interview  | 

Filtrar informació útil entre milions de dades a través de l’anàlisi de dades

L’anàlisi de dades (Data Analytics) ajuda Bayer a optimitzar els seus processos digitals de comptabilitat

Tags: 'Big Data' 'Professions digitals' 'Treballa a Barcelona'

SHARE

Parlem amb Enric Aguiló, cap d’Accounting Analytics, Projects & GPO Excellence a Bayer. Al seu departament d’anàlisi de dades impulsen la transformació de l’organització financera de la companyia.

Les eines per analitzar dades són essencials en el vostre dia a dia. Pots explicar quina és la funció i la meta d’aquesta àrea digital?

L’expert en anàlisi de dades codifica la informació útil per compartir-la de manera senzilla i intuïtiva.

Qualsevol sistema informàtic genera moltíssimes dades, i no només això, sinó moltes més de les que podem processar. En l’àrea d’anàlisi de dades, les nostres tasques essencials són trobar la manera més eficaç d’aconseguir la informació útil en aquest cabdell de dades i com codificar-la, per després presentar-la d’una manera fàcil i intuïtiva als que prendran decisions importants a partir d’aquesta informació.

Com és la vostra metodologia per aplicar l’anàlisi de dades i donar resposta a les preguntes que us sorgeixen en la vostra gestió financera?

El procés d’anàlisi de dades opera des de les dades més generals fins a les més detallades, per aconseguir una anàlisi estratègica global i fiable que aporti conclusions.

Per a això, és important entendre quin és el procés de creació de la informació que fem servir. Imaginem que les dades formen un gran bosc i que el nostre projecte consisteix a explorar-lo per trobar un arbre en particular; si volem ser eficients, no hi entrarem de qualsevol manera i catalogarem cada fulla que vegem, perquè aquesta visió ens donaria una perspectiva limitada del bosc sencer. Hem d’observar-lo des del cel, per entendre’n la magnitud i comprendre on ens movem. En el nostre llenguatge professional en diem fer un scope (‘abast’ o ‘àmbit’) d’informació. Per això, sempre treballem primer amb la big picture, amb la fotografia panoràmica; i un cop la tenim, aprofundim en cada racó de l’arbreda.

Quin és el repte més gran que heu de superar en el procés de fer la foto panoràmica d’aquest bosc de milions de dades?

El nostre equip d’anàlisi de dades transforma processos de comptabilitat de les companyies del grup. Bayer aglutina moltes empreses, i això es tradueix en multitud de models de treball; la dificultat màxima és recol·lectar tota la informació i traduir-la al mateix llenguatge d’anàlisi. El temps que invertirem al principi estalviarà temps i costos a la fi del projecte.

Com creus que evolucionarà la gestió de l’anàlisi de dades en el futur per convertir-se en un valor diferencial per a les empreses?

L’anàlisi de dades ens ajudarà a predir millor el futur. Si fóssim alpinistes, el que seria interessant seria potenciar la capacitat de preveure on seran les pedres que ens bloquejaran el camí, per canviar la ruta a temps, ser més competitius i arribar els primers al cim. En un mercat altament competitiu, l’èxit rau en l’anticipació i en la proactivitat.

Per acabar, què recomanaries als nous professionals que formaran part del talent de l’anàlisi de dades en les empreses del futur?

Créixer professionalment en l’àrea d’anàlisi de dades és una decisió laboral molt intel·ligent. La digitalització de les empreses és una revolució imparable, i els perfils digitals seran el seu motor de creixement. Per treballar analitzant dades, has de ser una persona curiosa, però també metòdica i organitzada: resulta complex configurar la big picture de la qual parlàvem. Però el que fa que un bon expert en anàlisi de dades sigui realment excepcional és, de fet, el seu talent per capgirar la complexitat i convertir-la en coneixement a l’abast de tothom.