Reunión semestral del Observatorio Español BIDA 

El 28 de noviembre tuvo lugar, en la sede del Banco de España en Madrid, la segunda reunión del Observatorio BIDA, promovido por AECA, cuyo objetivo es crear una plataforma de intercambio de experiencias sobre el uso de Big Data, técnicas de Inteligencia artificial y técnicas modernas empleadas en el análisis de datos, que generen sinergias entre los participantes en el Observatorio y permitan dar a conocer al público en general y a los miembros de AECA y entidades asociadas en particular, el conocimiento del estado del arte sobre esta cambiante materia. Los miembros del Observatorio, compuesto por 12 empresas españolas y 8 entidades públicas y privadas, además de hacer un breve repaso en esta sesión plenaria de los principales desarrollos de esta materia en los que están involucrados, participaron en dos mesas paralelas de trabajo sobre las que informa sucintamente este boletín, tanto de sus mensajes centrales como de los detalles más significativos de las presentaciones realizadas en la jornada. Ver Programa del encuentro.

Sesión sobre "Aplicaciones de negocio BIDA; El enfoque sectorial"

Las diferentes aplicaciones de negocio compartidas en esta sesión paralela, presidida por Tomasa Rodrigo (BBVA), ofrecieron algunas reflexiones de carácter genérico, de las que se han seleccionado estas cuatro:

- Es importante visualizar los datos de forma sencilla, clara y ordenada; hacerlo nos ofrece mensajes y percepciones concretos sin perdernos en el maremágnum de información.

-  La necesidad que existe hoy en día de utilizar conjuntos de datos cada vez más amplios así como fuentes de información no convencionales.

- La estadística oficial está adaptando algunas de las herramientas estadísticas a los nuevos datos; la mejora y el aumento de la información disponible tiene que descansar en la explotación de sinergias entre instituciones públicas y empresas privadas.

- Relevancia que toma el modelo de gobierno de la información y del proceso de trabajo, como medio de garantía de la transparencia, explicabilidad, desempeño y permanencia a lo largo del tiempo.

Se ofrecen a continuación algunos detalles de las presentaciones realizadas en la sesión.

“Capa de difusión y presentación de resultados en un proyecto Big Data: uso de Shiny en proyecto para el CES de Mallorca”. Presentación realizada por Julio González y Juan Antonio Vicente, de la UNED. 

En todo proyecto de Big Data es importante tener presente el “valor de los datos”. Son éstos los que nos permitirán entender mejor la realidad y dar contestación a aquellas preguntas que nos planteamos y, en definitiva, lo que da sentido al desarrollo de complejos sistemas tanto de hardware como de software.

En ocasiones para comprender la realidad no hace falta aplicar grandes modelados o desarrollar complicados algoritmos, solo conviene presentar y relacionar los datos para comprender el problema o el negocio. En este sentido, tanto en la fase inicial de cualquier proyecto de Big Data Science como en la difusión final, herramientas como Shiny, construida en R, aportan un valor añadido ya que permite una visualización de los datos de forma sencilla, clara y ordenada orientando mejor la toma de decisiones, en el caso concreto de este proyecto, sobre la estimación de la renta municipal de Mallorca, con una interfaz interactiva de acuerdo al interés del usuario.

“Algunas aplicaciones con fuentes de datos no convencionales para el análisis macroeconómico”. Javier Pérez (Banco de España) 

La utilización de estas nuevas fuentes de información y de análisis permite realizar ejercicios de medición de la incertidumbre, a partir de textos de noticias, utilizando técnicas de aprendizaje supervisado para estudiar su impacto económico. La presentación destaca la importancia del calibrado del modelo desarrollado para poder obtener indicadores de confianza que, contrastados con los de la literatura existente, demuestran ser de utilidad. Se informó igualmente sobre las posibilidades analíticas que ofrece el uso de fuentes alternativas para la medición del consumo agregado, como por ejemplo la utilización de datos obtenidos con Google trends, que permite elaborar nuevos indicadores que permiten ayudar a predecir la evolución del consumo en términos cualitativos, pero no cuantitativos, si compitieran con las estadísticas oficiales.

“Inferencia con datos de telefonía móvil (sintéticos) para Estadísticas oficiales”. David Salgado (INE, Instituto Nacional de Estadística) 

En el contexto del Sistema Estadístico Europeo (SEE), el INE coordinó el paquete de trabajo sobre el uso de datos de telefonía móvil para la producción estadística inicial en el Vision Implementation Project llamado ESSnet Project on Big Data para el período comprendido entre enero de 2016 y mayo de 2018. El potencial de estos datos para la producción de estadísticas oficiales en diversos dominios (movilidad, turismo...) es evidente, pero el empleo de esta nueva fuente de datos presenta retos de diversa naturaleza. El primer reto viene derivado del acceso a estos volúmenes de información, ya que conlleva un grado mucho mayor de complejidad que los métodos de recogida clásicos, para lo que el SEE aboga por la búsqueda de modelos de colaboración (partnership models) mutuamente beneficiosos. El segundo reto viene derivado de que las técnicas de inferencia tradicional basadas en los diseños muestrales, ya no pueden utilizarse y la estadística oficial debe proporcionar métodos de inferencia que alcancen los estándares de calidad tradicionales de las estadísticas oficiales. En el marco del proyecto citado y de su segunda parte (noviembre de 2018 - diciembre de 2020), el INE ha propuesto el empleo de herramientas de modelización jerárquica bayesiana. Su aplicación a datos sintéticos (simulados) generados con ayuda de datos del Padrón municipal (población) y datos de la CNMC (tasas de penetración) a situaciones muy preliminares (poblaciones cerradas) permite pensar que este marco es suficientemente versátil para producir estimaciones precisas y definir indicadores de calidad en

sintonía con los marcos de garantía de la calidad y el Código de Buenas Prácticas del SEE.

“Cómo los servicios cognitivos están trasformando las operaciones bancarias”. José María Lucía Moreno (EY) 

La aplicación de las técnicas de Big Data e IA ya es una realidad en muchas empresas, tras una primera fase de llevar a cabo pruebas de concepto, el siguiente paso es el diseño de un modelo de gobierno que permita extender su aplicación en toda la organización.

El potencial es enorme, especialmente cuando las diferentes soluciones se combinan para crear nuevos modelos de negocio, de atención al cliente, operativos, etc. En muchas ocasiones las mejores oportunidades se encuentran en complementar y mejorar una tarea que actualmente realiza una persona más que en buscar su automatización completa.

Una aplicación exitosa y de alcance en una empresa requiere de un marco que permita poder confiar en una solución de IA, lo que implica tener identificados los riesgos y controles en cada una de las fases y aplicar las estrategias adecuadas en cada fase desde el propio diseño, la identificación de fuentes de información, el entrenamiento, la puesta producción y la posterior monitorización del desempeño y rendimiento.

Sesión sobre “Infraestructuras y tecnologías involucradas en la transformación digital”

Las ponencias de esta sesión, presidida por Ismael Cuesta (Banco de España), abordan el desafío que la transformación digital supone para las empresas, tanto desde el punto de vista tecnológico como organizativo. Cabe destacar a modo de resumen algunas reflexiones compartidas:

- El marco de la transformación debe considerar tanto los resultados a los que debe orientarse (“above the glass”), como también distintos aspectos que las organizaciones deben abordar para producir los necesarios cambios internos (“below the glass”).

- La incorporación progresiva de las tecnologías Big Data conlleva retos organizativos y de gestión de equipos

- No obstante existen soluciones para afrontar los distintos problemas a los que se enfrentan las organizaciones cuando inician el largo viaje digital. También existen soluciones para acelerar la adaptación de procesos, con metodologías que facilitan la reutilización y la rápida implantación.

A unos (problemas) y otras (soluciones), dan cabida las distintas presentaciones de esa sesión, según se informa a continuación.

“Proceso de creación de un ‘Lago de Datos’ en una compañía”. Carlos Fernández (Informa)  

La empresa Informa facilita su experiencia histórica de incorporación progresiva a las tecnologías Big Data como base de su transformación digital, destacando principalmente los retos organizativos y de gestión de equipos que este cambio conlleva.

El proceso de construcción del Lago de Datos de INFORMA forma parte del proceso de delivery de la compañía. De hecho, las evoluciones siempre han venido marcadas por cambios de mercado en requisitos (generalmente ligados a la aportación de valor) y por incrementos de volumen y velocidad. Las herramientas tradicionales, basadas en bases de datos relacionales no podían dar respuesta a estas transformaciones y ha sido necesario ir adaptando la arquitectura de ejecución. Llegó un momento en el que crecer de esa forma era inviable si no se realizaba un cambio global incluso a nivel estratégico y de propuesta cara al mercado.

“Adoptando la transformación digital: retos para las organizaciones". Juan Murillo (BBVA)  

BBVA fue una de las primeras grandes corporaciones financieras multinacionales en emprender el proceso de transformación digital orientado a ofrecer servicios de valor y personalizados hacia sus clientes apalancándose en los datos.

Esta transformación implica la utilización de nuevas plataformas digitales, pero también cambios hacia metodologías de trabajo ágiles, junto con inversión en talento para el refuerzo de las capacidades analíticas, de diseño y de desarrollo de aplicaciones, siempre bajo la visión de los expertos de negocio. Gracias al conjunto de funcionalidades que transforman los datos del cliente en información útil para la toma de decisiones, muchas de ellas basadas en soluciones de inteligencia artificial, la aplicación móvil de BBVA ha sido reconocida en 2018 por segundo año consecutivo por Forrester como la mejor aplicación de banda mundial.

"Decisiones claves para el viaje hacia una organización data-driven (transformación digital)". Richard Benjamins, (Teléfonica LUCA) 

Convertirse en una organización “data-driven” no es fácil. En este viaje se pueden distinguir distintas fases: exploración, transformación, “data-driven” y “AI-powered”. Telefónica empezó su viaje hacia una organización “data-driven” en 2012. Ahora, en la fase “AI-powered”, Telefónica usa el Big Data y la IA para usos internos, para mejorar la relación con los clientes y para ayudar a otras empresas y organizaciones en su transformación. Durante este viaje de transformación hay muchas decisiones complicadas a tomar, y no siempre es fácil identificar ni cuáles son, ni las distintas alternativas que se pueden plantear para su solución. Como ejemplo cabe destacar: cómo seleccionar los casos de usos, cómo organizar el área de “data” y a quién tiene que reportar, cómo financiar la inversión, cómo medir el impacto económico, etc... Plantearse estas decisiones y sus impactos, antes de iniciar en una organización una transformación digital, ayuda a acelerar el viaje.

"Plataforma colaborativa data analytics (Powerbrain / XDP)". Javier Barguño (PWC) 

PowerBrain es una plataforma Big Data desarrollada por PwC, para poder llevar a escala iniciativas analíticas, tanto dentro de la propia organización, en sus proyectos de consultoría, como fuera de ella, para ayudar a sus clientes a implementar la analítica en sus organizaciones. PowerBrain no es solamente una herramienta tecnológica sino que también es una forma de llevar a la organización una manera eficiente y escalable de trabajar con datos y producir modelos analíticos que generen valor en la organización. En definitiva, los aspectos metodológicos que esta plataforma incorpora facilitan su reutilización y rápida implementación en las distintas empresas.

Ver las presentaciones disponibles de las empresas participantes.