«Es vital que las empresas tengan claro cómo es el ciclo de vida de sus datos»

PUE es una compañía tecnológica española referente en soluciones integrales de consultoría e implementación de proyectos de Datos, Inteligencia Artificial y Cloud. Cuenta con un equipo de más de 150 profesionales altamente cualificados y 100% certificados en las principales tecnologías del sector, como Google Cloud, AWS, o Azure entre muchas otras, como pueden ser Cloudera, Collibra o Databricks.

Tal y como nos cuenta Sergio Rodríguez de Guzmán, CTO de PUE, «lo que distingue a PUE es su conocimiento y experiencia en el uso efectivo de las tecnologías base de las plataformas de datos más relevantes del sector y su enfoque integral del ciclo de vida del dato, independientemente del entorno, ya sea on premise, en la nube o híbrido. Esto permite a las empresas aprovechar al máximo el potencial de sus datos, con independencia de donde se procesen o almacenen».

Con Rodríguez de Guzmán hemos tenido la oportunidad además de charlar sobre qué tienen que tener en cuenta las compañías antes de poner en marcha un proyecto basado en datos, cuáles son las mejores prácticas o cuáles otras conviene evitar. Esto es lo que nos ha contado.

[MCPRO] PUE cubre en las empresas todo el ciclo de vida de un proyecto de datos. ¿Cómo es vuestra metodología de trabajo y qué os distingue de otros players de este sector?

[Sergio Rodríguez de Guzmán] La experiencia de los equipos es clave. El cubrir el stack completo en los proyectos de datos nos permite tener una visión completa a todos los niveles del objetivo de cada cliente, pudiendo aterrizarlos de la mejor manera posible con las arquitecturas y soluciones óptimas de cada contexto. Y todo esto manteniendo el equilibrio entre el punto de vista tecnológico y el de negocio.

[MCPRO] ¿Cómo es el perfil de cliente más habitual y qué tipo de proyectos son los más demandados?

[Sergio Rodríguez de Guzmán] El perfil de cliente es variado, así como los sectores, pero tienen en común el convencimiento sobre la necesidad de modernización y agilidad con respecto al cambio en la gestión de los datos y el valor que se puede obtener de ellos. Los tipos de proyectos han variado sustancialmente de la modernización de entornos de datos, a proyectos más centrados en aprovechar las capacidades de Machine Learning e Inteligencia Artificial.

[MCPRO] ¿Cuáles son los principales obstáculos a los que se enfrentan las empresas a la hora de extraer el máximo valor a sus datos?

[Sergio Rodríguez de Guzmán] La calidad de los datos es el primer obstáculo. Cerca de un 70% del tiempo empleado en las fases iniciales de la mayoría de los proyectos se emplea en entender la forma de los datos y solventar la calidad de los mismos. Por eso es fundamental que como parte de este tipo de proyectos se incluya una parte de Gobierno y Calidad de los datos automatizada, para que esto no vuelva a suceder en el futuro.

[MCPRO] ¿Cuáles dirías que son los principales errores que cometen las empresas cuando encaran este tipo de proyectos? ¿Qué «malas prácticas» hay que tener muy claro que hay que evitar?

[Sergio Rodríguez de Guzmán] Sobre todo tratar de empezar a lo grande, tratando de resolver todas las cuestiones relacionadas con los datos de una sola vez. Es necesario tener claro desde el principio cuál es el objetivo final de lo que se quiere conseguir, para después segmentarlo en unidades más pequeñas que permitan conseguir logros a corto plazo.

También es importante tratar de tener claro cuáles son los ciclos de vida de los datos, para no incurrir en costes ocultos que aparecerán con el paso del tiempo.

[MCPRO] Cuando hablamos de datos distribuidos en distintos entornos (cloud híbrida, multicloud, onpremises, IoT), ¿cuál dirías que es la mejor estrategia a la hora de romper con esos silos y comenzar a trabajar de una forma unificada?

[Sergio Rodríguez de Guzmán] Es fundamental pensar en modelos federados tanto de almacenamiento como de procesamiento, que permitan integrar de forma ágil los datos desde aquellos sitios en los que se producen. Pensar en un modelo centralizado de la información puede ser útil en algunos contextos, pero en la mayoría de casos provocará duplicación de la información, de roles y de tareas.

Un modelo federado permite la correcta distribución de las responsabilidades en la gestión de los datos.

[MCPRO] Por contra, ¿qué buenas prácticas resultan fundamentales poner en marcha para garantizar el éxito de un proyecto basado en datos?

[Sergio Rodríguez de Guzmán]  Es fundamental tener claro el objetivo final y cómo medir ese objetivo final antes de comenzar por el principio. Tener claros los KPIs técnicos, pero también los nuevos roles a nivel de cliente que pueden surgir en ese camino.

[MCPRO] ¿Qué papel está jugando actualmente la IA en este tipo de proyectos y qué papel crees que va a jugar a corto y medio plazo?

La IA lleva tiempo utilizándose a través del Machine Learning, por lo que ya es un hecho, pero la aparición en escena de la IA Generativa provocará un uso muy intensivo dentro del ecosistema de los proyectos de datos.

[MCPRO] Para terminar…¿en qué momento dirías que se encuentran las empresas españolas en el desarrollo de este tipo de proyectos? ¿Crees que han «hecho los deberes» y se están digitalizando de forma adecuada?

[Sergio Rodríguez de Guzmán]  El nivel de madurez actual es sólido, pero queda mucho camino por recorrer, especialmente en la parte de Gobierno y Calidad de los Datos, donde la mayoría de empresas tienen carencias. Así mismo, iniciar el camino en los proyectos de IA o IA Generativa implica tener un control y calidad de los datos, óptimos.

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