Vamos desvelando día tras días todos aquellos profesionales que van a participar con sus ponencias dentro del evento más importante del Data Management. Por primera vez un foro intenta enfocar el Data Management en su totalidad, desde la governance, pasando por la seguridad, el cloud, el machine learning, la virtualización de datos y mucho más. Hoy presentamos Juan Carlos Vazquez de la empresa Glovo

Háblanos un poco de ti de tu trayectoria profesional

Bueno, yo comencé mi trayectoria ingresando desde el rubro de la Bioinformática. Habiendo estudiado Veterinaria, me especialicé en mejoramiento animal, y luego de pasar por bioinformática y genómica me interesé por cómo sería el mundo de data science en la industria. 

Fue entonces que me sume a una consultora multinacional en Latam como Data Scientist. Tuve oportunidad de trabajar con empresas grandes, reconocidos bancos y telcos, pero también de formar parte de proyectos más innovadores o en etapas menos maduras, donde el objetivo era crear las arquitecturas desde cero. Fui promovido a Líder de Ciencia de Datos y luego a Head of Data en la consultora, pero siempre me faltaba algo. Los proyectos eran muy interesantes y diversos, pero en general al concluir quería saber cómo seguían, cuáles serían las siguientes iteraciones y ver el impacto end2end. 

Esto me hizo pasar a MercadoLibre, como Senior Manager en el área de Advertising, liderando equipos de Data Science e Ingeniería. Aquí hice mis primeras armas en producto, y la verdad fue un mundo que me apasionó. Entender la importancia del valor que se puede generar a través de los datos en los productos, más allá de proyectos individuales, atados a objetivos a largo plazo (+3 años), fue lo que me termino de enamorar del mundo de la estrategia de datos. 

Con eso en mente, y con mi ambición de seguir creciendo y aprender más, no dudé cuando Glovo me llamó para liderar el área de Ingeniería de datos de Growth. Conocer las diferencias de trabajar en un entorno completamente pluricultural, en una empresa que se está transformando de startup a scale up, y comenzando a vivir procesos de madurez, me pareció un desafío súper interesante, y no me equivoque. Hace ya dos años que me sume a Glovo, y desde entonces he podido experimentar cómo ha evolucionado la madurez de la empresa en relación a su estructura y utilización de datos. Ahora como líder del área de Data Platform, estoy en primera línea de ese cambio y puedo aprender y continuar este hermoso proceso de transformación hacia una empresa eficiente y madura.

¿Piensas que las empresas tienen una cultura adecuada para gestionar los datos?

A ver, mi primera respuesta siempre sería no. Pero es una pregunta compleja. La gestión efectiva de datos es muy diferente en una empresa que está en sus primeros años de vida, con menos de 200 empleados tech, en relación a una Scale Up como Glovo, de más de 600, y ni hablar de una empresa mucho más grande como ser Amazon o MercadoLibre, con más de 6000 empleados. Y así como las necesidades son distintas, la estrategia para gestionarlos también es. Donde una empresa más chica puede subsistir o, inclusive, hacer un trabajo decente con acciones sencillas, en las empresas más grandes suele haber una estructura dedicada para la gestión. Entonces, creo que el desafío cultural de gestionar los datos, para cualquier empresa, consiste en entender cuáles son las necesidades y tomar las acciones más sencillas que sean efectivas para llegar a ese objetivo. En muchos casos, empezar por escribir un “Manual de Governance” es un paso que asegura que la iniciativa terminará en fracaso, y saber reconocer eso es una necesidad para el liderazgo de datos actual.

Cómo estáis enfocando la gestión de datos en tu compañia cuales son los retos mas importantes que estais afrontando en estos momentos.

Como dije anteriormente, Glovo es una empresa que ha dado el salto de start up scale up en los últimos años. Para enfocar la gestión de datos, hemos optado por un enfoque iterativo que nos permita atacar de forma táctica los retos actuales, pero a la vez con una visión estratégica que nos permita construir sobre estas acciones. Durante el último año nos hemos enfocado en facilitar el acceso y la construcción de datos, y hemos tenido mucho éxito. El foco ahora reside en mejorar la calidad de datos, pero especialmente, de los metadatos relacionados, para asegurar una eficaz discoverabilidad. Además, y no menos importante, uno de los grandes retos que nos enfrentamos es cómo verificar cuáles de los productos generados son realmente valiosos y establecer el ciclo de vida de esos productos, limpiando y manteniendo una estructura efectiva pero, fundamentalmente, costo-eficiente que no genere un aumento descontrolado de set de datos y dashboards.

 ¿Háblanos un poco de tu intervención en el evento… tenemos la suerte de escuchar una ponencia tuya.. de que quieres hablarnos?

La idea será contar un poco el viaje de Glovo a través de distintas plataformas, la primera con un objetivo de mayor flexibilidad, pero que convirtió a los equipos de datos en un cuello de botella, y la segunda mucho más simple de usar, más democrática, pero también el riesgo que trae con la excesiva proliferación de productos de datos. En ese contexto, entender las diferencias y los aprendizajes en cuanto a la gestión y al manejo de datos en esos dos contextos, totalmente diferente, creo que será enriquecedor para la audiencia y podrá despertar una discusión interesante sobre las ventajas de cada enfoque y los momentos de madurez de las distintas compañías.

Has apoyado el evento desde el principio… ¿Por qué el Data Management Summit es tan importante?

Venimos de varios años de hablar mucho de las habilidades técnicas, de herramientas, del “Modern Data Stack”, “Data Mesh” y otros “trending topics”… Y durante este camino, si bien hemos facilitado el acceso al trabajo con grandes volúmenes de datos, creo firmemente que hemos retrocedido en cuanto a la práctica real del trabajo con datos. Tenemos muchos expertos técnicos pero en los últimos años hemos empeorado en las técnicas y estrategias de modelado y gobierno de datos. Ahora estamos viendo un resurgir de estas prácticas, liderado por un enfoque en ser más costo-eficientes y en proveer las bases fundacionales fuertes no sólo para la decisión humana sino, especialmente, para la toma de decisión automática a través del avance de las técnicas de inteligencia artificial, que requiere datos mejor estructurados y de mejor calidad. El Data Management Summit es un evento en el que podemos discutir y aprender unos de otros y que nos empuja a “pensar” más sobre qué, para qué y cómo vamos a utilizar y gestionar los datos, llevando el foco desde la tecnología hacia las buenas prácticas y el impacto, que es uno de los grandes déficit de los equipos de datos actuales.

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