumen de negocio y más personal, pero la gestión y el análisis del dato también se puede realizar de forma muy humilde o con grandes despliegues tecnológicos. En mi opinión, lo que es relevante es que los equipos directivos tengan la humildad de reconocer que los tiempos cambian y que una persona ya no puede tomar decisiones exclusivamente basadas en la intuición.

TNL: ¿Dais servicio a empresas de cualquier tamaño o hay algunas en las que la inversión necesaria no compensa?

Trabajamos en exclusiva para empresas grandes o muy grandes. En entornos de pyme sólo podríamos entrar con una solución muy paquetizada y dirigida a un sector; por el momento no está en nuestros planes.

TNL: En el caso de grandes compañías, con diversos puntos de atención al cliente (a veces subcontratados), ¿cómo se puede hacer una extracción global que, al ser analizada de coherencia a los datos? ¿Es complejo para las grandes compañías hacer que los datos fluyan transversalmente entre las distintas áreas que atienden al cliente?

Más que complejo, actualmente es una utopía. Estamos hablando con grandes empresas, alguna IBEX35, y los proyectos estratégicos que han arrancado para solucionar este problema se denominan de “multicanalidad”. Es una manera fina de decir que se ha complicado todo de tal manera que los distintos canales operan de forma independiente. ¿Quién no ha ido a una tienda de telefonía y se ha percatado de que la atención al cliente por teléfono no tenía ni idea de lo que pasa en la tienda física? En Datumize hemos reconocido la complejidad de esto y en 2016 sacamos un nuevo producto que también permite recuperar datos oscuros del mundo físico, por ejemplo, una tienda con atención al público que puede estar externalizada.

Muchas de las iniciativas sobre ciudades inteligentes son marketing

TNL: ¿Qué repercusión puede tener la extracción de dark data en áreas como el IoT, el futuro de las smart cities y la robótica?

Últimamente me gusta incidir bastante en el hecho de que cantidad no equivale necesariamente a calidad. Desde mi punto de vista, las mejoras más importantes que percibirán las empresas y las personas en el futuro vendrán de la calidad de las deducciones realizadas a partir de datos, y muchos de estos datos son oscuros. El Internet de las Cosas provocará que muchos dispositivos y situaciones cotidianas pasen a ser “medibles”. Pero que tengas la temperatura de todos los locales públicos de la ciudad, actualmente, sirve para bien poco porque la mayoría de iniciativas que hay en ciudades inteligentes son marketing. Es decir, disponemos de dichos datos pero no se utilizan, por ejemplo, en un portal de transparencia para que los ciudadanos podamos exigir que no se gaste tanto en calefacción en una biblioteca donde hay que ir en manga corta en invierno, porque fíjate que el bibliotecario es friolero y la pone a 25 grados. Estos datos no son oscuros, nos está limitando la legalidad vigente y también los dirigentes, que ponen vallas al campo. Recientemente, en una reunión con un alcalde, me dijo que el servicio jurídico había decidido que para hacer el análisis de cómo la gente camina y compra en una zona céntrica comercial, que había que solicitar permiso por escrito…

TNL: Independientemente de las legislaciones sobre protección de datos, ¿dónde están los límites éticos de la extracción de datos?

La ética es la más humana de las disciplinas. La realidad es que si te instalas una aplicación en el móvil, le estás dando permisos para casi todo, poca gente se lee las condiciones legales de utilización. La realidad es que el correo electrónico no es gratis, hay que pagar los servidores y el personal técnico, pero todo el mundo piensa que es un “derecho adquirido” y se indigna cuando se explica que el proveedor de correo electrónico usa lo que escribes para hacer dinero. La realidad, también, es que los bancos podrían abandonar las comisiones de gestión si pudieran comercializar los datos de consumo de tarjeta de los clientes.

la tecnología siempre se ha adelantado a las reflexiones éticas

Mi opinión es que hace mucha falta que la comunidad académica, científica, política, empresarial y diferentes actores sociales entablen conversaciones profundas sobre la ética de utilización de información. En general, la tecnología siempre se ha adelantado a las reflexiones éticas de la humanidad. Y el posicionamiento habitual de “lo quiero todo gratis y más barato aunque los niños estén explotados en Asia haciendo camisetas pero que nadie sepa nada de mí” es egoísta e inútil.

TNL: Las empresas quieren conocer mejor a sus clientes pero, ¿quieren los clientes que las empresas les conozcan mejor o están un poco hartos de ser una pelota por la que se pelean las compañías?

Las empresas forman parte de la sociedad y están dirigidas por personas. El objetivo principal para la mayoría de las empresas es ser rentables económicamente y para ello necesitan inexorablemente clientes. Debe haber un pacto claro entre empresa y cliente que defina los beneficios mutuos basados en los datos. Es decir, si una empresa se queda con tus datos y los aprovecha comercialmente, tendrá que proporcionar algo a cambio, ya sea un coste del servicio más reducido o unos beneficios adicionales.

TNL: ¿Qué diferencias fundamentales hay entre los tres productos que ofrecéis: Kosmos, Kosmos web service y Observer?

Hemos simplificado el portfolio a dos productos: Kosmos y Observer.

Kosmos es un software que se instala en los servidores del cliente y que permite recuperar datos oscuros directamente desde la red de comunicaciones interna. Usamos el mismo enfoque de las agencias de inteligencia para “espiar” información. Eso nos permite capturar datos oscuros que habitualmente se pierden durante una comunicación porque no se almacenan, por ejemplo, las consultas de disponibilidad y precio de un producto. Las consultas nunca se guardan, son datos oscuros, pero cuando las recuperamos somos capaces de hacer entender a nuestros clientes la diferencia entre lo que realmente te piden los clientes (la demanda real) respecto de lo que realmente estás vendiendo (las ventas).

Observer es una pequeña máquina, un computador del Internet de las Cosas, que permite llevar la captura de datos oscuros al mundo físico. Por ejemplo, a un almacén logístico, un hotel, una fábrica llena de máquinas o una tienda cualquiera. Este producto lo estamos usando para obtener datos de ventas en tiendas (lo que se ha vendido, lo que hay en inventario) que no pertenecen a un único fabricante; dicha información es de gran utilidad tanto al propietario de la tienda, que no suele disponer de capacidad analítica para entender cómo puede vender más, y también al fabricante, que puede ser más óptimo en distribución, marketing y precio.

nuestra capacidad de automatizar decisiones gracias a los datos nos lleva de nuevo a la ética

TNL: ¿Es factible un futuro donde las empresas se acerquen al 100% de aprovechamiento de sus datos? ¿Cuál sería el siguiente paso entonces?

La informática de las empresas, en general, siempre va un poco por detrás de las posibilidades tecnológicas, puesto que los presupuestos son finitos y los recursos humanos limitados. Las empresas que tienen un conocimiento alto de los datos relativos a su negocio están apostando por las decisiones cada vez más inteligentes. Existe mucha controversia acerca de cuánto seremos capaces de automatizar las decisiones, lo cual de nuevo nos lleva al terreno ético.

TNL: ¿Qué es más fácil, sacar a la luz los datos oscuros o interpretarlos adecuadamente?

Para nosotros, que somos una empresa de tecnología, evidentemente lo primero puesto que es lo sabemos hacer. La interpretación depende de cada empresa y, por tanto, es difícil juzgarlo.

la información se puede usar para fines perversos o loables

TNL: ¿Hasta dónde podrían llegar los datos si estas empresas aplican tecnologías como el reconocimiento de rostros, al identificación de personas, NFC, el bluetooth de proximidad, etc.?

Los datos ya llegan a límites que podemos intuir pero que no se pueden confirmar en algunos casos. Es decir, tenemos agencias de seguridad que están obteniendo datos de nosotros que son muy precisos y detallados, pero las mismas agencias tienen lagunas bastante grandes. Si lo supieran “todo” claramente se podrían tomar otras precauciones o decisiones.

TNL: Una reflexión sobre el futuro de la gestión de datos y de Datumize dentro de ese entorno.

Cuando trabajas en tecnología constatas que en muchas ocasiones estás moviéndote alrededor de límites éticos o legales y eso crea una cierta sensación de desasosiego. También de impotencia, porque no estamos creando drogas ni armamento, sino tecnología informática que puede obtener más información. Pero no somos estúpidos, la información se puede utilizar con fines muy perversos o loables. Yo creo que, en general, las empresas lo que necesitan es ser sostenibles y ganar dinero para seguir funcionando, y que el uso que se le da a los nuevos datos está alineado con estos objetivos. También pienso que los límites legales y éticos que son absurdos, como las restricciones de velocidad claramente inadecuadas, sólo contribuyen a que sean obviados con argucias excusándose en lo ridículas que resultan.

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