El papel del «data» en un entorno real

Febrero de 2018
Entrevista a Itziar Sola, Enterprise Risk en Bank of Tokyo Mitsubishi y antigua alumna del Máster en Data Science y Big Data en Finanzas.

En el informe sobre el trabajo del futuro del observatorio ADEI, iniciativa de Google, Afi y el Instituto de Economía de la Universidad de Alicante para generar conocimiento y debate en torno a las TIC y la digitalización, se profundiza en las repercusiones de la llamada cuarta revolución industrial.

Los avances tecnológicos producidos en las últimas décadas están generando un amplio debate en la sociedad. La productividad y eficiencia de las máquinas inteligentes, que posibilitan la automatización de muchas tareas, exige al factor humano cambiar de enfoque en esta «Cuarta Revolución Industrial».

Una de las palancas del cambio es el Data Science y el Big Data. Las nuevas tecnologías generan volúmenes ingentes de datos que, bien explotados, pueden conllevar la optimización de recursos, la prevención de problemas, una mayor eficiencia energética, elevar la calidad de vida...

La cuestión es, ¿existen profesionales preparados para asumir esta nueva ciencia? Y, ¿están las empresas preparadas para asumir el cambio que conlleva?

Para obtener una visión cercana a la realidad empresarial, desde Afi Escuela hemos entrevistado a Itziar Sola Arriezu, del departamento de Enterprise Risk Management en The Bank of Tokyo-Mitsubishi UFG en Londres y antigua alumna del Máster en Data Science y Big Data en Finanzas.


P. ¿Cómo ves el panorama empresarial actual en relación con el Data Science y el Big Data?

R. A ninguna organización se le escapan las ventajas competitivas que proporciona el Data Science. Y menos aún a las empresas privadas. Prueba de ello son los nuevos perfiles profesionales que buscan y que a día de hoy aún escasean.

Ahora bien, sacar jugo al Data Science requiere tiempo, presupuesto, profesionales cualificados y cambios organizativos. Para las startups, nacidas en medio de la Cuarta Revolución Industrial, es más fácil que para las empresas más maduras. En general, el aprovechamiento del Data Science en las empresas de mayor tamaño y edad va a llevar más tiempo ya que requiere implementar exitosamente los cambios estratégicos para adaptarse a la era del conocimiento.

No hay que olvidar que para poder sacarle partido es condición necesaria disponer de datos de calidad porque sin datos fiables poco se puede hacer. Pero cuidado también con la utilización extensiva de los datos: en unos meses entra en vigor la nueva normativa europea de Protección de Datos. Nuevas normas suponen costes adicionales.

Volviendo a la pregunta inicial, el mismo panorama empresarial en torno al Big Data que vemos en España se percibe en otros países vecinos y en diferentes sectores industriales. Son tiempos de cambios.


P. Los informes publicados por instituciones y consultorías revelan una falta de formación y de perfiles capaces de llevar a cabo esta inserción de protocolos y explotación del dato. ¿Estas conclusiones son también percibidas así en el día a día de las empresas?

R. Más que falta de formación hablaría, por un lado, de la escasez de perfiles capaces de analizar en profundidad los datos. Ahora mismo hay una sobredemanda de esos perfiles en el mercado laboral mundial. Por otro lado, podríamos hablar de la falta de experiencia. Hay profesionales muy preparados que hacen auténticas obras de arte con los datos. Me vienen a la cabeza un par de compañeros del Master de Afi. Pero gran parte de esos «artistas del análisis de datos» no cuentan con la experiencia suficiente en el mundo empresarial para explotarlos de manera más eficiente. Este fenómeno también se percibe fuera de España.

La comunicación es la clave para acelerar un mejor aprovechamiento del Data Science dentro de las organizaciones. Los profesionales que han trabajado en la misma empresa durante toda su carrera profesional conocen la cadena de valor mejor que nadie. Los nuevos perfiles profesionales saben sacar partido a los datos internos y a las fuentes de información externas. Lo que hace falta es que ambos equipos interaccionen. No es baladí que los cambios estratégicos de muchas empresas hoy en día empiecen por hacer más amigables los ambientes de trabajo.


P. ¿Quiénes actualmente están haciendo un mayor uso o explotación de estos datos?

R. Se podría decir que, por ahora, los que realizan una mayor explotación son las áreas de marketing y ventas.


P. ¿Cómo te ha ayudado el Máster en Data Science y Big Data en Finanzas en tú inserción laboral y en el desarrollo del día a día en tu puesto de trabajo?

R. El Máster Executive en Data Science y Big Data te enseña las técnicas y herramientas de extracción, tratamiento, análisis y explotación del dato con casos prácticos reales. Además, la posibilidad de resolverlos en equipo con compañeros de distintos sectores profesionales es un plus muy enriquecedor.

Luego, cuando acaba el Master empieza el reto. Aplicar los conocimientos adquiridos en el Master en tus labores diarias depende de muchos factores, entre ellos, el grado del avance tecnológico de tu organización, el tiempo disponible y los profesionales que te rodean. Un grupo de compañeros con inquietudes similares y con ganas de mejorar las técnicas actuales es, junto con una base de datos de calidad, el mejor ingrediente para sacarle partido al Data Science.

Cuando empecé el Master Executive no tenía ni idea de programación ni de las técnicas de análisis de Data Science. Ahora, poco a poco, colaboro con distintos equipos para mejorar el análisis, la medición y la gestión de riesgos financieros en la industria bancaria.

La visión de Itziar Sola Arriezu viene a reforzar los datos que arrojan estudios como el de McKinsey Global Institute. Éste señala como, solo en Estados Unidos, en 2018 habrá 190.000 vacantes de empleo para este perfil del científico de datos que se quedarán sin cubrir.


En Afi Escuela creemos que la formación en técnicas de análisis de datos es indispensable para establecer estrategias más eficientes y eficaces. Por ello, contamos con formaciones como el Máster Executive en Data Science y Big Data o el Máster Executive en Data Science y Big Data en Finanzas. Estas se centran en formar profesionales de alto nivel y ayudarlos a que puedan aportar soluciones innovadoras y determinar estrategias que generen valor a través de la analítica de datos.

Por lo tanto, ambos cursos de posgrado están enfocados a enseñar sobre lo que es ya el presente del sector empresarial y financiero y dar a conocer un nuevo mercado potencial en el que se puede monitorizar el comportamiento de los clientes con solo un par de clicks.

Lucía Ayllón, área de Marketing de Afi Escuela de Finanzas.