Hablamos con Enric Aguiló, Head of Accounting Analytics, Projects & GPO Excellence en Bayer. En su departamento de Data Analytics impulsan la transformación de la organización financiera de la compañía.
Las herramientas de Data Analytics son esenciales en vuestro día a día. ¿Puedes explicarnos cuál es la función y la meta de esta área digital?
El experto en Data Analytics codifica la información útil para compartirla de manera sencilla e intuitiva.
Cualquier sistema informático genera muchísimos datos, y no solo eso, sino muchos más de los que podemos procesar. En el área de Data Analytics, nuestras tareas esenciales son hallar la manera más eficaz de conseguir la información útil en este ovillo de datos y cómo codificarla, para luego presentarla de una manera fácil e intuitiva a quienes tomarán decisiones importantes en base a ella.
¿Cómo es vuestra metodología para aplicar el Data Analytics y dar respuesta a las preguntas que os surgen en vuestra gestión financiera?
El proceso de Data Analytics opera desde los datos más generales a los más detallados, para conseguir un análisis estratégico global y fiable que aporte conclusiones.
Para ello, es importante entender cuál es el proceso de creación de la información que manejamos. Imaginemos que los datos forman un gran bosque y que nuestro proyecto consiste en explorarlo para encontrar un árbol en particular; si queremos ser eficientes, no entraremos en el interior a la brava y catalogaremos cada hoja que veamos, porque esta visión nos daría una perspectiva limitada del bosque entero. Debemos observarlo desde los cielos, para entender su magnitud y comprender dónde nos movemos. Lo que en nuestro lenguaje profesional llamamos realizar un scope de información. Por ello, siempre trabajamos primero con la big picture, con la fotografía panorámica; y una vez la tenemos, profundizamos en cada rincón de la arboleda.
¿Cuál es el mayor reto que debéis superar en el proceso de tomar la “big picture” de este bosque de millones de datos?
Nuestro equipo de Data Analytics transforma procesos de contabilidad de las compañías del grupo. Bayer aglutina muchas empresas, lo que se traduce en multitud de modelos de trabajo; la dificultad máxima es recolectar toda la información y traducirla al mismo idioma de análisis. El tiempo que invirtamos al principio ahorrará tiempo y costes al final del proyecto.
¿Cómo crees que la gestión del Data Analytics evolucionará en el futuro para convertirse en un valor diferencial para las empresas?
El análisis de datos nos ayudará a predecir mejor el futuro. Si fuésemos alpinistas, lo interesante sería potenciar la capacidad de prever dónde van a estar las piedras que nos bloquearán el camino, para cambiar la ruta a tiempo, ser más competitivos y llegar los primeros a la cima. En un mercado altamente competitivo, el éxito está en la anticipación y en la proactividad.
Para terminar, ¿qué le recomendarías a los nuevos profesionales que formarán parte del talento de Data Analytics en las empresas del futuro?
Crecer profesionalmente en el área de Data Analytics es una decisión laboral muy inteligente. La digitalización de las empresas es una revolución imparable, y los perfiles digitales serán su motor de crecimiento. Para trabajar en Data Analytics, debes ser una persona curiosa, pero también metódica y organizada: resulta complejo pintar la “big picture” de la que hablábamos. Pero lo que hace realmente excepcional a un buen experto en Data Analytics es, de hecho, su talento para darle la vuelta a la complejidad y convertirla en conocimiento al alcance de todos.