In questo episodio di Wonderful Work, parliamo di intelligent automation e cultura dei dati con Jereme Pineda, Senior Product Manager per l'ottimizzazione dei dati presso Zalando. Jereme ha avuto una lunga e diversificata carriera nel campo dell'analisi e dei dati e ha lavorato per aziende famose come Basware, Sievo e Microsoft.
Come Jereme ha iniziato la sua carriera nella tecnologia
Prima di laurearsi, Jereme ha lavorato presso l'Ufficio nazionale di statistica delle Filippine, dove era responsabile della gestione dei registri dei certificati di nascita. "Ho iniziato come specialista dell'inserimento dati in un'epoca in cui non esisteva l'apprendimento automatico, quindi dovevo farlo manualmente. Dopo la laurea, sono passata a un'azienda chiamata America Online. Hanno esternalizzato le operazioni di assistenza tecnica nelle Filippine e io sono stato uno dei primi team leader".
Nel 2008 si è trasferito a Singapore e ha ottenuto un ottimo lavoro come analista per Nokia, che gli ha permesso di trasferirsi in Finlandia. Jereme lavorava con 32 milioni di contatti all'anno, il che gli ha fornito molti dati da analizzare. In seguito si è trasferito nel Regno Unito per unirsi al team britannico di Nokia, prima di stabilirsi definitivamente in Finlandia. "Se non fossi venuto qui per Nokia, sarei venuto qui per la musica heavy metal".
La regola d'oro per le aziende che lavorano con la maturità dei dati
"È necessario avere un caso d'uso molto chiaro o un problema che si vuole risolvere con i dati", afferma Jereme. Molte organizzazioni salgono sul carro e scaricano tutti i loro dati dai sistemi legacy. Investono in una bella piattaforma di dati e assumono ingegneri e data scientist, per poi scoprire che non hanno nulla da mostrare.
"In primo luogo, bisogna partire da un problema che si sa come risolvere e capire come i dati possono risolverlo. In secondo luogo, i leader devono comprendere i vantaggi unici dei dati e il loro significato per l'organizzazione. Inoltre, per avere successo è fondamentale disporre di dati di buona qualità, oltre che di una certa abilità con i dati".
Comprendere la differenza tra dati "spazzatura" e set di dati di alta qualità
"I dati errati provengono dall'origine. La fonte sbagliata potrebbe essere costituita dai processi che state acquisendo digitalmente o dagli eventi che le vostre applicazioni stanno generando", spiega Jereme.
Secondo Jereme, molte aziende utilizzano applicazioni costruite senza l'analisi o i dati come caso d'uso. "Quando si progettano questi sistemi, essi producono dati che non sono ottimali per l'analisi dei dati e non possono creare set di dati per l'apprendimento automatico.
In questo momento, molte aziende stanno affrontando il calvario di scaricare i dati e li vedono solo dopo averli riversati in un data warehouse".
Pulire i dati sporchi
Per risolvere questo problema, i team devono esaminare i propri sistemi e rendere i dati un "cittadino di prima classe" nei team di ingegneria. "Per trasformarsi in un'organizzazione, i team devono assicurarsi che le loro applicazioni producano set di dati eccellenti", spiega Jereme.
Le esigenze di dati delle imprese
Jereme è stato responsabile della progettazione e dell'implementazione di molte piattaforme di analisi, utilizzate da migliaia di organizzazioni globali. In qualità di progettista e architetto di analisi, conosce bene le imprese e le loro esigenze in termini di dati.
"Le imprese operano in un paradigma", dice Jereme. "100 dipendenti significa lavorare con 1000 decisioni quotidiane. Dare a queste persone la possibilità di disporre di dati e approfondimenti ha un effetto moltiplicatore sulla trasformazione dell'organizzazione".
"In passato, molte aziende prendevano decisioni basate sull'istinto", continua Jereme. "Spesso non disponevano di dati o approfondimenti sufficienti per aiutare le loro decisioni".
Tuttavia, le cose stanno cambiando e molte aziende stanno adottando una mentalità basata sui dati.
Un futuro guidato dai dati
Un numero crescente di aziende adotta un approccio basato sui dati. "Le persone utilizzano tecnologie molto semplici come i fogli di calcolo, il che è un inizio", spiega Jereme.
Si tratta di un grande passo in avanti per guardare al futuro e abbracciare l'idea che un'azienda debba trasformare e utilizzare i dati come strumento fondamentale del flusso di lavoro.
Piuttosto che i dati grezzi, le aziende dovrebbero utilizzare dati elaborati e sicuri per il consumo umano. "Creare una strategia intorno ai dati e pensare a quali decisioni hanno il massimo impatto è l'approccio migliore, soprattutto nel contesto delle analisi", afferma Jereme.
Perché Excel è ancora il re del mondo dell'analisi
Negli anni '90, Jereme vedeva in Excel uno strumento magico. "Io e alcuni miei amici abbiamo inserito le nostre età in un foglio Excel di Windows 95 e abbiamo visualizzato i dati in un grafico a barre", ricorda Jereme con affetto.
"La maggior parte di noi, compresa la generazione di oggi, ha avuto la sua prima esperienza con i dati attraverso un foglio di calcolo. Abbiamo costruito alcuni bei cruscotti analitici con applicazioni di fogli di calcolo".
Intervistando i clienti, Jereme ha scoperto che le persone volevano ancora estrarre i dati alla vecchia maniera, nonostante avessero a disposizione nuovi e impressionanti dashboard con cui lavorare. "Le persone sembrano più a loro agio nell'analizzare i dati con strumenti familiari", afferma Jereme. "Lavoro in un'azienda ad alta tecnologia, ma sono sempre consapevole che le persone traggono il massimo dal lavorare con cose semplici. Inoltre, i fogli di calcolo non stanno ristagnando. Molti di essi sono ora dotati di nuove tecnologie di intelligenza artificiale".
Cosa devono sapere i leader aziendali sull'ingegneria dei dati
"I leader aziendali devono estrarre i dati e inserirli in un archivio in modo efficiente", spiega Jereme. In questo modo i dati diventano utili per l'analisi da parte dei data scientist.
La pietra miliare di una forte cultura dei dati
La definizione di una forte cultura dei dati varia. "Le start-up che iniziano nel cloud tendono ad avere una cultura dei dati molto forte. Tuttavia, la situazione è leggermente diversa per le aziende enterprise", spiega Jereme.
"Una forte cultura dei dati deriva dall'assunzione di leader con un'attitudine ai dati e una comprovata esperienza nell'uso dei dati. In fase di colloquio, chiedete ai candidati di descrivere i dati che hanno utilizzato nel ruolo precedente. Se non sono in grado di rispondere, cercate altri candidati".
Come le aziende possono utilizzare i dati per l'innovazione
"Le aziende devono comprendere il valore dei dati", spiega Jereme. È importante produrre dati che supportino l'analisi o addirittura creare applicazioni di machine learning per lavorare fianco a fianco con analisti e data scientist".
"Quando i dati sono in cattivo stato, è necessario pulirli con l'apprendimento automatico avanzato, un approccio inefficace. È necessario correggere i dati alla fonte. Iniziare con dati di qualità aiuta a ottenere risultati migliori più velocemente".
Secondo Jereme, i progetti di scienza dei dati o di intelligenza artificiale normalmente prevedono la pulizia dei dati, che rappresenta circa l'80% del lavoro. Solo il 20% o addirittura il 10% riguarda la scrittura dell'algoritmo di apprendimento automatico".
I consigli di Jereme per sviluppare una mentalità orientata ai dati in un'azienda tradizionale
"Guardate ai casi d'uso di successo di aziende che hanno usato i dati per trasformare le loro attività e poi emulateli", dice Jereme.
Per sottolineare questo punto, Jereme si rifà alla sua esperienza presso Zalando. "Il modo in cui introducono e trasformano i dati è fenomenale. Definiscono i problemi per risolverli e danno priorità ai loro clienti prima di pensare alla tecnologia da utilizzare".
Il pensiero finale di Jereme
"Diventare un'azienda basata sui dati non è difficile. Tuttavia, l'impresa richiede un lavoro di squadra, una leadership eccellente e una collaborazione continua. Quando volete risolvere un problema, iniziate a considerare i vostri clienti e le parti interessate", conclude Jereme.
Il podcast di The Wonderful Work
Se volete saperne di più su Jereme e sul suo punto di vista sulla cultura dei dati, date un'occhiata alla chiacchierata completa di Jereme e Lari sul podcast Wonderful Work.
