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 a Anton Asla.

Háblanos un poco de ti de tu trayectoria profesional

Soy Físico de formación y mi carrera profesional siempre ha estado ligada a las tecnologías de la información. 

Empecé desarrollando software para sistemas de control de plantas industriales, sistemas SCADA. Posteriormente pasé a la consultoría, alineando la tecnología con los objetivos del negocio. Después entré de lleno en el mundo digital, diseñando estrategias de marketing para empresas B2B. En 2018 dirigí mi carrera hacia el mundo de los datos y el potencial de estos para llevar a cabo proyectos de analítica avanzada. 

Actualmente, me dedico a resolver problemas de negocio con tecnologías disruptivas como la IA y la computación cuántica. De hecho, una parte importante de mi trabajo es el de identificar casos de uso dónde aplicar esas tecnologías para resolver problemas, con impacto en un negocio, de una forma más eficiente.   

¿Qué tipo de problemas estáis resolviendo mediante computación cuántica ?

Desde la empresa de Tecnología del grupo, Erhardt Serikat, estamos investigando sobre cómo nos puede ayudar la computación cuántica en la resolución de determinados problemas de optimización combinatoria que se dan en el sector de la logística.   Concretamente estamos trabajando en 3 casos de uso diferentes:

• El primero de ellos es conocido como el problema del bin packing en 3D.  El objetivo es minimizar el número de contenedores / camiones para transportar N bultos de distintas dimensiones, pesos, fragilidad… El algoritmo nos dice cuántos contenedores utilizar y cómo ordenar los paquetes en cada contenedor. 
• El segundo tiene como objetivo minimizar el coste para realizar un reparto por carretera en diferentes puntos. La solución nos dice que camiones usar y, por cada camión, que secuencia ha de seguir y qué mercancías se cargan en él.
• El tercero tiene como objetivo optimizar el espacio de almacenamiento y posterior tiempo de manipulación en un almacén. Buscamos que el algoritmo nos diga dónde almacenar N productos que entran en el almacén y, cuando corresponda, que también nos diga de dónde recoger cada producto de un pedido que ha de salir del almacén.

Para trabajar estos problemas hemos tenido que ir más allá del estado del arte actual y formular matemáticamente estos retos, considerando que cada uno de ellos tiene un conjunto de restricciones que cumplir. Son estas restricciones las que hacen que estos retos sean reales y no únicamente un conjunto de problemas académicos.

¿Como de relevantes son los datos en estos proyectos que estais abordando en Quantum?

Los datos han ido cogiendo un protagonismo cada vez mayor, gracias a la irrupción de la analítica avanzada y el machine learning. Los proyectos de optimización combinatoria no son proyectos de machine learning, no aprenden de los datos. Aún así, en los proyectos de optimización que abordamos en el ámbito de la computación cuántica, los datos desempeñan un papel fundamental. La calidad y relevancia de los datos de entrada son cruciales para obtener resultados excelentes.

Por otra parte, los datos históricos desempeñan un papel importante. De alguna manera necesitamos comparar las soluciones que nos ofrecen los algoritmos cuánticos, con respecto a las soluciones que se tomaron en un momento dado ante un problema determinado. Estos datos históricos de calidad, nos permiten evaluar la eficacia y la mejora que aporta la computación cuántica en comparación con enfoques clásicos e incluso decisiones humanas. 

¿Qué te ha animado a participar en este Data Management Summit ?

Las razones son dos:

Por un lado, participar en la difusión de una tecnología emergente, como es la  computación cuántica, la cual promete resolver problemas que hasta ahora son irresolubles.

Por otro lado,  concienciar, en la medida de mis posibilidades,  de la importancia del dato en estos tiempos que nos toca vivir.  Se dice que para mejorar hay que medir, y es cierto. De la misma manera para analizar y sacar conclusiones hay que tener datos de calidad.

Sobre el DMS

El DMS es un evento exclusivo para guiar a la comunidad de gestión de datos en el panorama tecnológico es un foro de discusión abierto para compartir experiencias y casos de uso. Una cumbre fundamental para CIO, CTO, CDO, CIO, Data Scientists que implementan tecnologías emergentes para resolver nuevos desafíos tecnológicos. Porque no puedes perderlo:

Conferencias magistrales empresariales: Escuche a expertos de renombre de empresas punteras en gestión de datos que compartirán sus historias de éxito y debatirán sobre tendencias emergentes, retos y soluciones eficaces para optimizar la gestión de datos en su organización.

Mesas redondas: Participe en sesiones de debate que abordarán temas candentes en el mundo de la gestión de datos. Traiga sus preguntas y retos para disfrutar de un debate enriquecedor y perspicaz. En cada fecha de la gira habrá una mesa redonda diferente que abordará un tema distinto de la gestión de datos, como Gobernanza, Metadatos, Datos Maestros, Seguridad, Calidad de Datos…

Dinámica de grupo: Sumérjase en sesiones dinámicas en las que podrá confrontar a los ponentes y al resto de asistentes sobre los aspectos más importantes de la gestión de datos.

Networking de alta calidad: Conecta con otros profesionales, intercambia ideas y establece relaciones de valor en nuestro espacio de networking diseñado para fomentar la colaboración y el aprendizaje entre iguales.

Cómo participar

El evento es solo sobre invitación directa o candidatura voluntaria, puedes presentar tu candidatura rellenando el formulario: http://eepurl.com/gB_dsL

Todas las informaciones están disponibles en la web: http://datamanagementsummit.org

Canal Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCRC18Bdxk_aFavu0sAaGMXw

Podcast Spotify: https://open.spotify.com/show/7t41lxh74hWr0MK1AjMcFP?si=d660b9d9f7cb44ad&nd=1

Para patrocinadores: https://dms.synergo.es/sponsors-2/

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