Todo lo relacionado con TI eventualmente se mercantiliza, según Terren Peterson, vicepresidente de ingeniería de Capital One. Habiendo trabajado en el banco durante más de 24 años, Peterson tiene experiencia de primera mano sobre cómo la mercantilización ha impactado el negocio de TI.
“En los proyectos de TI, solíamos dedicar mucho tiempo a luchar con la infraestructura de TI. Pero finalmente todo pasó a la nube. Todo ese material de infraestructura de TI se mercantilizó”, afirma.
Sin embargo, si bien la infraestructura de TI se ha mercantilizado y simplificado, los desafíos de gestión de datos que enfrentan las organizaciones no han hecho más que aumentar en complejidad. “Cosas como los datos, la resolución de patrones y la estrategia y la resolución de problemas generales aún permanecen en el plato”, dice. “Es más fácil comercializar el software y muy fácil, en cierto nivel, comercializar la infraestructura. Pero es difícil mercantilizar los datos”.
Dicho esto, Peterson confía en que, con el tiempo, quedarán cada vez menos tareas de gestión de datos en el plato. “Es un ejercicio reduccionista, en el que las cosas se mercantilizan con el tiempo y se retiran del plato”, afirma.
Para Peterson, lo que está siempre presente es la necesidad de una arquitectura de datos empresariales. Una arquitectura de este tipo comienza generando una cultura de datos en la organización, pero él cree que hay una cierta desconexión: “Se puede tener una estrategia de datos, pero ¿se tiene una cultura de datos?”.
Una encuesta reciente de Morning Consult para Capital One encontró que sólo el 35% de las 4.000 personas encuestadas cree que su organización tiene una sólida cultura de datos. Mientras tanto, más de una quinta parte dice que su organización carece de una cultura de datos sólida o que el apoyo del liderazgo, el desarrollo del talento y la educación en torno a los datos son inconsistentes.
“Hasta cierto punto, una cultura de datos es un indicador de la disciplina”, dice Peterson. “¿Está priorizando el tiempo para la gestión de datos? ¿Estás recopilando buenos metadatos? ¿Está realizando comprobaciones de calidad de los datos? ¿Se está asegurando de que los datos se comprendan realmente bien? ¿Y se ha tomado el tiempo para estandarizar los datos?
Estandarización de datos
En una empresa como Capital One, con múltiples líneas de negocio, contar con un lenguaje estandarizado es fundamental para una comunicación eficaz en toda la empresa. Esto se aplica igualmente a los datos. Como ingeniero de datos, Peterson ve un papel importante para las plataformas de datos a la hora de proporcionar un estándar para los datos en toda la organización.
“Consideramos que las plataformas son fundamentales para la ingeniería de datos”, afirma. Por ejemplo, mover datos del punto A al punto B requiere una canalización de datos. Tener una plataforma de datos elimina la necesidad de que todos en la empresa creen su propio canal de datos. En cambio, la plataforma generaliza el problema del movimiento de datos.
“Tengo todos los datos, esa es la magia. Pienso en IA, aprendizaje automático y otras cosas. [being done] con análisis de datos: aquí es donde queremos poner nuestra creatividad. No queremos poner esto en cómo gestionar los datos”
Terren Peterson, Capital Uno
En opinión de Peterson, la idea de generalizar la solución a un problema para hacerla aplicable en otras circunstancias es una base de la ingeniería. “Cuando generalizas el problema, dices: ‘Vaya, puedo crear una plataforma con esto’ y luego se lo cuentas a todos en la empresa”.
El desafío, admite, es convencer a la gente de que utilice la plataforma. “Lo que hay que descubrir es cómo lograr que sus asociados dirijan su energía creativa hacia los problemas correctos, los casos correctos y las partes correctas del problema”, dice.
Es posible que haya cientos de formas diferentes de implementar una canalización de datos. El consejo de Peterson es intentar desviar la creatividad de las personas fuera de las áreas atendidas por TI. “Si queremos datos estandarizados, no creemos cientos de formas diferentes de realizar el proceso”, afirma. “Utilice su creatividad para encontrar las diferentes fuentes de datos que podemos usar y observe las cosas que podemos hacer con los datos”.
La idea de una canalización de datos es bastante parecida al bus de servicios empresariales que ganó prominencia a principios de la década de 2000, cuando las empresas necesitaban una forma estándar para que las aplicaciones se comunicaran. “La primera palabra es empresa”, dice. “Lo que realmente se necesita es un bus de servicio; lo mismo ocurre con las plataformas de datos”.
El objetivo es mercantilizar la estandarización de datos, lo que permite a las personas en el negocio dar rienda suelta a su creatividad. “Tengo todos los datos, esa es la magia. Pienso en la IA [artificial intelligence]aprendizaje automático y todo tipo de cosas más [being done] con el análisis de datos, y aquí es donde queremos poner nuestra creatividad. No queremos incluirlo en cómo gestionar los datos”.
Al observar cómo se ha aplicado esto en su propio trabajo, Peterson dice que no puso energía creativa en tratar de crear su propio lago de datos: ya estaba allí. “Utilicé mi creatividad para ver cómo podía obtener una visión única de los atributos de los datos que ya existían. Así es la resolución de problemas realmente creativa en nuestras empresas”, afirma.
Por ejemplo, esta solución de problemas podría conducir a un modelo de fraude mejorado o al desarrollo de un motor de oferta de préstamos que ayude a las personas a comprar un vehículo nuevo.
Hacer crecer una plataforma de datos
Al analizar por dónde empezar con una plataforma de datos, Peterson cree firmemente que las organizaciones deben comenzar con una base de datos sólida. Afortunadamente, muchos ya tienen gran parte de lo que necesitan, ya que las empresas llevan mucho tiempo procesando datos. “Si es algo que ya tienes, entonces puedes aprovecharlo”, afirma. “Te da el punto de partida”.
Sin embargo, utilizando la analogía de un árbol, dice: “¿Cuándo es el mejor momento para plantar un árbol? Bueno, fue hace 20 años. Y si no plantaste el árbol entonces, el segundo mejor momento es plantarlo hoy. Animaría a la gente a no pensar que existe una solución rápida. Primero necesitas la plataforma. Si aún no has construido esa plataforma de datos –si no plantaste el árbol hace 20 años– puedes empezar hoy”.
Un ejemplo de uso de una plataforma de datos y una canalización de datos estándar es Capital One Auto Navigator, lanzado en 2023. Esto permite a los concesionarios de automóviles conectarse con más compradores de automóviles y respalda el proceso de compra de vehículos. Los compradores de automóviles pueden personalizar detalles como el pago inicial, el intercambio y la duración del plazo para calcular un plan de pago que les convenga. Esto permite a los distribuidores trabajar de manera más eficiente y precisa al brindarles visibilidad de lo que un cliente puede pagar en función del inventario disponible.
Una aplicación como Auto Navigator funciona reuniendo datos de toda la empresa. Para aprovechar el análisis avanzado, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, Peterson afirma que dichas aplicaciones requieren una base de datos sólida e, implícitamente, una plataforma de datos.
Una de las conclusiones de la conversación con Peterson es que las organizaciones con una estrategia de TI nativa de la nube pueden poner en funcionamiento rápidamente una plataforma de datos basada en la nube porque no tienen que preocuparse por configurar el almacenamiento asociado y otra infraestructura de TI necesaria en un entorno local.