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El inicio de mi historia con los datos:

Mi trayectoria profesional en Data Management ha sido un proceso modelado por las distintas situaciones empresariales en las que he participado. Es una historia de aprendizaje continuo que no comenzó en un departamento de tecnologías de la información, sino en un equipo de marketing.

A mediados de la década de 2000, durante el cuarto año de mis estudios en Ingeniería Industrial, realicé unas prácticas en el departamento de marketing de una cadena de supermercados. La empresa me encomendó la tarea de extraer, preparar y procesar los datos con el fin de analizar los hábitos de compra de los clientes frecuentes y evaluar su respuesta ante diversas acciones comerciales. El objetivo principal era identificar las ofertas más efectivas para fomentar el consumo y fortalecer la relación con el cliente.

Esta experiencia me dio una visión general de cómo los datos podían ayudar a los equipos de negocio a tomar mejores decisiones. Los datos provenían de dos fuentes principales: una era una base de datos que almacenaba registros detallados de los tickets de compra de los clientes, incluyendo productos, precios y categorías; la otra era una base de datos con la lista de los clientes que tenían tarjeta de fidelidad y todos los detalles relevantes de los clientes que compartían al afiliarse que eran relevantes para aplicar segmentaciones posteriores.

Un proceso programado por el departamento de TI transfería periódicamente los datos del sistema transaccional a una base de datos. En aquel momento el departamento de marketing no disponía de una forma automática de procesar y visualizar esta información, por lo que mi rol consistía en consultar, analizar y extraer los datos y llevarlos a Excel, limpiarlos, usar tablas dinámicas para organizarlos y finalmente crear gráficos de control. Estos informes permitían mostrar a los líderes una visión clara del rendimiento de las ventas y la respuesta de los clientes a las acciones comerciales.

Este análisis respaldaba marketing basado en datos al optimizar los precios mediante descuentos dirigidos a través de la tarjeta de fidelidad premiando a los clientes frecuentes en los productos que consumían habitualmente. También permitía comparar el comportamiento de estos grupos frente a clientes sin tarjeta de fidelidad para medir el impacto de las promociones en sus tickets futuros. Este trabajo fue el inicio de mi carrera en datos ya que consolidé mi dominio de Excel y de Visual Basic for Applications VBA, una herramienta de programación integrada en Excel, para automatizar la preparación de informes. Pero más importante aún consolidó mi visión estratégica sobre el rol de un departamento de marketing.

Al mismo tiempo, asistía a un curso llamado "Análisis y Diseño de Sistemas" en la universidad. Esta asignatura aumentó mi interés en el área de TI, ya que aprendí los conceptos básicos para entender las necesidades de información de una empresa y cómo diseñar software para darles soporte. También aprendí a modelar una base de datos utilizando dos enfoques: multidimensional y relacional, y a diseñar sistemas mediante diagramas de flujo de datos, que son muy útiles para mostrar cómo se mueven los datos de un punto a otro. Estaba muy entusiasmado con estos nuevos conocimientos y más tarde me convertí en instructor del curso.

Los mismos métodos en diferentes empresas:

En mis siguientes roles, la tecnología que utilicé siguió siendo bastante similar. En una compañía de seguros, nuevamente haciendo prácticas en marketing, trabajé con bases de datos transaccionales, de siniestros y de clientes. Esto nos permitía extraer datos y construir modelos para estimar los ingresos esperados de diferentes productos de seguros. También pudimos identificar productos cuyos ingresos estaban por debajo del objetivo y entender las posibles causas y recomendar soluciones basadas en datos de simulación de escenarios financieros.

Poco después trabajé a tiempo completo en una empresa de telecomunicaciones durante finales de los 2000 y principios de los 2010. Mi rol consistía en identificar soluciones a gran escala para los reclamos de los clientes, los cuales eran una auténtica mina de oro de información. Descubrimos que el motivo principal de insatisfacción era la factura debido a promesas incumplidas en los descuentos. En ese momento las áreas de Producto, Facturación y Atención tenían metas distintas y no existía un objetivo compartido para reducir estos errores.

Al analizar los datos entendí que el ERP de la empresa no estaba preparado para la complejidad de las nuevas ofertas y el registro manual generaba errores constantes. Como no era viable modificar el sistema desde la raíz decidimos actuar en una capa de gestión posterior. Pedimos los catálogos en Excel a los equipos de producto y mediante un programa que desarrollé en Visual Basic cruzamos esa información con las ventas y los reclamos. Esta herramienta permitió que el equipo de atención viera en una sola pantalla el catálogo y la factura para corregir errores rápidamente. El paso definitivo fue la proactividad: empezamos a identificar los errores antes de que llegaran al cliente. Esta innovación integrada luego en la intranet redujo los reclamos en un volumen considerable y transformó la experiencia del cliente lo que me valió un premio en representación del equipo.

Más información sobre esta experiencia en la publicación "Anticipar el reclamo del cliente".

Tras adquirir esta experiencia sentí que era el momento de crecer profesionalmente y decidí viajar a Bélgica para realizar un MBA (Master of Business Administration). Mi objetivo era profundizar en áreas como gestión de equipos, operaciones, finanzas y marketing. Gracias a esta formación mi perspectiva cambió radicalmente. A través del curso de Corporate IT Strategy dejé de ver las soluciones tecnológicas como simples herramientas de apoyo para entender cómo la estrategia empresarial puede apalancarse en la tecnología para generar disrupción en el mercado. Estudiamos casos de éxito y fracaso que demostraban que la tecnología es inseparable de la ejecución de negocio. A mediados de la década de 2010 la computación en la nube era el nuevo paradigma de frontera y la inteligencia artificial se perfilaba ya como una tecnología con un potencial transformador inmenso aunque su adopción masiva todavía se veía lejana.

Traslado a España y un gran paso en la automatización:

Tras finalizar el MBA y desarrollar algunos proyectos en Lima, donde también desempeñé un rol enfocado en la planificación de la demanda, me trasladé a España a mediados de la década de 2010. Mi primer trabajo a tiempo completo fue en una editorial y me resultó bastante familiar en comparación con mi experiencia previa. Aunque la empresa analizaba las ventas mediante un sistema transaccional, mi función se centró en optimizar la gestión de la cadena de suministro a través de los datos. Inicialmente utilicé herramientas conocidas como Excel para procesar información, extraer perspectivas de negocio, crear cuadros de mando e identificar oportunidades de mejora en la logística. Asimismo desarrollé modelos predictivos para anticipar la demanda.

Sin embargo la cantidad de procesos manuales para poder dar soporte a los procesos logísticos de control era importante y esto implicaba que el equipo invertía gran parte de su tiempo en el procesamiento y refinamiento de información. El rol de TI se limitaba al soporte del dato transaccional pero no cubría el dato transformado ni el cruce de información entre la data de ventas y los KPIs logísticos que debían controlarse para asegurar que los clientes recibieran sus productos cuando lo necesitaban. Esta brecha de información dificultaba el cumplimiento de las expectativas del cliente y limitaba nuestra capacidad de reacción ante problemas en la cadena de suministro.

Con ayuda del equipo lideré la automatización de estos procesos de datos extrayendo datos del sistema transaccional para volcarlos en una base de datos normalizada. Por ejemplo aprendí a utilizar AutoIt para implementar una extracción robotizada ante la falta de procesos directos de obtención de datos. Asimismo gestionamos datos no estructurados como albaranes y facturas creando flujos automáticos para identificar información clave como las fechas de entrega efectivas. Esto permitía anticipar errores mediante alertas programadas y ganar precisión en la gestión.

A pesar de estas mejoras la empresa seguía limitada por un ERP diseñado para una logística mucho más sencilla. Nuevamente me encontraba en una situación similar a mi experiencia en telecomunicaciones haciendo viable una capa de gestión posterior en lugar de corregir el origen. Aunque imperfecta, esta solución evitó que la empresa perdiera el control y permitió ganar certezas sobre la necesidad de actualizar el sistema core para seguir compitiendo.

Mi siguiente rol, en la industria de la publicidad a finales de la década de 2010 y principios de la de 2020, marcó un punto de inflexión. Dediqué los dos primeros años a comprender los cálculos de auditoría de medios y a automatizar estos procesos con Excel y VBA. Posteriormente, colaboré con el equipo global de TI para migrar dichos cálculos a la arquitectura en la nube de la compañía. Inicialmente, el trabajo en la nube mantenía similitudes con mi experiencia previa, ya que el proceso seguía una lógica de extracción, transformación y carga, pero esta vez sobre una infraestructura cloud. El punto en común fue la metodología: aplicamos SQL y estándares para estructurar las arquitecturas de datos desde el equipo de gestión de datos, antes de transferirlas a TI, optimizando cada transformación para su uso posterior.

Una vez consolidado el proyecto, comencé a colaborar en iniciativas para otros departamentos y agencias. Utilicé el mismo marco de trabajo en la nube, adaptándolo mediante matices y excepciones para optimizar los datos para aplicaciones internas, cuadros de mando y exportación de ficheros. Dejé de definir las iniciativas para pasar a ejecutarlas bajo demanda de los responsables de negocio, evolucionando mi rol hacia la supervisión, el control de las soluciones y su integración con otras aplicaciones. Definitivamente, era el tipo de rol para el que me preparé años atrás, pero con un grado de madurez organizativa superior, siendo esta mi experiencia más integradora en el ámbito de los datos.

El futuro de los datos: nuevos retos:

A medida que he ganado experiencia, los retos se han vuelto más complejos. Hoy nos enfrentamos a migraciones constantes de arquitectura, a la convivencia entre proyectos estandarizados y otros más experimentales con estructuras de datos divergentes, y a una mayor necesidad de reactividad ante el rumbo del negocio. A esto se suman reorganizaciones internas y la irrupción de nuevos elementos como la inteligencia artificial generativa, nuevos proveedores de datos y cambios en la estrategia corporativa, todo bajo estándares de seguridad y control de costes.

Una mirada al futuro:

Desde mis inicios con VBA y Access hasta la infraestructura en la nube de hoy, estos años han sido un ejercicio constante de crecimiento y consolidación. Gracias a los diversos entornos corporativos en los que he participado, he evolucionado mi forma de entender y operar con el software, alineándome con el estado del arte de TI. Me interesa ver qué nos depara el futuro con la inteligencia artificial generativa, pero estoy convencido de que el mejor enfoque ante este cambio tecnológico es seguir aprendiendo, avanzar, adaptarse y nunca detenerse.