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Entrevistas

Compartiendo datos para la generación de valor: un caso real


, el 28 Octubre 2017 | Leído 1274 veces

Carlos Cuffí, director del programa de Transformación Digital de la Mobile World Capital Barcelona, MWCB, y quien lidera GoingDigital y d-LAB de este programa, presentó en la 3a edición Big Data Congress de Barcelona, un caso real en donde diversas empresas comparten datos de negocio entre ellas para la generación de valor en el sector turístico.



Carlos Cuffí, Director del programa de Transformación Digital de la Mobile World Capital Barcelona
Carlos Cuffí, Director del programa de Transformación Digital de la Mobile World Capital Barcelona
¿Qué es la MWC Barcelona?
Somos una fundación pública que vamos directamente enganchados con lo que es el Mobile World Congress. La iniciativa que se articula a través de la fundación que somos, lo que pretende es hacer de Barcelona un Hub Digital, y hacer, que un activo como lo es el Mobile World Congress, que pasa solo una vez al año, deje un legado de ciudad y un legado de país.

¿Cómo lograr hacer de Barcelona un Hub Digital?
Esto básicamente lo hacemos a través de tres pilares, donde pasen cosas muy interesantes en torno a lo digital y además pueda ser un reflejo para otras empresas u otros países que no son del territorio y ser la punta de lanza de lo que es la digitalización. Los tres pilares son:
- Digital Innovation: Este primer pilar toca la parte de emprendimiento e innovación. Es cómo podemos hacer de Barcelona un lugar en donde es fácil y bueno emprender, y por tanto atraer talento, atraer inversión y que crear un ecosistema que esté enlazado con otros ecosistemas de emprendimiento e innovación como pudieran ser Tel Aviv o San Francisco. Por tanto, crear este ecosistema donde se pueda emprender un negocio de base digital. Esto básicamente lo hacemos de forma concreta con la plataforma de negocios 4FYN (4 Years From Now) cuyo evento pasa en paralelo al Mobile World Congress con más de 20 000 emprendedores e inversores, evento de ideas innovadoras de base digital con modelos de negocios disruptivos utilizando la tecnología mobile y poniéndonos en contacto con inversores y otros ecosistemas de innovación a nivel mundial. Luego tenemos otra parte que toca más programas de aceleración. Esto es cómo ayudar a una empresa Startup a acelerar su negocio, dependiendo de la fase de crecimiento en la que esté y un cronograma de transferencia tecnológica.

- Digital Empowerment: Luego tenemos la parte de empoderamiento a la persona. Cómo desde un punto de vista personal, por ejemplo, las tecnologías digitales pueden ayudar a la gente mayor o a los niños. Tenemos un programa que se llama MSchools en más de 200 escuelas en Cataluña y se educa a los niños a pensar en digital.

- Digital Transformation: Lo que hacemos es ayudar a empresas a entender el impacto que tienen las tecnologías digitales en la economía, en la sociedad y en los negocios. Porque solo entendiendo esto, las empresas pueden invertir en tecnología, utilizarla mucho mejor. En este pilar, tenemos una parte que es de sensibilización, GoingDigital y por tanto, ayudamos al directivo de empresas tradicionales, que a diferencia del primer pilar, que toca a empresas nativas digitales este toca a empresas que no son nativas digitales, sino que son empresas de sectores tradicionales (turismo, salud, automotriz, industria) y que tienen que abrazar esta digitalización. Además tenemos una parte de pilotaje llamada d-LAB

¿Cuáles son los desafíos con los que se enfrentan las organizaciones en la transformación digital?
Es cierto que hay unas empresas que van más avanzadas que otras. En términos generales, las empresas tradicionales, perciben que hay algo, es decir, que tienen que actuar y hacer algo con respecto a todo lo digital. Lo que pasa es que ese algo, muchas interpretan que es invertir en tecnología y usarla, pero lo que realmente tienen que percibir es que esto va mucho más allá de utilizar tecnología, sino saber, cuál utilizar y utilizarla bien, entendiendo antes el impacto que tiene esta tecnología en la economía y en la sociedad.

Para poner un ejemplo muy concreto, un director de una empresa de fabricación, y por lo tanto de industria, muy relevante en España, me decía: yo tengo clarísimo que voy a sensorizar con chips mis fábricas en España y con estos datos, yo sé que voy a hacer mucho más eficiente, voy a poder hacer cosas que antes no podía hacer, voy a poder lanzar nuevos modelos operacionales o de negocios, etc., y tengo claro que voy a utilizar big data y voy a utilizar chips, pero la pregunta que me hago es que no sé cómo, ni en qué tengo que estar pensando para yo saber que tengo qué buscar y utilizar a través de estos chips.

¿Cómo hacerles entender este impacto tecnológico a las organizaciones?
Nosotros entramos en esta parte de sensibilización. De eso se desprende un reto muy importante en una industria. Por ejemplo, hicimos esta reflexión con los directivos de turismo, 30 directivos de empresas relevantes (en términos de impacto en volumen de turistas) del sector turístico, los reunimos todos y les explicamos qué significaba digitalizarse en el mundo de hoy o en qué tienen que estar pensando -por ejemplo-: el tema digital permite una mayor personalización, el tema digital permite que tu cadena de valor tenga interacción con cadenas de sectores que antes no tenías, hay una oportunidad (de ahí se desprende el proyecto de pilotaje de big data) de compartir fuentes de información entre empresas del sector turístico para identificar y conocer mucho mejor al turista, ahí el gran reto: entender mejor al turista.

Las empresas que prestan servicios turísticos todas tienen una visibilidad sobre sus clientes muy sesgada, es decir, el que tiene una cadena hotelera solo conoce su cliente en sus paredes, pero no conoce en términos general lo que hace fuera de ellas. Entonces nosotros lo que decimos es, hay una oportunidad transversal dentro de este sector que incluye empresas de naturaleza distintas, que a través de la tecnología digital puede abordar esos retos que tiene como industria.

¿Qué retos pueden tener como industria?
Conocer mucho mejor al cliente y adecuar mucho mejor la oferta a través de los datos que ese turista genera. Pueden ayudar en términos de gestión de ciudad, por ejemplo, a minimizar el impacto negativo que esos turistas tienen en los ciudadanos en los puntos calientes de una ciudad como Barcelona que tiene muchos. Puede ayudar a mejorar estrategias de comercialización en los mercados de origen o complementar la oferta turística entre agentes de esa ciudad. Y esto pasa si o si, por utilizar probablemente tecnologías digitales, entre las cuales, el big data. Las empresas que piensan que solo con teniendo el big data ya conseguirán hacer muchas cosas es inquieto, antes tienen que entender estos cambios de paradigma que conlleva lo digital. Yo mencionaba anteriormente algunos, como la personalización de los servicios, la interacción en el que se rompen las cadenas de valor, por ejemplo, la uberificación de la economía. El concepto Uber no está solo pasando en el sector de transporte, está pasando en otros sectores. Un directivo antes de abordarla tiene que entender estos cambios de paradigmas. Es lo que nosotros intentamos. No les decimos lo que tienen que hacer, pero si con nuestras actividades, inspirarles y hacer que escojan mejor su camino en esta economía digital.

Mas concretamente sobre el proyecto de compartir datos para la generación de valor
Hicimos un cronograma con 30 directivos del sector turístico con empresas diferentes. Directivos "sensibilizados", por tanto, habiendo hecho unas actividades con ellos sobre qué retos y qué oportunidades les ofrece la digitalización. Organizamos este proyecto, de estas 30 empresas, siete se decidieron a participar. El objetivo del proyecto era demostrar que existe un caso de uso en donde estas empresas comparten datos de negocio entre ellas. Estos datos los enriquecemos con fuentes de información externas, en este caso, como información transaccional bancaria de Barcelona e información de redes sociales (Twitter, Instagram y TripAdvisor) y creando este data lake de información, analizarlo, procesarlo correctamente y visualizarlo y entender si para estas empresas, este mix de información generaba un conocimiento de valor para ellos.

De todo este proceso, se han aprendido muchas cosas a la vez que se garantiza la privacidad de la información, la anonimidad de la información. Ya solo, el hecho de poder mezclar, información de negocios de siete empresas turísticas de naturaleza distinta, algunas de ellas incluso son competencia, hacer eso, ya es muy complicado.

Compartiendo datos para la generación de valor: un caso real
El turista aterriza, el turista va a comprar, el turista va al restaurante, va a un museo, etc. Y cada una de estas entidades, los servicios turísticos tienen una visibilidad sesgada del mismo. En cambio, a través de la tecnología tú puedes saber qué necesidades funcionales tienen y qué necesidades emocionales se están cubriendo en este viaje de un turista a través de la ciudad.

Hay siete empresas del sector turístico que deciden aportar datasets, información y datos de sus negocios, y lo más importante, su conocimiento del negocio, porque tú puedes ver mucha información, pero si no la sabes interpretar correctamente no sirve de nada. Las convencemos para ceder sus datos de negocio y los mezclamos entre ellos.

Una primera fase: Alineación de Objetivos y Valoración técnico-legal
Alineamos objetivos, porque no es lo mismo un objetivo de un departamento cultural que el objetivo, por ejemplo, de alguien del transporte público. Por lo tanto, hay que buscar aspectos comunes en torno a los retos que deben abordarse. Pero, por otro lado, hay que encontrar aspectos comunes entre la información que se tiene (porque yo no puedo comparar peras con manzanas). En estas empresas revisamos qué fuentes de información de valor tenían cada una de ellas (entre apps, wifi, sistemas transaccionales como ERP, CRM e incluso información no digitalizada). Hicimos una valoración técnico-legal para encontrar esos aspectos comunes de fuentes de información a nivel técnico y luego, a nivel legal, qué mecanismos existían para anonimizar y disociar la información, incluso mezclándola entre ellas, para garantizar que en el data lake donde está toda la información metida se mantenga la privacidad y la anonimidad de las personas, de acuerdo a la ley de protección de datos, LOPD.

En el data lake nos enriquecimos con fuentes de información externas provenientes de banco y de redes sociales, y pudimos ver si lo que verían estas empresas tenían un valor de negocio o no.
Esto que parece tan sencillo, pero ya con el solo hecho de combinar todas estas empresas, ya es complicado.

¿Cuáles son los stakeholders del proyecto?
Tenemos las siete empresas que aportan sus datasets y su conocimiento de negocio. Por otro lado, tenemos una empresa de abogados y una empresa consultora especialista en temas técnicos de big data para hacer estas valoraciones técnico y legales y garantizar todo el tema de privacidad. Luego tenemos una plataforma de big data para explorar la información (almacenaje, analytics y visualización) y por otro lado, tenemos las fuentes de información.

Un ejemplo ilustrativo para entender lo que están haciendo

Compartiendo datos para la generación de valor: un caso real
Aquí lo que vemos es el transaccional bancario de la ciudad de Barcelona. En el momento en que yo, por ejemplo, soy un emplazamiento cultural de Paseo de Gracia, lo que a mí me interesa saber es, no solo en toda Barcelona, el total de transacciones que existen, evidentemente desglosado por la tipología de países de origen de turista: España, Francia, Italia, … sino yo quisiera saber qué impacto tiene esto en mis áreas de influencia. Si yo soy un emplazamiento cultural y estoy en medio del mapa, lo que vemos aquí son isocronas, las zonas de desplazamiento en tiempo de los turistas a 5 minutos a pie del punto de origen. Por tanto, yo podría saber de 0 a 20 minutos a pie de x emplazamiento cultural, qué transaccional bancario existe en mi zona de influencia.
Si yo soy una entidad de cultura, lo que me gustaría saber solo es cuántas transacciones de cultura hay, incluso se puede saber qué día se gasta más en cultura.

Compartiendo datos para la generación de valor: un caso real
Por tanto, con esta información, yo puedo saber, en este ejemplo sencillo cuál es mi share of wallet, si en mi área de influencia se gastan 100 Euros y en mi emplazamiento de cultura se gastan 50, yo tengo un share of wallet del 50%. Esto es una información relevante para el emplazamiento turístico. Esto lo puedo saber por momento de día, lo puedo saber por día, por origen del turista, entre otras. Lo que yo digo de alinear intereses, porque como emplazamiento cultural, me interesa esta información; pero si soy un emplazamiento de retail, es decir, soy una tienda, quizás lo que me interese es dónde sucede esto, pero en compras, en moda, por ejemplo, entonces claro, cambia completamente.

¿Qué reflexiones lleva el hacer todo esto?
Lo que se está haciendo en realidad es llevar este ejemplo a un extremo mayor. Saber cuáles son las emociones que desprenden los turistas. Yo puedo saber si desprenden emociones positivas o negativas y sobre qué están desprendiendo esta emoción. Por tanto, podemos extrapolar lo que se llama el share of wallet a lo que yo llamo el share of emotion. Y lo más importante: ¿existe correlación entre el corazón y el bolsillo? Es decir, ¿los que tienen más emociones positivas son las que más compran? O lo contrario, ¿los que más comentarios positivos hacen son los que menos gastan? Por lo tanto, se pueden desprender cosas muy interesantes, como qué correlación o KPI puede existir, entre, por ejemplo, el transporte público y una entidad cultural. ¿Existe un KPI conjunto donde se compartan ciertos volúmenes de información, turístico y, por ejemplo, transaccional bancario y el volumen de turistas que visitan un emplazamiento turístico y características de segmento?, hay elementos de valor que puedan compartirse, un ¿KPI conjunto que aporte valor a ambas entidades?

Existen oportunidades de flujos turísticos entre diferentes entidades turísticas, si se dan visibilidad entre ellas, de los datos que se tienen y se enriquecen, probablemente podríamos identificar estos patrones de comportamiento y dirigir mucho mejor la oferta. ¿Qué impacto, por ejemplo, tienen una entidad de promoción turística en su área de influencia? Son preguntas que nos hacemos y que estas empresas ahora podrían intentar empezarlas a responder.

Lo importante es el cambio de aproximación. En el Big Data normalmente te haces la pregunta y buscas la información para procesarla y responderla. Esta aproximación es diferente, es lo que llamamos Data Discovery. Aquí no se responden preguntas, sino que tú tienes mucha información de valor compartida y descubres cosas con visión más local pequeña, pero aquí vas descubriendo oportunidades a medida que vas jugando con la aplicación.

¿Cuáles han sido los aprendizajes de este proceso?
A nivel técnico, en términos generales, por ejemplo, cómo puede ser posible que un sector como lo es el turístico, que utiliza mucho los países, entre entidades de otra ciudad, la codificación del país no sea la misma, cuando por ejemplo existe una ISO a nivel europeo que establece la codificación. Aquí lo que vemos es que curiosamente el negocio turístico, donde se pasa mucho la intermediación, las empresas no codifican el país de la misma manera, por lo tanto, aquí afloran cosas de estandarización. En lo legal, es decir, ¿pueden diferentes compañías utilizar el mismo proceso de anonimización y disociación de la información, sin poner en riesgo la privacidad de las personas? Esto también lo hemos aprendido. En términos de management, de comités de dirección, cuando una empresa mira sus fuentes de información, todas ellas cuelgan de direcciones distintas de la compañía, porque el que tiene el tema del tracking wifi, por lo general, es responsabilidad del director de sistemas, la responsabilidad del relacionado CRM es el de marketing, la responsabilidad del transaccional es del ERP y por lo tanto es del financiero… Por lo tanto, no hay una visión compartida de las fuentes de valor claves de información de sus negocios. En términos culturales, es muy difícil que entre varias empresas compartan información y por lo tanto vayamos a un modelo de datos federado, en el cual no haya una misma base de conocimiento entre empresas o entre directivos, e incluso no haya un grado de complicidad entre ellos. Esto es lo más importante, de hecho, fue lo que primero hicimos, juntar a esos 30 directivos, generar complicidades, pero sobre todo generar el mismo framework de trabajo. En temas tecnológicos, procesamiento de altos volúmenes de información y capacidad de visualizarlos de forma correcta. Luego tenemos la parte metodológica. En esta metodología de generación de datos qué modelo contractual hay que seguir entre entidades, por ejemplo.

¿En términos de negocio, que reflexiones se generan?
Los fines de negocio: lo más importante. ¿Existe un KPI conjunto entre hoteles y museos? ¿O me compensa como empresa ceder información de mi negocio a cambio de una información compartida que yo pueda aprovechar? En términos de negocio se generan reflexiones super interesantes. Por ejemplo, yo ahora mismo no estoy guardando el wifi de mis clientes que están viniendo, ¿tiene sentido que lo guardara?

Otra reflexión super interesante que salió: si yo soy una empresa turística que trabaja con concesiones, ¿cómo tengo que modificar mis contratos de concesión para garantizar un flujo de datos que para mí es importante? Estoy tocando temas contractuales de negocio. Por tanto, se aprenden muchas cosas.

¿Qué oportunidades esto va a generar?
La gran oportunidad, más allá de las oportunidades de tipo operativo que hay sobre los turistas, las oportunidades y beneficios que hay sobre las organizaciones turísticas privadas o de la administración pública, lo más importante de todo de este caso de uso, es que puede sentar las bases de crear un operador de big data dentro de una ciudad o dentro de un ecosistema turístico, porque ahora mismo no hay un estándar, no hay una semilla para que se pueda empezar hacer eso. Esto asienta las bases para cubrir o crear crear un operador de big data, por ejemplo, en una ciudad. No estamos hablando de crear un market place (compra-venta de datos, donde yo publico datos y bajo datos), lo que decimos es operar con esos datos y ofrecer un servicio en base a un modelo de datos federado y esto asienta las bases, como digo, se valida que existe un valor y no solo hacerlo con el sector turístico sino incluso de hacerlo al retail, por ejemplo. Todo lo que hemos aprendido es extrapolable.

Al final hay que entender que esto ha tenido un proceso de dos años con sus altos y bajos. No es un tema puramente tecnológico y de desarrollo, está un tema cultural, hay un tema de "convencer" a los comités de dirección de estas compañías para apostar por este caso de uso. La responsabilidad no solo es de innovación, por decir algo, hay una responsabilidad compartida en términos legales y hay una responsabilidad compartida en la cesión de datasets, porque como cada datasets, como lo decía es propietario de un directivo diferente de la compañía, tienes que involucrar en términos culturales a toda la dirección, por lo tanto, el tema cultural es muy importante, alinear objetivos, es muy importante, por ello se dilató dos años.

Sobre los costos de este proyecto
Las empresas invirtieron económicamente (por temas de confidencialidad, no se puede revelar ni el nombre de las empresas ni las cifras del proyecto), pero una inversión muy significativa que fue en dedicación. Por tanto, nosotros como MWC de estar en medio, tuvimos mucha dedicación. Parte de las empresas que aquí participaron también tuvieron dedicación de las personas por parte de negocios y dedicación de personas por la parte técnica. El partner de la plataforma tecnológica también tuvo una participación clave de activos, no económica, pero si en activos, lo mismo que los otros partners. Por lo tanto, si te pudo decir que nosotros hicimos un desembolso económico que -por el momento- no puedo revelar la cantidad.

Y ahora, ¿qué sigue?
Ahora estamos escribiendo este caso de uso y la continuidad de este piloto, sólo las empresas que han participado nos dirán cómo seguir. Este proyecto lo que pretende es ilustrar un caso de uso poniendo en valor todos los aprendizajes del proceso. Al final, lo que pretende ilustrar este proceso es como ha ido, qué hemos aprendido y ver la oportunidad que esto genera. Ver si existe un caso de uso donde estas empresas, que son de naturaleza distinta, pueden compartir un valor a través de sus datos. El retorno es mucho más en valor que en retorno económico. Lo que creemos nosotros, como MWC y todos los participantes, es que todo esto tiene un valor que tiene que ser compartido para que todo un ecosistema se aproveche de todos estos aprendizajes, es la misión de sentido público que tenemos como fundación.




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