Ex ejecutivo de 99 y Rappi, Tiago Barra desmitifica el data driven

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El ejecutivo habla sobre la importancia de conectar realmente la gestión de datos con los negocios y nos cuenta porqué empresas de todos los tamaños pierden grandes oportunidades debido a la mala estrategia de datos, resignando ganancias.

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Tiago Barra es uno de esos jóvenes profesionales exitosos con un grado de conocimiento único - no tanto por los años de carrera, sino por la intensidad con que los vivió - y es capaz de combinar el tono serio del mundo corporativo con la jerga común de los coworkings. A lo largo de su carrera se especializó en data science, en su paso por empresas tan tradicionales como Itaú Unibanco y tan innovadoras y exponenciales como 99 y Rappi. Esta amplia visión le aportó una clara comprensión del impacto del data journey en la transformación digital de las empresas: los equipos de gestión de datos necesitan estar conformados por ejecutivos que realmente entiendan el negocio.

"Los equipos de datos necesitan integrarse con las demás áreas de negocio. No es rentable sostenter un equipo para necesidades ocasionales", nos comenta en una conversación exclusiva con el Blog de Orange Business Services. Después de haber colaborado en Empiricus en el desarrollo de un área que genera ingresos a partir de una visión estratégica de datos, Barra nos reveló que aún hay mucho que cambiar en la visión acerca de la gestión basada en datos - bien sea la empresa una startup tradicional, una startup unicornio o una organización ya consolidada. En resumen, aún hay mucho dinero en juego.

Inicio de la vida profesional

Fue algo bien loco. Hubo muchas cosas en mi carrera. Me gradué en computación, continué con ingeniería, y obtuve una beca para aprender Machine Learning. Mientras aún cursaba mis estudios, acompañé a un amigo a una entrevista en Itaú. En esa época yo no quería ser parte de ninguna iniciativa privada, pero hice la entrevista y fui aceptado. En el banco me propuse hacer algo que ya hacía en la maestría. Estuve cinco años aprendiendo en ese ambiente. [Barra trabajó principalmente con análisis de riesgo utilizando Big Data]. Entonces recibí una propuesta de una startup. Yo quería aprender sobre lo que se necesitaba para ser un buen ejecutivo y fundar mi propia empresa.

El mundo de las startups

Estuve dos años en Koin haciendo Analytics. Fue mi primer desafío: ganar dinero en un ambiente atípico con datos básicamente de usuarios. Trabajé allí por dos años y me di cuenta que necesitaba desarrollar más mi conocimiento sobre el negocio. Veía empresas como McKinsey, por ejemplo, que realizaban excelentes presentaciones basadas en datos y las vendían en millones. Yo necesitaba hacer eso. Me llamaron de una consultora fundada por personas de McKinsey en Bélgica [Real Impact Analytics, que actualmente se llama Riaktr]. Fueron casi dos años presentando estrategias para C-levels con base en analytics. Cuando me pidieron mudarme a Bélgica, preferí quedarme en Brasil. Entonces fui para Empiricus con la misión de crear una área de datos que generase ingresos. Fue maravilloso. Fue ese el momento en que me di cuenta que el contenido genera dinero. Y noté que podemos llegar a un nivel diferente de entendimiento de los usuarios.

La primera startup unicornio

En diciembre de 2016 recibí una llamada de Peter [Fernández], en esa época CEO de 99. Él quería crear la primer startup unicornio brasileña, y creía que una buena parte de la estrategia para ello pasaba por los datos. Eso fue muy bueno porque él no quería un equipo de BI, sino uno que realmente fuera de ejecutivos. Fue muy interesante porque salí de un área de reportes con un equipo de seis personas, para ir a algo más robusto, con un equipo de 25. Realizamos análisis de gobierno, de fraudes, de seguridad de usuarios y de operación. Cuando 99 fue vendida, tomé un tiempo "mini-sabático" para crear mi propia consultora. Hice un pivot en mi carrera, para aprender. Yo no quería tener tan solo un equipo de datos para dar soporte a una organización, yo quería decidir realmente. Es un cambio muy grande, el equipo de datos es, por lo general, un equipo de soporte. Fue así que asumí el área de marketing en Rappi.

El emprendedor pone a prueba sus ideas

Lo que hago hoy es consultoría [en Digital Forest, que fundó en enero de 2018, y a través de otros socios, como el Cappra Institute of Data Science] y también enseño en algunas escuelas. Presto servicios a empresas que necesitan datos para entregar proyectos, empresas que necesitan crear estrategias de crecimiento basadas en datos. Mi rol es de consultor. Me involucro en algunos frentes con ellos, siempre bajo el lente de los datos, pero entrando en el negocio. Creo que los equipos de datos deben incorporarse a otras áreas. Deben estar en el negocio cada vez más, ya que no es rentable tener un equipo solo para necesidades ocasionales. De hecho, los datos deben ser automatizados. Existen ciertas falacias en torno a la información basada en datos, ya que el simple hecho de estar "basada en datos" indicaría que abandonas cosas como la estrategia a largo plazo. Un nuevo término es data informed, [decisión] no completamente basada en datos. Los datos son parte de la decisión, una buena parte, pero no todo.

Fundamentos para una startup

La mayoría de las startups solo quieren resolver problemas específicos. Cuando hablo con ellos les demuestro que hay otros productos que no están mirando, que son el resultado del análisis de los datos. Los datos generados en la resolución de problemas pueden convertirse en otros productos. No todas las startups ven esto, depende mucho de la industria y los fundadores. La cantidad de quienes miran esto está creciendo, y cuando comienzan a hacerlo, no hay vuelta atrás.

Startups unicornio y sus singularidades

Utilizamos una gran cantidad de datos para tomar e informar decisiones. Eso es muy importante. En 99 decidía la segmentación que iba a usar y no necesitaba aprobar todo con todos. Otra cosa importante es que las personas piensan que los datos están listos para usar. Existen desarrollos de datos sin procesar que dependen del arte de pensar. Por ejemplo, en 99 tuvimos un problema: cancelaciones de solicitudes de viajes muy rápidas. Investigamos y concluimos que cuando se solicita un automóvil y éste no se mueve en el mapa, el usuario lo cancela. Esto no significa que no se movió. Puede ser un problema en la red del dispositivo del conductor, por ejemplo. A modo de testeo, creamos un mensaje falso del conductor al pasajero diciendo “Estoy en camino” y se lo enviamos a algunos pasajeros. El conductor no lo sabía, lo hicimos con el propósito de medir el impacto. El índice de cancelación se redujo en un 10-15% porque el mensaje crea un vínculo entre las personas. Luego alentamos a que los conductores envíen este mensaje. Este es un ejemplo de aplicación directa de análisis en la operación.

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