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Entrevistas temáticas: Javier Miranda, CEO de Gloin

Entrevistas temáticas: Javier Miranda, CEO de Gloin

Si los datos no son de calidad, los análisis no contarán con la fiabilidad necesaria, y tampoco serán fiables las decisiones estratégicas basadas en ellos. De todo esto nos habla Javier Miranda, CEO de Gloin, empresa con amplia experiencia en el diagnóstico y desarrollo de herramientas para la calidad del dato.

– ”¿En qué consiste el trabajo de Gloin como expertos en Calidad del Dato?”
En Gloin estamos especializados en la gestión de la calidad del dato en un ámbito muy concreto: la información sobre derechos de autor en obras musicales. Llevamos cerca de 10 años trabajando en el desarrollo y mantenimiento del proyecto internacional que lleva a cabo el análisis y diagnóstico de la calidad de esta información, que es compartida por diferentes Sociedades de Derechos de Autor del mundo. Para desarrollar este proyecto con éxito nos apoyamos en tres pilares clave: conocimiento sobre calidad de datos, alta capacidad técnica, y conocimiento de negocio. Una formación profunda en el ámbito de la calidad del dato y sus dimensiones es esencial, especialmente consistencia, cobertura e integridad, que fueron las analizadas y tratadas en el ámbito del proyecto. Técnicamente aportamos nuestra capacidad y experiencia para alcanzar una alta optimización y fiabilidad en el desarrollo del software que analiza los cientos de millones de obras. Por último, adquirimos un profundo conocimiento de negocio que nos permitió entender adecuadamente la estructura y significado de la información que analizamos y obtener resultados coherentes con un gran valor real. Todo ello nos permite ofrecer hoy el conocimiento y experiencia adquiridos en éste ámbito a través de nuestro servicio para el desarrollo de soluciones similares, aplicables a éste y otros sectores con la misma problemática o necesidad.

“¿Existen diferentes perfiles técnicos especializados en análisis y calidad de datos? Háblanos de ello y sobre cuáles forman parte de vuestro equipo.”
Es cierto que existen múltiples perfiles que tienen en común la especialización en el análisis e interpretación de grandes volúmenes de información, aunque con objetivos diferentes dentro de este concepto global. Podemos comentar algunos como el Analista Digital, que es un perfil relacionado con la interpretación de los datos procedentes principalmente del mundo online, y suele enfrentarse a problemas acerca de medir, analizar y sacar conclusiones sobre información relacionada con perfiles de usuario, segmentos, usabilidad, etc., principalmente orientado a marketing y medios. Por otro lado tenemos el Arquitecto Big Data, un perfil más cercano a la técnica y al diseño de infraestructuras para el tratamiento de la información, que suele contar un conocimiento profundo de las tecnologías y herramientas apropiadas para almacenar, procesar, analizar, visualizar y obtener conclusiones a partir de datos que serían imposibles de gestionar con métodos tradicionales no basados en Big Data; y por último, el Data Quality Expert, un perfil mixto con capacidades técnicas, analíticas y de negocio, enfocado en el diagnóstico y solución de problemas o incoherencias en la información. Éste es el perfil con que contamos en Gloin, especializado en el análisis y validación de información, diagnóstico problemas, y propuesta de soluciones a los mismos, todo ello haciendo uso de las herramientas y técnicas adecuadas para cubrir tanto los requisitos funcionales como los de negocio.

– “Basándote en vuestra experiencia, ¿dirías que son válidas las mismas soluciones para la gestión de la información en Pymes y en grandes empresas u organismos?”
Válidas tal vez, pero no adecuadas. La diferencia más notable que hallamos entre la información de ambos tipos de empresa está en el volumen y complejidad de su estructura, así como las reglas de negocio que gobiernan dicha información. En el caso de las Pymes, suelen contar con un volumen y complejidad relativamente bajos, y con reglas de integridad y consistencia más simples. En estos entornos suele ocurrir que las soluciones generalistas para la gestión de la calidad del dato sean más complejas de implantar, ya que tienden a abarcar muchos tipos de problemáticas y buscan cubrir requisitos que son innecesarios para casos más simples, por lo que un desarrollo a medida con un ROI adecuado suele ser más adecuado y efectivo. En el caso de grandes empresas u organismos, el volumen y complejidad de la información son altos, y las reglas que se aplican suelen ser numerosas y complejas. Aquí la implantación de herramientas existentes de Data Analytics y Business Intelligence permiten poner orden en los grandes data lakes o lagos de información (en muchos casos desestructurada) de que disponen, y suelen conformar la solución más idónea. Sin embargo, es habitual que existan partes o componentes de esos sistemas con requisitos específicos de calidad de datos que requieran un desarrollo preciso y a medida para resolver una problemática concreta e integrarlo dentro de la solución global. En Gloin estamos especializados justo en estos casos, y es donde más valor podemos aportar a nuestros clientes a través de nuestra experiencia, capacidad de análisis y atención personalizada.

– ”¿Crees que existe algún sector más sensible de necesitar un análisis de la información?”
Cualquier sistema de información distribuida y relacionada debería someterse a un proceso de monitorización y auditoría de calidad periódica que evalúe la validez e integridad de sus datos. En especial, creemos que aquellos sectores donde la validez de la información puede tener repercusiones importantes en la vida de las personas están más necesitados de procesos para el análisis y verificación de la calidad de su información. Parece obvio que un dato erróneo en un sistema de etiquetado de teclados de ordenador no tiene la misma repercusión que una referencia equivocada en el etiquetado de un fármaco. Por ello, consideramos importante que sectores como la sanidad, la administración pública, las aseguradoras o la banca, por ejemplo, dispongan de herramientas adecuadas que les permitan asegurar la calidad del dato en todas las dimensiones posibles, para que el uso que se haga de esa información no derive en la toma de decisiones erróneas.

– ”¿Podrías hablarnos sobre algún proyecto en el que la aplicación de procesos de Data Quality haya significado una “revolución”?”
Decir “revolución” quizá sea decir mucho, pero sí podemos hablar de mejoras espectaculares, y el mejor ejemplo lo tenemos volviendo al ámbito de los derechos de autor. Antes de que desarrollásemos el proyecto para analizar la calidad de su información, las mayor parte de las sociedades de autor no disponían de una forma efectiva para conocer con exactitud si la información que tenían sobre las obras registradas en ellas o en otras sociedades era verdaderamente correcta y coherente con el resto. Los procesos de evaluación de la calidad del dato les permitieron detectar y solucionar rápidamente inconsistencias en la información producidas por diversos factores, tales como la diferencia en los tiempos de actualización de cada sociedad, referencias incorrectas, errores en procesos manuales, etc. Estas incoherencias repercuten directamente sobre el reparto económico, por lo que una adecuada gestión de la calidad en esta información permite asegurar una distribución justa y fiable, ayudando a las sociedades de autor en su camino hacia la oferta de servicios más competitivos, confiables y transparentes. En general, creo que podemos hablar de fenómeno “revolución” siempre que la implantación de procesos de calidad de datos redunde en una toma de decisiones mucho más efectiva y genere valor gracias a que la información en la que se basan es correcta. En esos casos, los procesos de gestión de la calidad del dato alcanzan el nivel de imprescindibles, consiguiendo que la información refleje fielmente la realidad sobre la que se toman las decisiones, y que las acciones consecuentes deriven en el éxito esperado.

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