Zinnya del Villar es cofundadora de Data2B, nuevo jugador en el mundo del Big Data con sede principal en Rennes, Francia, que a su vez cuenta con oficinas en Paris y Barcelona. A partir de octubre se instalarán en México. En la presente entrevista con Decideo, Zinnya nos comparte sobre el ADN de esta compañía, sobre su rol como Chief Data Scientist, el rol de la mujer en este dominio y el por qué es el momento de reformatear el disco duro de nuestra sociedad.
¿Cómo empiezas a involucrarte con el mundo de los datos?
Estudié en México actuaría y una maestría en matemáticas aplicadas. En Francia, estudié una segunda maestría en modelización matemática. Trabajé durante 7 años con un grupo de economistas y politólogos de primer nivel en México, con los cuales hicimos proyectos privados y gubernamentales que me permitieron conocer las necesidades de diferentes sectores. También he trabajado para el sector salud tanto en México como en Francia, en estudios farmacológicos y en estudios bioestadísticos. Y por otro lado he contribuido a proyectos internacionales de visualización de datos y de datos abiertos.
Así que desde mi vida académica hasta mi vida profesional siempre he estado vinculada a las bases de datos y he vivido día a día la aceleración en las tecnologías vinculadas a los datos.
¿Cómo llegas a convertirte en cofundadora de Data2B?
Llegué a Francia en el 2010 y en esa época no existía aún una formación certificada como "Científico de datos", así que, para mí, como extranjera era muy difícil poder obtener un trabajo en esa área por los medios convencionales de las áreas de recursos humanos.
Gracias a LinkedIn, comencé a conectarme directamente con las personas que trabajaban con datos y fue así como conocí a mis socios (Franck Gallos y Mathieu Vitry) que habían ganado el premio de innovación del Congreso Big Data Paris en 2014 y que tenían el proyecto de crear Data2B. Al conocernos, me invitaron a ser parte del proyecto y es así como fundamos en 2015 Data2B.
¿Cómo defines a Data2B y cuál es el ADN de esta compañía?
En Data2B realizamos prescripciones automatizadas basadas en los datos que ayudan a la toma de decisiones inteligentes de las empresas. Para lograr hacer estas prescripciones, hacemos uso de los datos internos de las empresas, datos externos, inteligencia analítica y todo esto unido y funcionando gracias a las tecnologías innovadoras vinculadas al manejo de datos.
Cabe recalcar que hacemos uso del término inteligencia analítica porque estamos ciertos que el término inteligencia artificial está sobre valorizado y todavía muy lejos del alcance de la mayoría de las empresas.
¿Cómo está conformado el equipo de trabajo de Data2B?
Somos un equipo multidisciplinario en las áreas de administración, comercial, ciencia de datos e ingeniería de datos. Actualmente somos 12 personas en el equipo, 3 en el área administrativo-comercial, un ingeniero big data, un arquitecto big data, un responsable de desarrollo industrial de software, 2 desarrolladores big data, un líder de investigación en inteligencia analítica, un geomático y 2 científicos de datos. En septiembre se unirán al equipo 3 nuevos perfiles, 2 científicos de datos y un desarrollador. Siempre estamos abiertos a candidaturas espontáneas que aporten nuevas expectativas a Data2B.
Nuestra sede principal está en Rennes, Francia, pero tenemos oficinas en Paris y en Barcelona. Y a partir de octubre 2017 estaremos presentes también en la Ciudad de México y reclutando.
¿Qué productos ha desarrollado Data2B?
Hasta ahora, en su mayoría hemos realizado "data products" a la medida de las necesidades de nuestros clientes y en su mayoría hemos firmado convenios de privacidad. Sin embargo, tenemos un "data product" público y a la venta, que corresponde al sector de Smartcities en el área de movilidad y transporte: "Bigcycledata". Este producto logra equilibrar la red de bicicletas en libre servicio de las ciudades y actualmente es utilizado por Rennes Métropole con excelentes resultados.
Bigcycledata ofrece los 3 niveles de complejidad de la inteligencia analítica. El primer nivel corresponde a un análisis descriptivo del estado actual de la red total y por estación. El segundo nivel ofrece predicciones de la oferta/demanda de cada estación. Y el tercer nivel ofrece las prescripciones de las tareas a realizar por parte del equipo de mantenimiento para lograr el equilibrio de la red.
Cuáles son las aplicaciones para las empresas, de qué sectores?
Los sectores con los que hemos trabajado en Francia son el agroalimentario, media, telecomunicaciones, finanzas y seguros y Smartcities.
Verificamos quién es el perfil que utilizará directamente nuestro producto y adaptamos nuestros resultados a sus necesidades y a sus competencias. Las prescripciones finales se ofrecen como interfaces móviles o fijas o como una integración al sistema interno de las empresas.
Cuáles son las principales responsabilidades en tu rol como Chief Data Scientist?
Mi trabajo como Chief Data Scientist y, de la mano con nuestro ingeniero de negocios, es calificar el estado de maduración de la transformación digital de las empresas. A partir de esta calificación, proponer las aplicaciones prioritarias que puedan generar rápidamente valor a la empresa, tomando en cuenta la infraestructura y los datos de la empresa. Validados estas aplicaciones realizamos un "Data Proof Concept", es decir, un prototipo que servirá para medir las métricas de ganancia del proyecto y si el cliente está satisfecho de esta primera etapa lo enviamos a industrialización.
En qué proyectos has estado trabajando este año y qué ha sido lo que te han aportado en tu carrera del dominio de la ciencia de datos?
Este año he trabajado en un proyecto agroalimentario y 3 de smartcities. Cada vez que iniciamos un proyecto es un desafío para cada miembro del equipo porque entre todos debemos definir las mejores tecnologías adaptadas a los tipos de datos y de algoritmos que utilizaremos. Y para poder definir esto de la mejor manera siempre tenemos que estar al día en la innovación y obviamente estar aprendiendo, que es lo que me encanta de mi profesión.
Por otro lado, el mayor proyecto que he tenido este año es la implantación de Data2B en México y mi trabajo actual es medir el estado de madurez con respecto a los datos en el mercado mexicano.
Cómo percibes la participación femenina en el campo de la ciencia de datos? ¿Crees que este campo sigue siendo acaparado por los hombres?
En la ciencia de datos los perfiles relacionados son matemáticas, ingeniería y tecnología. Resulta que en estos 3 perfiles el porcentaje de participación femenina es muy bajo, así que, en la ciencia de datos, el porcentaje es bajo y dominado por la presencia masculina. Por desgracia este escenario no va a cambiar en unos cuantos años, tomando en cuenta los porcentajes de mujeres inscritas en las universidades en las formaciones ligadas a estas áreas.
¿Cuáles son las iniciativas en las cuales estás trabajando para impulsar el rol protagónico de la mujer en TI?
En general los jóvenes eligen sus profesiones dependiendo de sus habilidades, gustos y a identificarse con las personas que realizan esta profesión. Si las mujeres no tienen un modelo para identificarse en profesiones ligadas a TI será difícil que su elección vaya dirigida hacia estas actividades. Por eso es necesario mostrar a las mujeres que trabajan en estas áreas (aunque actualmente seamos pocas) para que las jóvenes estudiantes puedan identificarse con ellas y que esta variable pueda influir en su elección.
Mis iniciativas consisten principalmente en hablar sobre mi experiencia a estudiantes de preparatoria y universidad. Sin embargo, creo que, como sociedad, tenemos que cambiar los códigos de cómo educamos y tratamos a las niñas y con respecto a esto, tuve la fortuna de dar una plática en TEDx Rennes llamada "Reformateemos nuestra sociedad" del título original en francés « Les femmes et le numérique : reformatons la société »
Estudié en México actuaría y una maestría en matemáticas aplicadas. En Francia, estudié una segunda maestría en modelización matemática. Trabajé durante 7 años con un grupo de economistas y politólogos de primer nivel en México, con los cuales hicimos proyectos privados y gubernamentales que me permitieron conocer las necesidades de diferentes sectores. También he trabajado para el sector salud tanto en México como en Francia, en estudios farmacológicos y en estudios bioestadísticos. Y por otro lado he contribuido a proyectos internacionales de visualización de datos y de datos abiertos.
Así que desde mi vida académica hasta mi vida profesional siempre he estado vinculada a las bases de datos y he vivido día a día la aceleración en las tecnologías vinculadas a los datos.
¿Cómo llegas a convertirte en cofundadora de Data2B?
Llegué a Francia en el 2010 y en esa época no existía aún una formación certificada como "Científico de datos", así que, para mí, como extranjera era muy difícil poder obtener un trabajo en esa área por los medios convencionales de las áreas de recursos humanos.
Gracias a LinkedIn, comencé a conectarme directamente con las personas que trabajaban con datos y fue así como conocí a mis socios (Franck Gallos y Mathieu Vitry) que habían ganado el premio de innovación del Congreso Big Data Paris en 2014 y que tenían el proyecto de crear Data2B. Al conocernos, me invitaron a ser parte del proyecto y es así como fundamos en 2015 Data2B.
¿Cómo defines a Data2B y cuál es el ADN de esta compañía?
En Data2B realizamos prescripciones automatizadas basadas en los datos que ayudan a la toma de decisiones inteligentes de las empresas. Para lograr hacer estas prescripciones, hacemos uso de los datos internos de las empresas, datos externos, inteligencia analítica y todo esto unido y funcionando gracias a las tecnologías innovadoras vinculadas al manejo de datos.
Cabe recalcar que hacemos uso del término inteligencia analítica porque estamos ciertos que el término inteligencia artificial está sobre valorizado y todavía muy lejos del alcance de la mayoría de las empresas.
¿Cómo está conformado el equipo de trabajo de Data2B?
Somos un equipo multidisciplinario en las áreas de administración, comercial, ciencia de datos e ingeniería de datos. Actualmente somos 12 personas en el equipo, 3 en el área administrativo-comercial, un ingeniero big data, un arquitecto big data, un responsable de desarrollo industrial de software, 2 desarrolladores big data, un líder de investigación en inteligencia analítica, un geomático y 2 científicos de datos. En septiembre se unirán al equipo 3 nuevos perfiles, 2 científicos de datos y un desarrollador. Siempre estamos abiertos a candidaturas espontáneas que aporten nuevas expectativas a Data2B.
Nuestra sede principal está en Rennes, Francia, pero tenemos oficinas en Paris y en Barcelona. Y a partir de octubre 2017 estaremos presentes también en la Ciudad de México y reclutando.
¿Qué productos ha desarrollado Data2B?
Hasta ahora, en su mayoría hemos realizado "data products" a la medida de las necesidades de nuestros clientes y en su mayoría hemos firmado convenios de privacidad. Sin embargo, tenemos un "data product" público y a la venta, que corresponde al sector de Smartcities en el área de movilidad y transporte: "Bigcycledata". Este producto logra equilibrar la red de bicicletas en libre servicio de las ciudades y actualmente es utilizado por Rennes Métropole con excelentes resultados.
Bigcycledata ofrece los 3 niveles de complejidad de la inteligencia analítica. El primer nivel corresponde a un análisis descriptivo del estado actual de la red total y por estación. El segundo nivel ofrece predicciones de la oferta/demanda de cada estación. Y el tercer nivel ofrece las prescripciones de las tareas a realizar por parte del equipo de mantenimiento para lograr el equilibrio de la red.
Cuáles son las aplicaciones para las empresas, de qué sectores?
Los sectores con los que hemos trabajado en Francia son el agroalimentario, media, telecomunicaciones, finanzas y seguros y Smartcities.
Verificamos quién es el perfil que utilizará directamente nuestro producto y adaptamos nuestros resultados a sus necesidades y a sus competencias. Las prescripciones finales se ofrecen como interfaces móviles o fijas o como una integración al sistema interno de las empresas.
Cuáles son las principales responsabilidades en tu rol como Chief Data Scientist?
Mi trabajo como Chief Data Scientist y, de la mano con nuestro ingeniero de negocios, es calificar el estado de maduración de la transformación digital de las empresas. A partir de esta calificación, proponer las aplicaciones prioritarias que puedan generar rápidamente valor a la empresa, tomando en cuenta la infraestructura y los datos de la empresa. Validados estas aplicaciones realizamos un "Data Proof Concept", es decir, un prototipo que servirá para medir las métricas de ganancia del proyecto y si el cliente está satisfecho de esta primera etapa lo enviamos a industrialización.
En qué proyectos has estado trabajando este año y qué ha sido lo que te han aportado en tu carrera del dominio de la ciencia de datos?
Este año he trabajado en un proyecto agroalimentario y 3 de smartcities. Cada vez que iniciamos un proyecto es un desafío para cada miembro del equipo porque entre todos debemos definir las mejores tecnologías adaptadas a los tipos de datos y de algoritmos que utilizaremos. Y para poder definir esto de la mejor manera siempre tenemos que estar al día en la innovación y obviamente estar aprendiendo, que es lo que me encanta de mi profesión.
Por otro lado, el mayor proyecto que he tenido este año es la implantación de Data2B en México y mi trabajo actual es medir el estado de madurez con respecto a los datos en el mercado mexicano.
Cómo percibes la participación femenina en el campo de la ciencia de datos? ¿Crees que este campo sigue siendo acaparado por los hombres?
En la ciencia de datos los perfiles relacionados son matemáticas, ingeniería y tecnología. Resulta que en estos 3 perfiles el porcentaje de participación femenina es muy bajo, así que, en la ciencia de datos, el porcentaje es bajo y dominado por la presencia masculina. Por desgracia este escenario no va a cambiar en unos cuantos años, tomando en cuenta los porcentajes de mujeres inscritas en las universidades en las formaciones ligadas a estas áreas.
¿Cuáles son las iniciativas en las cuales estás trabajando para impulsar el rol protagónico de la mujer en TI?
En general los jóvenes eligen sus profesiones dependiendo de sus habilidades, gustos y a identificarse con las personas que realizan esta profesión. Si las mujeres no tienen un modelo para identificarse en profesiones ligadas a TI será difícil que su elección vaya dirigida hacia estas actividades. Por eso es necesario mostrar a las mujeres que trabajan en estas áreas (aunque actualmente seamos pocas) para que las jóvenes estudiantes puedan identificarse con ellas y que esta variable pueda influir en su elección.
Mis iniciativas consisten principalmente en hablar sobre mi experiencia a estudiantes de preparatoria y universidad. Sin embargo, creo que, como sociedad, tenemos que cambiar los códigos de cómo educamos y tratamos a las niñas y con respecto a esto, tuve la fortuna de dar una plática en TEDx Rennes llamada "Reformateemos nuestra sociedad" del título original en francés « Les femmes et le numérique : reformatons la société »