Las empresa obtienen datos de sus clientes por múltiples canales: web, redes sociales, correo electrónico, etc. Una buena gestión de esa información puede ayudar a capear momentos tan inciertos como los que se aproximan. Recabar datos sobre el comportamiento de los clientes, sus costumbres, maneras de comprar, etc., a fin de analizarlos, puede ser una hoja de ruta clave para optimizar el funcionamiento de cualquier negocio.

Las principales patronales están alertando de la necesidad de que las pymes entiendan la importancia de aumentar la productividad de sus recursos. El desafío es conseguir dar la vuelta a la crisis, a partir de un mayor conocimiento de la propia empresa, lo que puede llevar a la optimización de sus costes y a una mejora en su capacidad de respuesta. El buen uso de los datos permite tomar las decisiones correctas ante cualquier situación.

Así lo defiende Juan Ramón González, cofundador de Mática Partners, empresa creada en 2018 que cerró el pasado ejercicio con una facturación de 2,5 millones de euros, cifra que según él llegara a los 3,5 millones en 2023. Para González, las organizaciones necesitan saber cómo usar bien los datos que recogen para ofrecer mejores servicios, para ser mejores. En sus más 15 años de experiencia, se ha dedicado con éxito a ayudar a las grandes empresas a decidir bien, dando luz sobre los datos que manejan e interpretan a diario, obteniendo así la información más útil para optimizar su negocio e innovar. Por todo ello, se considera uno de los profesionales de referencia en España. Lo entrevistamos.

♦ diarioabierto.es: Mática Partners se promociona como empresa desarrolladora de soluciones orientadas a propósitos, soluciones de business analytics, big data y gobierno del dato. ¿En qué destaca de su competencia?
Juan Ramón González: Al crear Mática Partners, nuestro objetivo fue ofrecer servicios de alta calidad, apostando por la excelencia del trabajo, una altísima especialización y poner el foco en la alta productividad. Esto nos permite mantener un modelo de trabajo con nuestros clientes de proyectos cortos de alta intensidad, donde en pocas semanas se proporcionan resultados tangibles.

♦ diarioabierto.es: ¿Es difícil convencer a las empresas para que se inicien en el mundo de la gestión de datos?
J.R.G.: Ya no existen unas fuertes barreras de entrada. Los distintos sectores, en mayor o menor medida, lo consideran una ventaja competitiva fundamental. Cuando un cliente tiene reticencia a abordar una iniciativa del dato suele ser debido a dos factores: la inversión que debe realizar y la incertidumbre respecto a los beneficios que le aportará. Nosotros les ayudamos en este aspecto, priorizando y desgranando esas necesidades de datos en proyectos que pueden ser abordados en dos meses de media, y con tecnologías cloud la inversión inicial se minimiza.

♦ diarioabierto.es: ¿Qué consejos le daría a las empresas para que puedan recabar datos realmente útiles, de calidad?
J.R.G.: Antes de empezar a recopilar datos, siempre hay que tener claro el “para qué”, es decir, tener claros los casos de uso y entender el tipo de datos que pueden ayudarles a desarrollar esos casos. En el pasado ha habido muchas iniciativas que únicamente recopilaban información, sin un objetivo de negocio claro, lo cual no dio muy buenos resultados. En esta recopilación de datos, es muy importante poder entender la calidad de la información obtenida. Existen soluciones como Aqtiva, un producto desarrollado por el Grupo Mática para ayudar a detectar problemas de calidad, un pilar fundamental a la hora de utilizar esa información para mejorar el servicio.

♦ diarioabierto.es: ¿Qué recomendaría para evitar sesgos en los datos, por ejemplo, sesgos de género o de edad?
J.R.G.: Siempre que hablo de sesgos, por ejemplo en un modelo analítico, es importante diferenciar el sesgo en los datos y en los modelos. Puede ser que el histórico de datos que se esté utilizando esté sesgado, debido a que el proceso histórico ya lo estuviera. En ese caso, es necesario trabajar en la muestra de datos para “balancearla”, es decir, conseguir un volumen de datos equitativo en base a parámetros como la edad o el género. Posteriormente, cuando se crea un modelo analítico (machine learning, inteligencia artificial) existen técnicas que permiten analizar cómo impacta cada variable en el modelo. Se requiere tiempo, pero es vital analizar cómo se comporta el modelo ante variables que puedan provocar un sesgo social, y en caso de encontrarse, es necesario reentrenar y mejorar el modelo para evitar este tipo de situaciones.

♦ diarioabierto.es: Usted lleva casi 15 años ayudando a grandes empresas a tomar buenas decisiones a partir de los datos. ¿Podría poner un ejemplo?
J.R.G.: Con muchos de nuestros clientes trabajamos, por ejemplo, modelos de previsión de ventas. En base al histórico de información del cliente, y recabando información de fuentes externas —meteorología, impacto publicitario, etc.—, somos capaces de prever la evolución de las ventas por producto, división o área y analizar cómo las variaciones de factores externos afectarán a las ventas futuras. Esto se acaba llevando hasta el punto de realizar un modelo de previsión completo del P&L de un cliente.

♦ diariobierto.es: ¿Cómo puede el big data aportar luz a la incertidumbre?
J.R.G.: En periodos de alta incertidumbre como el actual, los datos aportan certeza. El big data puede ayudar en dos grandes áreas:

• Predicción. Por ejemplo, se puede prever el incremento de costes esperados en función de diferentes escenarios, a fin de optimizar la política de precios de una empresa, o prever el volumen de ventas esperado. La optimización toma una relevancia crítica en periodos que llevan a un decrecimiento o recesión económica donde la competencia es mucho más feroz.
• Optimización. Las técnicas de big data y business analytics ayudan a optimizar todas las áreas de una organización. Por ejemplo, ayudan a desvelar cuáles son las líneas de productos más rentables, a analizar nuevos nichos de mercado, a mejorar la operativa o a analizar las mejores acciones comerciales o de marketing en función de su retorno.

♦ diariobierto.es: ¿Cuánto tardaría una pyme en recuperar el dinero invertido en tecnologías para la gestión de datos?
J.R.G.: Siempre aconsejamos empezar en el mundo del dato con problemáticas que puedan ser abordables en un periodo de dos a tres meses, y donde el retorno de la inversión pueda verse en un espacio de tiempo similar. Existen casos donde el impacto en negocio es inmediato. Por ejemplo, un modelo de predicción de bajas de clientes, un modelo de recomendación de compra de productos, o un modelo de optimización y reducción de costes logísticos, aportarán retorno desde el primer momento que se ponga en marcha.

♦ diarioabierto.es: Los centros de datos son silos donde se almacenan para su análisis que consumen gran cantidad de energía eléctrica. ¿Tiene la gestión de datos un impacto medioambiental negativo y ser una causa más del cambio climático?
J.R.G.: Es importante diferenciar entre los grandes volúmenes de información almacenados, por ejemplo, por las grandes tecnológicas como Google, que guarda todos los datos de sus usuarios, o Meta, que guarda los que comparten los usuarios en sus redes sociales, con el objetivo de mejorar sus plataformas de campañas publicitarias, con el volumen de información que necesitan las organizaciones con las que trabajamos nosotros. Nosotros siempre recomendamos a nuestros clientes que no almacenen datos por almacenar, sino que se enfoquen los esfuerzos únicamente en aquellos datos que van a aportar una utilidad real y funcional a sus negocios. Este tipo de información tiene un impacto mínimo en comparación con el volumen de datos que comentábamos antes.