Entrevista CDO: Los 3 pasos para la ciencia de datos con Just Eat

Los retos de un Chief Data Officer y cómo sacarle el máximo partido a los datos con el CDO de Just Eat, Alberto Rey Villaverde.

 

¿Alguna vez se preguntó cómo se hace la ciencia de datos en una empresa de tecnología con una configuración ya sofisticada? ¿Cuál es el enfoque en el que quizás desee pensar para generar el mejor retorno de los datos? ¿En qué áreas te enfocas y cómo las abordas con tu equipo?

En la segunda de nuestra serie de entrevistas de 3 partes con CDO, hablamos con Alberto Rey Villaverde, director de datos de Just Eat, sobre el ROI de los datos, sobre cómo la ciencia de datos es una serie de herramientas para mejorar a los humanos y qué las condiciones adecuadas para entregar valor de verdad.

En pocas palabras, hemos desarrollado el proceso de 3 pasos de Alberto para la ciencia de datos. Como él dice: “Enfóquese en el acceso, el modelo y la entrega”.

Ten un efecto y lleva a la gente contigo

«Nuestro objetivo es crear excelentes momentos de comida para todos». dice alberto. “Y mi interés y mi objetivo radica en cómo nos aseguramos de que los datos se conviertan en una ventaja competitiva para Just Eat”.

La configuración de la recopilación y el análisis de datos en Just Eat ya es bastante sofisticada: después de todo, es una empresa de tecnología y Alberto es el segundo CDO de la empresa. “Ya se ha cubierto una gran cantidad de trabajo preliminar”. Él añade. Esto le permite desarrollar los tres pasos clave, que son «acceso a los datos, modelado de los datos y entrega».

Los desafíos en torno a esto en Just Eat son principalmente dos.

“Para mí es encontrar cosas que tengan un efecto real”. Alberto explica. “Pero fundamental para el éxito de cualquier función de datos es cómo se maneja la gestión de cambios… No se trata solo de una IA de caja negra loca que simplemente hace cosas. Necesitas atraer a la gente”.

Herramientas que mejoran a los humanos

IA, aprendizaje automático, algoritmos de aprendizaje profundo. ¿Cuál es la clave para acabar con las palabras de moda?

“Trato de alejarme de toda esta jerga y, para mí, cuando hablamos de análisis, básicamente estamos hablando de convertir una serie de datos históricos en valor para la empresa, para obtener más ingresos, eficiencia, ahorro de costos, etc. Son solo herramientas que están ahí para mejorar las capacidades organizacionales y las personas al final del día, una estructura para manejar las reglas en las que alguien pensó”.

Por supuesto, el valor que los datos pueden aportar a una empresa puede ser un poco abstracto y, por lo tanto, también puede encontrarse fácilmente con resistencia.

“Algunas personas incluso tienen miedo de que ni siquiera lo reconozcan”. dice alberto. “El miedo está relacionado con el hecho de que bueno, ¿cómo sé si las cosas van mal? ¿Cómo puedo seguir controlándolo? Es por eso que siempre hablo de tener humanos en el circuito y diseñar IA con humanos en el circuito desde el principio. Eso tranquiliza a las personas sobre el hecho de que siempre tienen el control total y solo necesitan ver esto como una herramienta”.

Encontrar la fruta madura en los datos

Mostrar lo que los datos pueden hacer lo más rápido posible es una técnica efectiva para hacer que las partes interesadas más adversas al riesgo se acerquen. Por experiencia, Alberto ha desarrollado la habilidad de detectar ganancias rápidas con datos:

“Cuando hablo con la gente, normalmente dentro de cinco a diez minutos puedo detectar dos o tres casos de uso fácil. Algo que pudieras ver que podría tener un impacto en la empresa y les mostraría lo que los datos pueden hacer por ellos. Entonces, el primer truco mágico que están haciendo estas herramientas es convencer a las partes interesadas de que los datos son útiles”.

Detectar la fruta al alcance de la mano y trabajar iterativamente es a menudo la ruta más rápida hacia la creación de valor:

“¿Cuál es el producto mínimo viable que puede crear para su parte interesada que no requiera mucha movilización de recursos en el lado tecnológico? ¿O incluso en la función para la que está sirviendo el producto?

Las dependencias y la agilidad no van juntas

Agile puede ser una herramienta útil cuando se trata de ciencia de datos, pero Alberto señala que necesita las condiciones adecuadas para prosperar.

“¿Cuáles son las áreas en las que ya no necesitamos tanta presentación? Y podemos simplemente configurar el entorno adecuado para los científicos de datos, solo para hacer análisis puros, moverse rápido, iterar y probar”.

¿Cómo pueden los CDO aislar esos casos de uso, suponiendo que su organización sea lo suficientemente madura para poder hacer eso, y reducir la cantidad de lo que Alberto llama interacciones «desperdiciadas» con otras áreas? El explica:

“Reduzca la cantidad de dependencias, cree los límites con los que las partes interesadas comerciales y tecnológicas se sientan cómodas, y luego cree ese arenero en el que pueda iterar y operar”.

Como señala Alberto, esto se vuelve más fácil “cuando tienes un producto que ha llegado a un punto en el que todo el desarrollo en curso es de alguna manera autónomo” y puedes mantener la participación y la comunicación al mínimo.

El algoritmo de aprendizaje profundo definitivo

Más allá de los KPI tangibles, ¿existe una medida más profunda de éxito de la que Alberto se responsabilice en Just Eat?

«Sí. En términos simples, estamos haciendo las cosas como no las hacíamos antes, ya sabes, ¿tu vida es diferente de lo que era antes? ¿Cómo estamos mejorando tu vida?”

Creating capabilities and enhancing humans through data doesn’t happen in isolation from other stakeholders. As Alberto puts it, he might have people on his team with PhDs, but there’s nothing quite like the knowledge of the collective brain:

“El algoritmo definitivo de aprendizaje profundo es el que todos y cada uno de nosotros tenemos en nuestra cabeza. Todo ese pensamiento está incrustado en todos los profesionales en las diferentes funciones que tenemos aquí en Just Eat. Uno de los aspectos críticos de cualquier analista que salta a un nuevo problema es cómo aprender todo ese conocimiento para comenzar a generar ese impacto”.

¿Existe el riesgo de que algún día los humanos sean reemplazados por IA? Alberto cree que los dos convergerán naturalmente y que la interacción humana es un ingrediente esencial para obtener los mejores resultados.

“Estamos aquí para entregar valor a la empresa, y no en un escenario de caja negra. Estamos aquí para ofrecer valor, donde siempre hay humanos en el circuito. Estamos aquí para crear una capacidad que puede parecer mágica, pero que es la capacidad de mejorar a los humanos al final del día”.

Alberto Rey Villaverde es el director de datos de Just Eat.

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