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Cómo seleccionar un ecosistema y metodología que permita industrializar la ejecución de proyectos de dato

En esta sesión comentaremos varios aspectos fundamentales a la hora de establecer un ecosistema y metodología adecuadas para la ejecución de proyectos basados en datos de forma que permitan a las organizaciones industrializar estos procesos, así como los nuevos productos y servicios generados.

Dentro de un proyecto de analítica de datos encontramos, por un lado, actividades de desarrollo de software y, por otro, tipo de actividades de tratamiento de los datos. Por tanto, a la hora de afrontar un proyecto de analítica de datos hay que considerar ambos, el desarrollo del software y el tratamiento de datos. Esto tiene implicaciones tanto a niveles de requerimientos tecnológicos como metodológicos si se desea generar productos o servicios basados en datos en las organizaciones, dado que no es igual desarrollar una prueba de concepto que industrializar el ciclo de vida del dato y los productos emergentes del mismo.

Para lograrlo se presentarán en esta sesión:

  • Mejores prácticas para seleccionar un ecosistema del dato adaptado a las necesidades de cada organización
  • Metodología para la ejecución de proyectos de datos
  • Implantación de prácticas CI/CD en proyectos de dato
  • Herramientas, repositorios y registros necesarios para una correcta gestión del ciclo de vida del dato

 

Dirigido a

  • Directores/as y Responsables de IT que estén explorando plataformas y metodología de proyectos del dato.
  • Equipos de IT, infraestructura, arquitectura, analítica y despliegues.

 

Ponente

Alberto Rezola - Socio y Director de estrategia de Datu(a).
Más de 10 años de experiencia en la gestión y el análisis avanzado de datos en diferentes sectores: salud y bioinformática, industria, retail, banca y seguros. Ha desempeñado su actividad laboral tanto en centros de investigación como en empresa privada y ha diseñado, desarrollado y gestionado proyectos para entidades públicas y privadas.
Tras realizar su tesis doctoral en el CEIT en el ámbito de la biología computacional, en Vicomtech, comenzó a gestionar y desarrollar proyectos de analítica avanzada (NLP, ML, AI) en diferentes sectores como el agroalimentario, la industria, la educación o el medio ambiente, entre otros. Durante este periodo lideró los proyectos de investigación aplicada principalmente con Pymes y start-ups.
Tras esta experiencia, decidió involucrarse en el mundo del emprendizaje y las start-ups, trabajando en Quarizmi Ad Tech (una start-up enfocada a la generación de algoritmos que optimizan los anuncios y pujas de la publicidad programática de buscadores) y poniendo en marcha M4L (hoy DATUA IA), empresa cuyo objetivo principal era ofrecer servicios de consultoría y desarrollo de modelos matemáticos basados en datos para la resolución de problemas en las empresas. En 2019, M4L, bajo la marca comercial Datu(a), se convierte en la división del dato de Merkatu y, más recientemente, ha dado pie a la empresa DATUA IA que, junto al grupo Teknei, está especializada, tanto en servicios profesionales en toda la cadena de valor del dato (gobierno, gestión datos, analítica, Business Intelligence), así como en la generación de productos del dato e inteligencia artificial.

 

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