La capacidad de usar datos a mi alrededor a través de data partners confiere a nuestro ecosistema de la plasticidad necesaria para dar respuesta a las problemáticas actuales y a las futuras que puedan surgir en un entorno macroeconómico cada vez más inestable.

Los departamentos tienden a generar silos de datos, generando barreras protectoras de su bien más preciado, la información. Esta tendencia impide a las organizaciones montar soluciones de datos con un impacto estratégico. Las barreras se elevan en murallas cuando hablamos de compartir datos con otras organizaciones. Pero la realidad es que nuestras soluciones de datos muchas veces precisan información que no está en la casa, y necesitamos colaborar con otras empresas que tienen los datos que nos faltan. Las oportunidades de esta compartición de datos se están empezando a explotar con mucho éxito a través de modelos de intercambio que favorece a los players sin poner en riesgo la seguridad del dato.

Share or die: La necesidad del CDO de anticiparse a los rinocerontes grises

A raíz de la pandemia volvió a salir a la luz el concepto de cisne negro. La metáfora del «cisne negro» fue teorizada por Nassin Taleb en 2007 para describir aquellos eventos improbables de gran impacto socioeconómico que se explican una vez sucedidos, como si hubiera sido posible anticiparlos a la luz de los datos disponibles o de los antecedentes históricos.

El concepto de los «rinocerontes grises» es menos popular, fue expuesta por Michele Wucker en la cumbre de Davos de 2013 y ponía el foco no en las señales débiles que advertían de una crisis, sino en las respuestas débiles a esas señales.

Los rinocerontes grises son como los cisnes negros (riesgos de alta probabilidad y gran impacto macroeconómico, ambiental, tecnológico etc.) que, a pesar de ser reconocidos y evaluados, resultan ignorados hasta que nos afectan de forma violenta e irremediable, como si viéramos de lejos un rinoceronte que se dirige hacia nosotros y no le préstamos atención hasta que es demasiado tarde.

Cómo hacer mi ecosistema de datos “a prueba de balas”

Un ecosistema de datos se puede definir como un entorno en el cual se pueden almacenar, procesar y compartir datos, a través de una serie de herramientas y servicios. Como en la biología es algo vivo, dinámico y que siempre contará con, al menos, un productor de datos y un consumidor.

Las piezas clave a revisar de nuestro ecosistema son:

• Fuentes: Son el primer eslabón de la cadena y en función del objetivo de nuestra organización, necesitaremos datos con diferentes características. Si los objetivos entre fuente y compañía no están alineados se nos presentará una complejidad extra en su uso para nuestros objetivos de negocio. También requiere un esfuerzo de descubrimiento y gestión de las fuentes y sus datos, ya que puede dar pie a nuevos modelos de negocio dentro de una organización.

• Gobernanza: La gobernanza será una pieza importante debido a que determina cómo vive la información dentro del ecosistema y las leyes por las que se rige. Será importante, porque establecerá la cantidad de fuentes y datos que habitan en dicho ecosistema, asentará las bases de su accesibilidad e interacción, procesos de calidad, qué procesos o análisis se efectúan y por último las decisiones y estrategias que derivan de todo ello.

• Además, será clave saber medir y gestionar la información, es decir, qué datos deben vivir o no dentro del ecosistema, y qué métricas utilizo para evaluarlo. Dado que es un ente vivo, seguirá evolucionando incluso ante nuestra inactividad, por tanto, de cara a conseguir una mejora continua, aquellos datos, usos, metodologías o actores que degradan y empeoran el ecosistema global deberán ser detectados y expulsados.

• Tecnología: La infraestructura, arquitectura e ingeniería de nuestra solución tienen que hacerla no solo habitable para nuestros datos, sino duradera y ágil, permitiéndoles evolucionar de manera segura en tiempo y forma. Además, debe ser flexible ya que, en un universo cambiante como en el actual, deberá adaptarse a la aparición de nuevos ecosistemas y métodos de conectividad. Deberá permitir interactuar fácilmente a los usuarios (internos y externos a la organización), tanto en accesibilidad como usabilidad, ya que la subsistencia de un ecosistema depende de ello.

• Interacción: Es importante entender que el valor de un ecosistema aumenta proporcionalmente a la cantidad de datos útiles y de calidad producidos o introducidos dentro de él. Esto tiene que ver fundamentalmente con dos aspectos. En primer lugar, con la generación de nuevos datos mediante la interacción de la información previamente existente en el ecosistema. El segundo, la calidad y cantidad de aprendizajes que se puedan obtener mediante la aplicación de algoritmia.

Bajo estas premisas vemos que la introducción de datos externos permitirá ir expandiendo el ecosistema y entrar en ciclos virtuosos donde la información genera nueva información, al compartir la información se mejora nuestro ecosistema y los de alrededor, lo que permite seguir generando y compartiendo nuevos datos y aumentando el valor del ecosistema global.

Qué es el Data Sharing ¿Locura o Genialidad?

En relación con esta necesidad nace data sharing, donde entidades y organizaciones de distinto tipo se ponen de acuerdo en compartir datos, aprendizajes y conocimientos en un entorno determinado y atendiendo unas reglas básicas que cumplen todos aquellos que quieran interactuar dentro de ese espacio, con el objetivo de maximizar valor y minimizar esfuerzos.

Tipos de data sharing

¿No te va lo de compartir? Todavía tienes el 3rd party data

Si no te va lo de compartir siempre puedes contratar los servicios de un proveedor especialista e integrar datos reputados ya estandarizados, preparados para su explotación y alineados con tus objetivos de negocio.

Otra opción es utilizar a ese especialista como intermediario para generar un modelo conjunto con otro player que mejore los aprendizajes de manera global. En este caso el 3rd party data pone el entorno y la tecnología que permite a las 2 compañías relacionar datos, entrenar modelos y obtener insights de forma segura sin acceder a la información en bruto de la otra parte.

Usa los datos de tu alrededor

La introducción de datos externos a nuestro ecosistema ya sea mediante proveedores, intercambiando información o colaborando con entidades con intereses afines, puede llegar a aportar unos beneficios que sobrepasan al riesgo de compartir información antes guardada con recelo dentro de nuestro ecosistema.

¿Quieres saber más del Data Sharing?

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