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Galicia Data Quest 2024

February 12, 2025 @ 2:46 PM

Este artículo está basado en las intervenciones que tuvieron lugar durante el último encuentro del Programa Quest, que se llevó a cabo el pasado martes 26 de noviembre de 2024 en el Auditorio de ABANCA en A Coruña. Durante este encuentro, más de 50 líderes digitales tuvieron la oportunidad de explorar cómo las empresas líderes están integrando estrategias de datos en sus culturas corporativas y formando a sus empleados en las nuevas habilidades necesarias. A través de una variedad de casos de uso y estrategias de diversas empresas, industrias y expertos, profundizamos en las aplicaciones prácticas de convertirse en data driven y sus implicaciones más amplias.

Data for Better Business

 

 

Una administración orientada al dato | Axencia para a Modernización Tecnolóxica de Galicia

Con Julián Cerviño | Director | Agencia para la Modernización Tecnológica de Galicia - Xunta de Galicia

El pasado 26 de noviembre de 2024, la Axencia para a Modernización Tecnolóxica de Galicia (AMTEGA) presentó en A Coruña su estrategia titulada "Unha Administración orientada ao dato", una iniciativa que pone de relieve el compromiso de la Xunta de Galicia con la transformación digital y el aprovechamiento de los datos como eje central de la gestión pública.

El evento destacó la importancia estratégica de los datos como recurso fundamental en la era digital. Inspirándose en las directrices de la Estrategia Europea de Datos, presentadas en febrero de 2020 por la presidenta de la Comisión Europea, Ursula von der Leyen, AMTEGA subrayó que actualmente el 85 % de los datos no personales a nivel global no se utilizan nunca, lo que representa un enorme potencial desaprovechado.

Importancia estratégica del dato

La Axencia para a Modernización Tecnolóxica de Galicia ha presentado su visión de una Administración Pública orientada al dato, una apuesta estratégica que busca aprovechar el poder de la información para mejorar la calidad y eficiencia en la prestación de servicios públicos. En un contexto donde los datos son el eje del desarrollo digital, Galicia se suma a los esfuerzos internacionales y nacionales para construir un modelo basado en el análisis, la ética y la transparencia.

En la presentación se destacó cómo las Administraciones Públicas han integrado la importancia del dato como elemento esencial en sus planes estratégicos. Galicia, en este marco, se alinea con políticas clave como la Estrategia Europea de Datos, la Ley de Gobernanza de Datos y el Plan de Digitalización de las Administraciones Públicas en España (2021-2025), entre otras. En el ámbito autonómico, la Estrategia Galicia Digital 2030 (EGD2030) se posiciona como un pilar fundamental para liderar este cambio hacia una gestión pública más inteligente. Además, iniciativas como la Estrategia de Inteligencia Artificial (EGIA) y el anteproyecto de ley para el impulso de la IA demuestran que esta transformación no se limita a la gestión del dato, sino que abarca tecnologías emergentes que potenciarán aún más el cambio.

Principios de una administración centrada en el dato

  • Usar la tecnología con propósito
  • Gobernanza efectiva del dato
  • Tratamiento ético del dato
  • Tramitación administrativa confiable centrada en el dato
  • Compartición soberana del dato
  • Difusión abierta de la información
  • Diseño y análisis de políticas basadas en la evidencia
  • Fomento de la cultura del dato

La Estrategia Galicia Digital 2030 (EDG2030) y la Estrategia Gallega de Inteligencia Artificial (EGIA) impulsan la elaboración de una estrategia gallega de datos de la Administración Pública.

Objetivos

El plan estratégico establece tres objetivos fundamentales:

  • Optimización de la toma de decisiones: A través del análisis avanzado de datos, la Administración Pública podrá mejorar su conocimiento sobre la actividad gubernamental y generar capacidades de planificación más precisas. Esto permitirá desarrollar políticas públicas basadas en predicciones fiables, adecuadas a las necesidades reales de la sociedad.
  • Gestión inteligente y personalizada de servicios públicos: La estrategia busca crear valor mediante un uso inteligente de los datos, ofreciendo servicios digitales proactivos, personalizados y adaptados a las necesidades específicas de la ciudadanía.
  • Impulso de la economía del dato: La creación de un espacio común de datos facilitará la colaboración y el intercambio de información, fomentando un entorno más eficiente y conectado.

Los desafíos de la transformación digital

A pesar de los beneficios, Galicia también identifica desafíos importantes que deben abordarse para garantizar el éxito de esta estrategia. Entre ellos destacan:

  • Gobierno y seguridad del dato: Establecer un marco sólido para la gobernanza y protección de los datos, garantizando su integridad y privacidad.
  • Implementación de la cultura del dato: Promover la formación y sensibilización en todos los niveles de la Administración para garantizar un uso ético y eficiente.
  • Democratización de la información: Facilitar el acceso a los datos públicos, fomentando la transparencia y la
    participación ciudadana.
  • Fomento del talento y la especialización: Asegurar la disponibilidad de profesionales capacitados para gestionar e interpretar datos en entornos complejos.
  • Compartición de datos entre agentes: Establecer mecanismos para el intercambio seguro y eficiente de información entre diferentes entidades y grupos de interés.

Estrategia del dato

La Xunta de Galicia está trabajando en la puesta en marcha de la estrategia y gestión de los datos en el modelo de información para su funcionamiento y la relación con la ciudadanía y otras administraciones públicas. La nueva estrategia se articula en torno a cuatro ejes principales: 

  • La gobernanza de los datos
  • La disponibilidad, interoperabilidad y calidad de los datos
  • Las infraestructuras y tecnologías de los datos
  • La seguridad

Los retos que la Xunta enfrenta en este camino son significativos. Entre ellos, se destaca la necesidad de establecer una estrategia de datos alineada con las necesidades reales de la Administración, además de involucrar a todas las áreas de la organización en este cambio. También es crucial la creación de un lenguaje y diccionario común que facilite la comunicación y el entendimiento mutuo entre los distintos entes y departamentos.

Uno de los desafíos más delicados es la gestión de datos personales y sensibles, garantizando un acceso y uso adecuados de estos, respetando la privacidad y la protección de la información personal. Además, se busca habilitar un modelo tecnológico que no solo responda a las necesidades actuales, sino que también sea capaz de adaptarse a futuras demandas y tecnologías emergentes.

La Xunta, a través de esta estrategia, busca garantizar que la calidad y disponibilidad de los datos no solo cumplan con los requerimientos técnicos, sino que también apoyen de manera efectiva las operaciones y la toma de decisiones estratégicas. Esto incluye el establecimiento de procesos automatizados de gestión que faciliten un manejo de datos ágil y eficiente.

Alineación con la estrategia de otras iniciativas en marcha

Entre estas iniciativas se encuentra el desarrollo de una plataforma corporativa de análisis avanzado, que ofrece sistemas de análisis especializados en áreas como turismo y educación, entre otras. Además, se está estableciendo un nodo de información ciudadana y se está promoviendo la identificación única ciudadana a través de un sistema de Onboarding digital.

Otras iniciativas clave incluyen la implementación de tecnologías innovadoras como Govtech y asistencia virtual, y la creación de una plataforma de automatización inteligente de procesos. La Xunta también está enfocada en la reutilización de datos a través de un catálogo de datos abiertos, lo que facilita el desarrollo de nuevos espacios de datos y promueve una gestión más abierta y transparente de la información pública.

Nodo de información ciudadana

El Nodo de Información Ciudadana es una iniciativa que busca personalizar la atención de los servicios aprovechando la estrategia de gobierno del dato y las nuevas tecnologías.  Este se basa en cinco principios fundamentales que guían su funcionamiento:

  • Proactividad: Anticipándose a las necesidades de las personas, el sistema está diseñado para ser reactivo y ajustarse a las exigencias y situaciones particulares de cada ciudadano.
  • Accesibilidad y Sencillez: El acceso a los servicios se ha simplificado enormemente, haciendo que los trámites sean fáciles de entender y utilizar.
  • Multicanalidad: Se ofrece la misma calidad de respuesta y servicio a través de diversos canales de acceso, asegurando que todos los ciudadanos puedan obtener la información y los servicios necesarios sin importar el medio que elijan para interactuar con la administración.
  • Seguridad: Se garantiza la integridad de los datos en todo momento, con sistemas robustos que protegen la información contra accesos no autorizados y garantizan la privacidad de los usuarios.
    Inteligencia: El Nodo está equipado para analizar las necesidades de los usuarios y adaptar los servicios en consecuencia, mejorando continuamente la calidad de los servicios ofrecidos.

Conocida como Citizen Data Hub, la plataforma se destaca por ofrecer un proceso de "on-boarding digital" para los ciudadanos, que incluye un sistema de identificación inicial en el primer contacto con los servicios públicos digitales. Este sistema permite diferentes niveles de identificación, asegurando un acceso universal y equitativo a todos los servicios. Está estrechamente alineado con iniciativas de identidad digital, lo que facilita una interfaz de usuario coherente y accesible.

Un componente crucial de esta plataforma es el gestor de consentimientos, diseñado para asegurar la soberanía de los ciudadanos sobre sus datos personales y facilitar la extensión de consentimientos necesarios para la prestación de servicios proactivos y reactivos. Esta gestión de consentimientos es vital para mantener la confianza del usuario y garantizar la legalidad de los procesos.

En cuanto a la configuración técnica, el nodo se encarga de recoger y gestionar la identificación y los datos de referencia del ciudadano, relacionándolos con dominios específicos para enriquecer el conocimiento disponible y facilitar la personalización de los servicios. Además, se trabaja en el establecimiento de un modelo de gestión de datos maestros o datos de referencia, que son esenciales en los procesos de información pública bajo un modelo de Reference Data Management (RDM).

El Nodo de Información Ciudadana opera bajo estrictos principios de gobernanza de datos y está regulado para asegurar la protección y la seguridad de la información conforme a normativas como el RGPD y el ENS. Además, se ha previsto su alineación con el estándar europeo eIDAS y se utilizan técnicas de anonimización y análisis de demanda ciudadana para mejorar continuamente la eficiencia y la efectividad del servicio ofrecido.

¿Qué se quiere conseguir?

El objetivo principal es que la ciudadanía perciba la administración como un conjunto de ámbitos de gestión unificados, donde los servicios públicos son accesibles y personalizados.

Puntos clave del Nodo de Información Ciudadana:

  • Entidad Ciudadana (Golden Record): Este componente actúa como el concentrador de las entidades comunes de información, asegurando que todos los datos relevantes sobre un ciudadano estén centralizados y accesibles.
  • Dominio Sectorial de Información: Cada sector gestiona sus entidades de datos de manera independiente dentro de su ámbito.
  • Enlace lógico de datos: Este mecanismo mejora la calidad de la información.
  • Granularidad de acceso: Se establecen diferentes niveles de acceso a la información para garantizar la soberanía de los datos del ciudadano y su protección.
  • El nodo permite el desarrollo de servicios proactivos dirigidos específicamente a las necesidades del ciudadano, respetando siempre la normativa de protección de datos y gestionando adecuadamente los consentimientos.

Logros del Nodo de Información Ciudadana:

Hasta el 2023, se han creado más de 27 millones de documentos electrónicos y se han gestionado 641.000 expedientes electrónicos en más de 530 procedimientos distintos.
Se destacan 800.660 expedientes en la 'carpeta ciudadana', correspondientes a 474 procedimientos distintos y sistematizados en 59 sistemas de tramitación.
Más de 2,000 aplicaciones están operativas.




Territorio inteligente

Galicia continúa avanzando en su transformación digital con la Plataforma Territorio Intelixente, una evolución del Sistema de Información Xeográfica Corporativo (SIX). Esta plataforma se basa en la Infraestructura de Datos Espaciales de Galicia (IDEG), que integra y facilita el acceso a todos los datos geográficos y los servicios interoperables de información proporcionados por diversas entidades de la administración pública de Galicia. Estos datos están disponibles a través del geoportal mapas.xunta.gal, permitiendo un acceso eficiente y centralizado a información geográfica crítica.

La plataforma incorpora tecnologías avanzadas como el Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial, lo que mejora significativamente la capacidad de recopilación y análisis de datos. El IoT permite la monitorización en tiempo real de diversos parámetros del territorio, mientras que la IA analiza grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias.

Además, se está desarrollando un modelo abierto de gemelo digital que actuará como una plataforma base para el desarrollo de casos de uso. Este modelo está orientado a la planificación y gestión inteligente del territorio, basándose en simulaciones y análisis predictivos. Estos casos de uso pueden aplicarse tanto a servicios públicos como privados e incluyen tecnologías como modelado 3D, Big Data, y las ya mencionadas IoT y IA.

Espacios de datos y factorías de IA

¿Qué son las Factorías de IA? Son entidades que proporcionan los recursos necesarios para el desarrollo completo de sistemas de IA. Estos recursos incluyen infraestructuras de supercomputación y acceso a amplios espacios de datos diversificados. Las factorías fomentan la colaboración entre empresas y centros de investigación, funcionando como centros de innovación que promueven colaboraciones estratégicas entre actores clave del sector privado, público y académico. Funcionamiento de las Factorías de IA:

  • Centros de Investigación y Empresas: Estas entidades colaboran estrechamente dentro de las factorías para facilitar la creación de modelos de IA más precisos y contextualizados.
  • Supercomputadoras: Proporcionan la capacidad de procesamiento necesario para manejar grandes volúmenes de datos y realizar cálculos complejos a gran velocidad.
  • Espacios de Datos Sectoriales: Recopilan y estructuran datos de diversas áreas como la administración pública, turismo, energía y sanidad. Estos espacios son fundamentales para alimentar los sistemas de IA con información relevante y actualizada.

Los espacios de datos facilitan la creación de modelos de IA al proporcionar datos precisos y bien contextualizados que reflejan las necesidades y características específicas de cada sector y proveen tanto datos estructurados como no estructurados, esenciales para el desarrollo y entrenamiento de sistemas de IA que puedan aplicarse efectivamente en contextos reales.

 

 

Fujitsu International Quantum Center | Bridging the gap between quantum research and business

Con Almudena Justo | Directora International Quantum Center | Fujitsu

El avance hacia un futuro sostenible ha encontrado un nuevo aliado en la computación cuántica, según se destacó en la reciente presentación de Fujitsu sobre su International Quantum Center. La compañía ha delineado varias maneras en que esta emergente tecnología podría transformar radicalmente múltiples aspectos de la sociedad y ayudar a alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) establecidos por las Naciones Unidas.

¿Por qué la computación cuántica será una revolución?

  • Potencia computacional exponencial con menor consumo de energía
  • Resolución de problemas complejos
  • Revolucionar industrias
  • Mejora de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning

Peter Shor, reconocido investigador del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), expresó en 2023 su optimismo sobre el progreso en esta área. Según Shor, se espera "un avance significativo en las capacidades de computación cuántica en los próximos 5 a 10 años". Por otro lado, Bob Sorensen, analista jefe en Hyperion Research, proyecta una línea de tiempo algo más conservadora. Sorensen estima que para el año 2030 comenzaremos a ver aplicaciones comerciales de la computación cuántica en el mundo real, especialmente en sectores como el descubrimiento de fármacos y la ciencia de materiales.

Worldwide trend

Existen dos aspectos fundamentales que definen el panorama actual y futuro de esta tecnología revolucionaria: la inversión gubernamental y el crecimiento del mercado.

Inversión Gubernamental en Tecnología Cuántica: según un estudio de McKinsey, China lidera significativamente en términos de compromiso con la inversión en tecnología cuántica, con una cifra asombrosa de 15.3 mil millones de dólares anunciados hasta 2023. Le sigue Alemania, que también ha hecho una apuesta considerable por la computación cuántica, con inversiones que suman 5.2 mil millones de dólares. Otros países como el Reino Unido y Estados Unidos también muestran compromisos fuertes, pero más moderados.

Crecimiento del Mercado de Computación Cuántica: según el IDC, el mercado global de la computación cuántica está proyectado para crecer de manera impresionante. En 2022, el tamaño del mercado se valoró en 1.1 mil millones de dólares y se espera que alcance los 7.6 mil millones de dólares para 2027, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 48.1%.

Esta tendencia ascendente en la inversión y el valor de mercado de la computación cuántica indica una clara señal de que las naciones y las empresas están preparándose para una era en la que la computación cuántica no solo será una herramienta de nicho, sino una parte integral y crítica de la infraestructura tecnológica mundial. El impulso sustancial en la inversión y el desarrollo sugiere que la computación cuántica está pasando de ser una promesa teórica a una realidad impactante con aplicaciones prácticas y significativas.

Bridging the gap

Fujitsu está llevando a cabo una iniciativa clave para cerrar la brecha entre la investigación cuántica y su aplicación práctica en el mundo empresarial. Esta estrategia se centra en su laboratorio de cuántica y el International Quantum Center (IQC), un esfuerzo que apunta a transformar la teoría avanzada en soluciones comerciales tangibles.

El Quantum Lab de Fujitsu, que forma parte de Fujitsu Research, se dedica a la exploración y el desarrollo de nuevas tecnologías cuánticas. Esta instalación es el corazón de la investigación, donde científicos e ingenieros trabajan para descubrir nuevas posibilidades y avanzar en el conocimiento cuántico.

La transición de los descubrimientos y desarrollos del Quantum Lab a aplicaciones comerciales reales es gestionada a través del International Quantum Center (IQC). El IQC, operado por Fujitsu Business Europe, no solo actúa como un puente entre la investigación y el mercado, sino que también es un mecanismo de aceleración para el desarrollo, uso y comercialización de tecnologías cuánticas a nivel europeo.

Esta conexión estructurada entre el laboratorio de investigación y el centro de negocios está diseñada para acelerar la transferencia de tecnología, asegurando que los avances en el laboratorio puedan ser rápidamente adaptados y aplicados en entornos empresariales. Este enfoque ayuda a Fujitsu a mantenerse a la vanguardia de la innovación cuántica, ofreciendo soluciones que no solo son avanzadas, sino también inmediatamente útiles y viables comercialmente.

Digital Annealer sucess stories

Durante los últimos cinco años, la compañía ha colaborado con más de 200 empresas a nivel internacional para desarrollar Pruebas de Concepto que demuestran el potencial transformador de la computación cuántica.

Entre las empresas que han colaborado con Fujitsu se encuentran gigantes de diversas industrias como Telefónica, Repsol, Iberdrola o BBVA. Estas colaboraciones han explorado cómo la computación cuántica puede resolver problemas complejos que son inasequibles para las tecnologías tradicionales.

El Digital Annealer de Fujitsu es una tecnología diseñada para simular y resolver problemas de optimización a gran velocidad que son críticos en el mundo de los negocios, como la logística, la gestión de riesgos financieros, y la optimización de redes energéticas, entre otros.

Contexto del proyecto con Pescanova

En un esfuerzo por optimizar y expandir su compromiso con la acuicultura, el Grupo Nueva Pescanova está integrando innovaciones tecnológicas significativas en sus operaciones. La compañía, que actualmente produce aproximadamente el 50% de su producción total mediante acuicultura, está enfocada en mejorar la eficiencia y la sostenibilidad de estas operaciones.

Para lograr un aumento efectivo en el peso de los peces y mariscos cultivados, el grupo está considerando varios factores críticos que influyen directamente en la acuicultura. Entre estos factores se incluyen la edad de los animales, las condiciones del agua, la densidad de la población en los cultivos, el valor nutricional y la cantidad de alimento proporcionado, así como el nivel de microorganismos y la genética de las especies cultivadas.

Nueva Pescanova también está aplicando tecnologías avanzadas como 5G, Internet de las Cosas (IoT) e Inteligencia Artificial para mejorar estos aspectos de su producción. La integración de estas tecnologías permite una monitorización y gestión más precisas de las condiciones de cultivo, optimizando así los recursos y mejorando la salud y el crecimiento de los animales.

El grupo reconoce que el mayor coste en la acuicultura proviene del alimento. Por ello, se está poniendo un énfasis especial en mejorar la eficiencia del mismo, ya que incluso pequeñas mejoras porcentuales pueden tener un impacto económico y ambiental significativo. La reducción del consumo de alimentos no solo disminuye los costes operativos, sino que también contribuye a reducir la huella de carbono de la producción.

Resultados

El proyecto ha mostrado resultados prometedores en su serie de pruebas piloto para optimizar el uso del alimento en sus operaciones de acuicultura, según los últimos datos compartidos por Fujitsu.

Fases del proyecto y resultados obtenidos:

Fase I | Prueba de Concepto (PoV): Durante la primera fase, se realizaron la extracción y preparación de datos, el desarrollo de un Producto Mínimo Viable (MVP), y la comparación de los resultados obtenidos con datos históricos. Resultados: Se logró una reducción del 20% en el Factor de Conversión de Alimento (FCR), que mide la cantidad de alimento necesario para producir un kilogramo de biomasa.
Fase II | Piloto en una Granja Real: La segunda fase involucró la implementación de las soluciones desarrolladas en una granja de camarones en Ecuador, perteneciente a Nueva Pescanova. Resultados: La prueba en condiciones reales resultó en una mejora del 18% en el FCR, confirmando la eficacia de las estrategias bajo condiciones operativas normales.
Fase III | Piloto Extendido: Con el objetivo de asegurar que los resultados fueran significativos y replicables, se expandió el piloto a cinco piscinas diferentes. Los detalles específicos de los resultados de esta fase no se especifican, pero la expansión a más piscinas indica un enfoque cuidadoso para validar la eficiencia del alimento a mayor escala.
Fase IV | Producción: La fase final incluye la integración completa de las soluciones optimizadas en los sistemas de Nueva Pescanova, marcando la transición de la experimentación a la aplicación práctica regular.


 

Del Data Management al Smart Data Management

Con Alberto García Hernández | Head Of Data Management & Visualization | Moeve

En la era del big data, donde la cantidad de información generada por segundo puede ser abrumadora, la calidad de los datos nunca ha sido tan crítica. Alberto García Hernández abordó este desafío fundamental que enfrentan las corporaciones en todo el mundo. Sin datos de calidad, las empresas no pueden esperar alcanzar el "paraíso" de la eficiencia operativa y la innovación estratégica. En la década de la inteligencia artificial y la generación de datos, se asume que los problemas relacionados con la gestión de los mismos están resueltos, pero la realidad es muy diferente.

La expresión "Garbage In, Garbage Out" nunca ha sido más relevante. Si los datos de entrada son de baja calidad, los análisis y decisiones resultantes serán igualmente deficientes. Este concepto subraya la necesidad de una gestión de datos inteligente que no solo acumule información, sino que asegure su relevancia, precisión y utilidad.

A pesar de la proliferación de herramientas de IA y análisis de datos, muchas empresas todavía luchan con bases de datos desordenadas y sistemas de información fragmentados que generan más confusión que claridad. Moeve quisó resaltar la brecha entre la expectativa de soluciones automatizadas y la realidad de la implementación manual y a menudo tediosa en muchas corporaciones. Transformar la gestión de datos de una práctica pasiva a una activamente inteligente es un proceso que requiere inversión, tiempo y, sobre todo, un cambio en la cultura corporativa hacia una apreciación profunda de la calidad de los datos.

Una corporación llena de datos y su crecimiento exponencial

  • Almacenamiento: Moeve administra datos a través de 12 dominios, abarcando estructuras que van desde datos estructurados hasta semi-estructurados y no estructurados.
  • Procesamiento: La infraestructura de procesamiento de la empresa es notablemente robusta, con más de 200.000 señales IoT procesadas mediante streaming y un extenso uso de procesamiento por lotes. La compañía maneja un impresionante volumen de datos con 1120 ingestas de más de 130 fuentes, tanto internas (100) como externas (30), lo que destaca la complejidad y la escala de la infraestructura de datos necesaria para integrar y procesar efectivamente la información.
  • Gobierno y calidad: Con más de 3600 reglas de calidad de datos implementadas, la organización mantiene un estándar riguroso para asegurar la precisión y la utilidad de su información. Adicionalmente, ha establecido un glosario que contiene más de 1400 conceptos, proporcionando una base común para la comunicación y comprensión de los datos dentro de la organización. Con 21 propietarios de datos designados, cada uno responsable de segmentos específicos de la información, la compañía garantiza un alto nivel de gobernanza y control sobre sus activos de datos.
  • Consumo: Moeve facilita el acceso a estos datos a través de más de 50 dashboards de negocios, utilizados por más de 600 usuarios activos. Estos usuarios realizan más de 36.000 consultas en lote y más de 2 millones de consultas en tiempo casi real cada día, lo que subraya el dinamismo y la demanda de información en la empresa.

Las bases de data management

La propuesta de Moeve sobre las bases del manejo de datos presenta un enfoque integral y estructurado, crucial para cualquier organización moderna que aspire a ser dirigida por datos. Este enfoque detallado no sólo cubre aspectos técnicos de la gestión de datos, sino que también enfatiza la cultura organizacional y el cumplimiento ético y legal necesario para una gobernanza efectiva.

El modelo propuesto se divide en varias áreas clave. Primero, el Gobierno del Dato, donde se destacan las normas Data-Driven, las personas, roles y funciones esenciales en la gestión y supervisión de los datos. Este pilar es fundamental para asegurar que las políticas y procedimientos adecuados estén en lugar y sean respetados por todos en la organización.

En el eje de Monitorización y seguimiento de procesos, Moeve resalta la necesidad de establecer políticas y procedimientos robustos que aseguren la monitorización continua de los procesos de datos. También la implementación de diccionarios de datos que proporcionan una descripción detallada del linaje de los datos, los metadatos asociados y cómo se integran en estos la analítica y la inteligencia artificial para mejorar la toma de decisiones. El control de la calidad de los datos es esencial para garantizar la precisión, completitud y relevancia de los datos. Moeve sugiere establecer criterios claros para la evaluación de la calidad, así como métricas específicas para medir y remediar cualquier inconsistencia en los datos.

La Arquitectura de datos propuesta por Moeve aborda la integración, almacenamiento, seguridad y rendimiento de los sistemas de datos. Una arquitectura robusta es fundamental para asegurar que los datos estén disponibles, sean seguros y se desempeñen eficientemente a través de diferentes plataformas y tecnologías.

Otros dos puntos clave de la estrategia Data Management de Moeve son Cultura, capacidades y cambio, así como los Principios éticos y legales. Promover una cultura que valore los datos y fomente el desarrollo de capacidades relacionadas con datos es vital. Moeve reconoce la necesidad de cambiar la mentalidad organizacional para abrazar una cultura data-driven, donde los datos no solo son valorados sino que son vistos como un activo central para el éxito empresarial. Finalmente, la adherencia a principios éticos y el cumplimiento de las regulaciones legales son fundamentales para mantener la confianza y la transparencia en el manejo de los datos. 

Hacia arquitecturas Green Digital Data

En el camino hacia la sostenibilidad y la eficiencia, Moeve está comprometida con la implementación de arquitecturas de datos que no solo sean robustas y eficaces, sino también responsables con el medio ambiente. Green Digital Data se enfoca en transformar la gestión de datos corporativos para reducir significativamente su impacto ambiental, modernizar infraestructuras tecnológicas y optimizar costes operativos.

Una de las metas principales de Moeve es la reducción de la huella de carbono derivada de la carga y ciclo de vida de los datos. Esto implica revisar y mejorar los procesos de cómo se capturan, almacenan, procesan y desechan los datos, con el fin de minimizar el consumo energético y las emisiones de CO2 asociadas. Es un paso crucial en respuesta a la creciente preocupación global sobre el cambio climático y la sostenibilidad empresarial.

La modernización incluye la actualización de las arquitecturas de datos existentes, la implementación de frameworks más eficientes y la optimización de los procesos ETL (Extract, Transform, Load), que son esenciales para la integración de datos. Al emplear tecnologías avanzadas y soluciones de almacenamiento en la nube más eficientes, las empresas pueden reducir significativamente el consumo de recursos y mejorar la escalabilidad y agilidad de sus operaciones de datos.

Los resultados hablan por sí mismos: una optimización de costes del 38%. Esto se refleja en la reducción de gastos operacionales y de capital, derivados de una gestión de datos más eficiente y menos energéticamente intensiva. Además, la estandarización y creación de políticas de ciclo de vida para los datos no solo contribuyen a la sostenibilidad, sino que también aseguran el cumplimiento de normativas y leyes de protección de datos más estrictas.

Data Management evolution



Smart DMO - Data Management Office

Smart DMO es una herramienta diseñada para optimizar la eficiencia y la calidad en el manejo de datos dentro de Moeve, integrando tecnologías avanzadas en un solo marco operativo. Se estructura en torno a varios componentes clave. Primero, el sistema maneja un conjunto de datos de entrada que incluye la Calidad de Datos, Catálogo de Datos, Glosario de Negocio y Linaje de Datos. Esta integración asegura que toda la información es procesada con altos estándares de calidad y es fácilmente accesible para quienes la necesiten dentro de la empresa.

En el corazón del sistema se encuentra el "Smart DMO Agent", un núcleo inteligente que procesa las solicitudes de los usuarios. Utiliza herramientas analíticas avanzadas y bases de datos como SQL, pandas y Dremio para facilitar consultas y manipulación de datos en tiempo real, lo que permite a los usuarios obtener respuestas rápidas y precisas a sus interrogantes de datos.

Tres objetivos y 2 roles involucrados

Smart DMO se centra en tres objetivos estratégicos claramente definidos, que son gestionados por dos roles fundamentales dentro de la organización: el Data Owner y el Data Manager.

  • Visión global e integrada sobre gobierno y calidad de los datos: Este objetivo busca asegurar que la organización tenga una comprensión completa y cohesionada de cómo se gobiernan y se mantienen la calidad y la seguridad de los datos. 
  • Monitorizar el grado de avance de la estrategia de democratización de datos: Se enfoca en evaluar y gestionar cómo se está implementando el acceso a los datos a través de la organización. 
  • Comprender patrones y establecer un mapa de consumo de los datos: Este último objetivo está dirigido a identificar cómo se utilizan los datos dentro de la empresa. Comprender estos patrones permite optimizar los recursos y mejorar las estrategias de gestión de datos, asegurando que los datos más relevan

 

La Estrategia del Dato en ABANCA

Con Manuel Ferro | CDO | ABANCA

CIONET En un entorno empresarial cada vez más orientado hacia el análisis de datos y la toma de decisiones basada en información precisa y actualizada, ABANCA ha delineado su estrategia para la gestión del gobierno y calidad de la información. La entidad financiera ha establecido cinco focos básicos de actuación que buscan fortalecer y optimizar el uso de datos en sus operaciones diarias y cumplimiento normativo.

  1. Gestión del Gobierno de los Datos y la Información
  2. Implementación y Monitoreo de la Calidad de los Datos 
  3. Garantizar la Trazabilidad de los Datos
  4. Despliegue de una Información de Gestión Gobernada
  5. Perfeccionar el Reporting Regulatorio 

Gestión del Gobierno de los Datos y la Información

Un elemento central de esta estrategia es su herramienta de gobierno de datos, Axon Data Governance, que desempeña un papel crucial en la gestión y supervisión de los datos corporativos.

Axon Data Governance ofrece una interfaz integral para la gestión de datos que permite a los usuarios de ABANCA buscar y gestionar conceptos relacionados con la información de la empresa de forma eficiente. A través de esta plataforma, los empleados pueden acceder a diversas funcionalidades que simplifican y refuerzan la gobernanza de los datos:

  • Búsqueda de Conceptos: Esta función permite a los usuarios buscar términos específicos relacionados con los datos, facilitando la localización rápida de información relevante dentro de la inmensa infraestructura de datos de la entidad.
  • Responsable del Dato: Cada conjunto de datos dentro de ABANCA tiene un responsable asignado, lo que garantiza que haya individuos claramente identificados que se encargan de la calidad y la seguridad de los datos en sus respectivas áreas. 
  • Trazabilidad de Datos: La plataforma proporciona trazabilidad completa de los datos, desde su creación hasta su consumo final. Esto incluye integraciones con sistemas con Data Warehouse a través de un EDC, asegurando que todos los datos puedan ser rastreados en términos de su origen, modificaciones y uso.
  • Definición y Lógica Empresarial: Axon también ayuda a definir y estandarizar los tipos de modelos de puntuación utilizados en los procesos de decisión empresarial, asegurando que las evaluaciones se basen en criterios consistentes y verificables.

Implementación y Monitoreo de la Calidad de los Datos

ABANCA ha implementado un avanzado cuadro de mando de seguimiento dentro de su herramienta corporativa de Business Intelligence (BI), ADATA, para supervisar y asegurar la calidad de los datos que maneja. Este cuadro de mando es un componente clave de la estrategia dirigida específicamente a la gestión y control de la calidad de la información.

El cuadro de mando ofrece una interfaz versátil y detallada que permite a los usuarios seleccionar y visualizar la información según diferentes parámetros, incluidos Sistemas, Áreas, Tablas y Atributos para identificar los niveles de calidad de cada uno de ellos. Esto posibilita a los usuarios de ABANCA acceder a datos relevantes según el contexto específico que necesitan evaluar.

Funcionalidades del Cuadro de Mando:

  • Complejidad: Muestra la completitud de los datos, asegurando que toda la información necesaria está presente y es accesible. Por ejemplo, en la tipología IRB (Internal Ratings-Based) se reporta una completitud del 99.7%.
  • Exactitud/Integridad: Evalúa la precisión y la integridad de los datos, con una tasa de éxito del 99.9% en la categoría IRB, indicando un alto nivel de fiabilidad en la información.
  • Unicidad: Confirma que los datos no están duplicados y que cada elemento es único, con un perfecto 100% en este indicador, lo cual es crucial para evitar redundancias y posibles errores en el manejo de la información.
  • Consistencia: Revisa que los datos sean consistentes a lo largo de diferentes sistemas y reportes, lo que ABANCA ha logrado con un 99.8%, asegurando que la información se mantenga coherente sin importar el punto de acceso.
  • Disponibilidad/Prontitud: Se asegura de que los datos estén disponibles cuando se necesiten y que sean entregados de manera oportuna, también con una perfecta puntuación del 100%.
  • Validez/Coherencia: Se ocupa de verificar la validez y coherencia de los datos en uso, con una evaluación también en perfecto estado al 100%.

Garantizar la Trazabilidad de los Datos

En el enfoque del tercer pilar de su estrategia, ABANCA ha implementado dos herramientas principales para garantizar la trazabilidad eficiente de los datos: Powercenter y Enterprise Data Catalog (EDC).

  • Powercenter: Esta herramienta juega un papel crucial en la trazabilidad técnica de los datos dentro de ABANCA. Powercenter se encarga de almacenar trazas detalladas que relacionan el campo de origen con el campo de destino en los procesos de carga de datos hacia el Data Warehouse (DW). Esto incluye detalles técnicos sobre los procesos de extracción, carga y transformación de datos, facilitando un seguimiento claro de cómo se manipulan y trasladan los datos dentro de la infraestructura informática de ABANCA.
  • Enterprise Data Catalog (EDC): Operando a un nivel más avanzado, el EDC complementa a Powercenter al gestionar el metadato detallado asociado con la trazabilidad. Esta herramienta mantiene un inventario indexado de los datos almacenados en el DW, organizados sobre la base de conceptos de negocio. El EDC permite mantener un linaje completo de los datos, asegurando que se pueda rastrear la evolución y el uso de cualquier pieza de información desde su fuente hasta sus múltiples formas de transformación y uso final.

Las visualizaciones en ABANCA incluyen diagramas de trazas que muestran cómo se pueden seguir los datos desde sus orígenes hasta su estado actual en el DW, incluso permitiendo ver la trazabilidad del código SQL utilizado en las transformaciones, que es fundamental para entender las modificaciones y las agregaciones que los datos experimentan a lo largo de su ciclo de vida.

Despliegue de una Información de Gestión Gobernada
Funcionalidades y Ventajas de ADATA:

  • Interfaz Intuitiva: ADATA ofrece una interfaz de usuario clara que facilita el acceso a diversos módulos como Inicio, Balance, Negocio, Rentabilidad, entre otros, permitiendo a los usuarios navegar fácilmente entre diferentes vistas y datos relevantes para sus necesidades específicas.
  • Visualización de datos: La plataforma muestra gráficos y tablas que proporcionan insights visuales sobre diversas métricas de negocio, como se observa en los ejemplos de rendimiento de la red comercial y la rentabilidad. Estos paneles son personalizables y pueden ajustarse para mostrar información relevante según el departamento o la función del usuario.
  • Accesos rápidos y búsqueda: ADATA incluye características de acceso rápido y opciones de búsqueda que mejoran la eficiencia al permitir a los usuarios localizar y acceder rápidamente a la información necesaria. Esto es esencial en un entorno bancario donde el tiempo y la precisión son críticos.
  • Configuración personalizable: Los usuarios pueden configurar selectores para filtrar y organizar datos basados en criterios específicos, como objetivos, desempeño territorial, o por períodos de tiempo. Esto permite una evaluación detallada del cumplimiento y la evolución de los objetivos de negocio a lo largo del tiempo.
  • Trazabilidad y gobierno de la información: Un elemento crucial de ADATA es su capacidad para ofrecer trazabilidad completa de la información desde su origen hasta su presentación final. Esto garantiza que todos los datos presentados pueden ser verificados y rastreados hasta su fuente, asegurando la integridad y confiabilidad de la información.
  • Integración de datos y visualización geográfica: Como se muestra en los ejemplos, ADATA integra datos de múltiples fuentes y los presenta de manera que los usuarios pueden ver no solo tablas de datos, sino también representaciones geográficas, lo que facilita la comprensión del rendimiento por ubicación geográfica.

 

 

Uso de la IA y el Dato en el Mundo del Deporte y del Entretenimiento

Con Miguel Ángel Leal Góngora | Tecnología y Transformación Digital en el Deporte

En el mundo del deporte y el entretenimiento, la innovación tecnológica continúa reformando paradigmas y estableciendo nuevas fronteras. Miguel Ángel Leal, experto en la materia, destacó en su reciente presentación durante Galicia Data Quest la creciente importancia de la inteligencia artificial y el análisis de datos en estos sectores. Miguel Ángel expuso cómo la IA no solo optimiza el rendimiento deportivo y mejora la experiencia de los espectadores, sino que también desempeña un papel crucial en la gestión y comercialización de eventos deportivos.

Ciclo de Gestión de Competiciones Deportivas

Durante la presentación, se introdujo el concepto del "Ciclo de Gestión de Competición Deportiva", que subraya una estrategia integrada para organizar eventos, gestionar activos, diversificar ingresos y vender patrocinios. Esta metodología busca aprovechar al máximo los recursos y maximizar las ganancias, manteniendo un enfoque sostenible y eficiente.

Además, se puso de relieve cómo el uso de la IA y el análisis de grandes volúmenes de datos pueden transformar el mundo del deporte. Desde la optimización de entrenamientos y tácticas hasta la predicción de resultados y comportamientos de los aficionados, la tecnología está permitiendo una era de personalización y precisión sin precedentes.

La presentación también tocó puntos críticos sobre la comercialización de derechos y la venta de patrocinios, aspectos que han cobrado mayor relevancia en un mundo cada vez más digitalizado. En este contexto, la capacidad de analizar y utilizar eficazmente los datos no solo mejora el espectáculo deportivo, sino que también abre nuevas vías de ingresos y colaboraciones estratégicas.

Tecnología al servicio del Negocio

El enfoque principal de la ponencia fue "Tecnología al Servicio del Negocio", una visión que abarca desde el conocimiento y el engagement con los fans hasta la protección del contenido audiovisual. El análisis de datos y la inteligencia artificial se destacan como herramientas cruciales en este proceso, permitiendo una gestión más efectiva y personalizada de la competición y una interacción más significativa con los seguidores.

La protección del contenido audiovisual es un aspecto que ha cobrado especial relevancia. En un mundo donde el contenido digital es fácilmente accesible, asegurar la propiedad intelectual y la exclusividad de los derechos de transmisión es fundamental. Las soluciones tecnológicas modernas permiten no solo salvaguardar estos derechos, sino también asegurar que los espectadores reciban una experiencia de alta calidad, sin interrupciones ni compromisos.

Además, se destacó la importancia de mejorar la calidad del contenido que se ofrece. Esto no solo se refiere a la calidad visual y auditiva, sino también a la relevancia y personalización del contenido que se distribuye, lo cual es posible gracias al análisis detallado del comportamiento y preferencias de los aficionados.

Tecnología para proteger el valor del contenido

La tecnología de tracking y los algoritmos de inteligencia artificial están cambiando la forma en que se presenta el deporte a los espectadores. Estos avances permiten mejorar en tiempo real el contenido audiovisual a través de la generación de gráficos avanzados, como la probabilidad de gol en un partido de fútbol, basada en la posición del jugador y la dinámica del juego en ese momento. Además, el procesamiento de datos de tracking y eventing se transforma en información valiosa que no solo enriquece la experiencia visual para los aficionados, sino que también ayuda a los entrenadores y jugadores a mejorar el rendimiento y prevenir lesiones.

Tecnología para mejorar la calidad del contenido audiovisual

La protección del contenido audiovisual es crucial en un tiempo donde la piratería y la distribución no autorizada son problemas persistentes. La tecnología de IA de procesamiento de lenguaje natural se utiliza para monitorizar palabras clave e identificar URLs sospechosas en aplicaciones de mensajería y redes sociales. Además, la IA de visión artificial juega un papel importante al monitorear el contenido de video en URLs detectadas, identificando contenido ilegal y generando informes automáticos. Estos informes se envían en tiempo real a operadores y plataformas de alojamiento para solicitar la eliminación de dicho contenido, asegurando así la protección efectiva de los derechos de transmisión y la exclusividad del contenido deportivo.

Tecnología para una mejor gestión de la competición

Optimización de la programación deportiva: La IA está siendo utilizada para planificar los partidos y optimizar los horarios, asegurando que se alcance la máxima audiencia. Los modelos predictivos analizan datos históricos de audiencia, recogen y analizan variables múltiples para predecir los momentos en que más espectadores estarán disponibles para ver los eventos. Esto no solo mejora la experiencia del espectador, al asegurar que los eventos se programan en los momentos más oportunos, sino que también maximiza los ingresos por publicidad y las tasas de participación de los fans.

Detección de fraude en apuestas deportivas: Por otro lado, la IA también se está utilizando para combatir el fraude en las apuestas deportivas, un problema persistente y complicado en el deporte. Los modelos predictivos de IA procesan datos históricos de apuestas para entrenar algoritmos que pueden detectar patrones anormales y posibles actividades fraudulentas en tiempo real. Este sistema permite a los reguladores y a las plataformas de apuestas identificar y reaccionar rápidamente ante comportamientos sospechosos, emitiendo alertas de fraude y activando investigaciones para prevenir manipulaciones y asegurar la integridad de las competiciones deportivas.



Tecnología para conocer y relacionarse con los fans

Mejora de la experiencia del fan: Una de las innovaciones clave que se discutió fue la generación automática de subtítulos en distintos idiomas durante las transmisiones en vivo, lo que permite a los fans de todo el mundo seguir los eventos deportivos en su idioma nativo. Esto no solo mejora la accesibilidad, sino que también enriquece la experiencia de visualización al permitir que los espectadores comprendan mejor las estrategias y comentarios durante el evento.

Conocer y relacionar con los fans: Por otro lado, se resaltó la importancia de las aplicaciones y soluciones de gamificación como herramientas efectivas para aumentar el compromiso de los fans. Por ejemplo, apps como FANTASY de MARCA permiten a los usuarios interactuar con el juego de una manera más dinámica y personal, involucrándolos directamente en la acción a través de la gestión de equipos virtuales basados en ligas reales.

Además, el desarrollo de plataformas OTT y la compra de contenidos de otros deportes ofrecen a los fans acceso sin precedentes a una variedad de eventos deportivos, en cualquier momento y lugar, fortaleciendo así su conexión con el deporte. La estrategia de Fan 360º y Fan Activation se mencionó como fundamental para crear una experiencia omnicanal, que integra interacciones tanto físicas como digitales, ofreciendo a los aficionados una experiencia completa y coherente.

Tecnología incorporando a Stakeholders: clubes y jugadores

Incorporación de Stakeholders a través de la tecnología: Miguel Ángel destacó el uso de IA para la generación automática de highlights de partidos y eventos deportivos, que luego se distribuyen entre los diferentes stakeholders, como clubes, jugadores, y medios de comunicación. Esta tecnología no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también garantiza que los momentos más importantes de cada evento se capturen y se compartan de manera eficiente y efectiva, mejorando así la gestión de la competición y la distribución de contenido relevante.

Generación de valor y sentido colectivo: Otra aplicación significativa es la tecnología aplicada en las transferencias de jugadores, como se ilustra en la herramienta "Transfer Tracker". Esta tecnología permite un análisis masivo de datos para rastrear movimientos de jugadores, identificar patrones y tendencias en diferentes competiciones y países, y gestionar los ingresos derivados de estas transferencias de una manera más eficaz. Este tipo de herramientas tecnológicas no solo facilita las operaciones dentro de los clubes, sino que también promueve una mayor transparencia y eficiencia económica en el mundo del deporte.

Medición de exposición de marcas: La tecnología permite un análisis detallado y cuantificable del tiempo que una marca específica aparece en pantalla durante un evento deportivo. Este tiempo de exposición se mide con precisión mediante software especializado que puede reconocer logos y otros elementos de marca en tiempo real, incluso en condiciones dinámicas y variables de un partido o evento en vivo. Esta información se cruza luego con datos de audiencia para evaluar el impacto real y la eficacia del patrocinio.

Esta medición no solo proporciona una base sólida para la valoración económica de los patrocinios, sino que también permite a las marcas y a los organizadores deportivos ajustar sus estrategias de marketing y publicidad basadas en datos precisos y fiables sobre la visibilidad y el engagement del público. Así, la inversión en patrocinios se puede optimizar para asegurar el máximo retorno, tanto en términos de reconocimiento de marca como de interacción con la audiencia.


 

 

 

 

 

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