Conversación con Cristina Campeny

Cristina Campeny estudió Administración y Dirección de Empresas en la Universidad de Girona. Posteriormente hizo un Postgrado en Dirección Contable y Control de Gestión en la Universidad Pompeu Fabra. Y en 2018 se formó en Big Data y Analytics en ESADE.

Trabajó como auditora financiera en KPMG, hasta que montó su propia empresa de ayuda a personas dependientes. Una aventura que duró 1 año y medio. En 2006 empezó a trabajar en Frit Ravich como Controller financiera, en 2015 asumió la dirección del departamento de Gestión Comercial. En 2019 se creó el departamento de Data y asumió también su dirección como Chief Data Officer.

Me gustaría comenzar esta conversación hablando de los primeros años de tu carrera profesional, en los que trabajaste tanto en KPMG como en tu propio proyecto empresarial. ¿Qué grandes aprendizajes tuviste?

Ya durante los estudios universitarios siempre me llamó la atención el conocimiento de la situación de las empresas mediante los análisis de KPI’s, de modo que mi objetivo era formarme profesionalmente como Controller. Mi apuesta por la auditoría, en realidad era un camino acelerado hacia esta área. Trabajar en una de las Big Four era una oportunidad para abrir camino hacia el control de gestión. Mi experiencia en KPMG fue muy positiva en cuanto a conocimientos del mundo empresarial, teniendo la oportunidad de ver y entender cómo funcionan las empresas, cómo interrelacionan los departamentos y ver distintas formas de enfocar los procesos. Pero estando en KPMG decidí montar mi propia empresa de ayuda a personas dependientes. En mi entorno personal detecté esta necesidad y decidí intentar ayudar. Pero me encontré con una realidad social que no esperaba. Fue un reto que con 26 años afronté con mucha energía, pero para que un proyecto funcione, la energía de uno mismo no es el único ingrediente. Así que opté por seguir el camino que había trazado antes de establecer mi empresa, pero lo hacía con la experiencia de emprender un negocio, y esta experiencia me sigue acompañando.

Hablemos pues de tu trayectoria profesional en Frit Ravich, inicialmente en el área de Controlling y actualmente ya como Chief Data Officer y Directora de Gestión Comercial. ¿Cómo fue esa evolución? ¿En qué momento descubriste tu pasión por el dato? 

Frit Ravich fue la empresa que me dio la oportunidad de crecer profesionalmente en el área de Controlling. De esto hace ya más de 15 años, eran los inicios del controlling en la empresa, y era la Directora General quién estaba impulsando el área. Yo era controller del área financiera, y dependía directamente de Judith Viader, la Directora General y propietaria. Junto a ella desarrollé el área, los reporting, y fue ahí donde empecé a experimentar la aportación de valor de los datos en la toma de decisiones. En el año 2014 se decidió hacer 2 cambios importantes en el área: por un lado, ampliar el departamento de Controlling para poder dar más soporte al área comercial, y por el otro, implantar una herramienta de BI para disponer de la información de manera fiable y accesible. Frit Ravich ya era una empresa con orientación al dato, pero teníamos que desarrollar la automatización del reporting para que tuviera acceso toda la compañía y de ese modo los controller poder aportar más a negocio, dejando de ser ejecutores de ‘reports’ para ser analistas de negocio. Dado que yo era responsable del área de controlling, lideré el proyecto de implantación de la herramienta de BI: Qlikview. Entre 2014 y 2015 desarrollamos el proyecto junto con una consultora externa, y fue un éxito. No sólo porque implantamos en tiempo y forma esperados, sino sobre todo porque los usuarios que tenían que usar la herramienta, en general se adaptaron rápidamente. Pero estos no fueron los únicos cambios relevantes. En 2014 fue cuando la Dirección me propuso otro reto:asumir la responsabilidad del área de Customer Service junto con el área de Controllers Comerciales, y así fue como creamos el departamento de Gestión Comercial. Ya desde la Dirección de Gestión Comercial, seguía liderando proyectos de implantación de dashboard de Qlikview para el área comercial, y el área evolucionaba a buen ritmo, con un buen nivel de madurez, buena calidad de datos y capacidades analíticas. Pero esta no era la realidad de toda la compañía, y en el área de operaciones necesitábamos que también evolucionaran en la misma dirección. Así pues, para asegurar que las dos áreas avanzaban, en 2019 decidimos crear el departamento de Data para poder dar un impulso al nivel de madurez de manera transversal a toda la organización. Y así fue como también asumí la responsabilidad de Chief Data Officer.

Cuéntame un poco más cuáles son tus grandes responsabilidades como CDO y qué grandes retos tienes por delante en los próximos meses

Mi principal responsabilidad como CDO es asegurar que todas las áreas evolucionen hacia la cultura ”data driven”. Que dispongan de los datos e información necesaria y de calidad para que puedan obtener los ”insights” necesarios para la toma de decisiones. El área Comercial ya dispone de un amplio despliegue de cuadros de mando, de modo que son completamente autónomos en los análisis descriptivos; pero para los proyectos de analítica avanzada, en los que se requieren otras capacidades y tecnología, desarrollamos las soluciones desde el departamento de Data junto con los perfiles analíticos de Gestión Comercial. Por otro lado, en el área de Operaciones estamos realizando el despliegue de cuadros de mando con una nueva arquitectura de datos para que los perfiles analíticos del área puedan ser igual de autónomos que los equipos comerciales en los análisis descriptivos, garantizando la calidad de la información. En esta área también estamos iniciando proyectos de analítica avanzada, y tenemos previsto realizarlos de manera centralizada desde el departamento de Data. Hay que decir que, en todas las áreas, los proyectos de analítica (ya sea descriptiva o predictiva), aunque se realicen de manera centralizada desde el departamento de Data, se llevan a cabo de manera colaborativa con los perfiles analíticos de las áreas. Para nosotros, este trabajo colaborativo es el factor clave para el éxito de los proyectos.

De hecho, hay un proyecto que me comentaste el otro día que me tiene fascinado: usar los datos que tenéis de ventas para generar un “producto basado en datos”. ¿Qué me puedes contar al respecto? 

En Frit Ravich tenemos una gran capacidad de captación de información del mercado, gracias a nuestra fuerza de ventas y de distribución, y al hecho de que llegamos a 50.000 puntos de venta. Así pues, disponemos de mucha información de mercado que captamos directamente. Nosotros hace años que hemos desarrollado las capacidades analíticas para poder obtener insights de negocio con esta información, y nuestra cultura colaborativa nos impulsa a poner esta información a disposición de los stakeholders de la empresa para ayudarles a crecer en sus negocios, y así poder crear sinergias que ayuden al sector. Y es en esta dirección que estamos desarrollando un producto de data analytics que ofreceremos a los fabricantes de las marcas que distribuimos para que puedan tener visibilidad del mercado y poderlos acompañar en la toma de decisiones en base a los datos y su analítica.

Hablemos ahora de vuestro stack tecnológico

Actualmente podemos diferenciar dos entornos de tratamiento y explotación de la información. Por un lado tenemos el área comercial que trabaja con SAP y en donde la herramienta de BI que utilizamos es Qlikview. Por otro lado, en el área de operaciones, en donde existen diferentes sistemas y orígenes de datos, hemos desplegado una arquitectura para poder hacer frente a los retos de grandes volúmenes de datos de la industria 4.0. En este caso, tenemos Azure como plataforma Cloud con DBT como herramienta de tratamiento y gobierno de datos, Snowflake como data warehouse y Power BI como herramienta de reporting y dashboarding. Tenemos previsto apalancar en esta arquitectura Cloud, las herramientas necesarias para los retos relacionados con la analítica avanzada y machine learning, los cuales hoy en día se están trabajando en modo desarrollo.

Otro asunto del que ya hemos hablado tú y yo alguna vez es sobre Data Governance. ¿Qué aspectos consideras más relevantes?

Lo más relevante para mí es la cultura del dato que debemos impulsar con las iniciativas de Data Governance. Generalmente el governance lo identificamos más con la calidad del dato, pero va más allá. Tenemos que velar también por la calidad y coherencia de los KPI’s que se siguen a nivel corporativo, por el ciclo de vida del dato, así como por tener el conocimiento necesario de los metadatos de los campos más relevantes. A destacar el papel clave de los “key users” de cada área. Desde el departamento de Data podemos desplegar las reglas de calidad y los seguimientos necesarios, pero necesitamos la implicación y conocimiento de los key users de las áreas para poder tener un buen gobierno del dato de la compañía. Pero todo esto no será posible sin la esponsorización de la Dirección, dado que requiere de la implicación de todos los departamentos, con gran impacto no sólo en la analítica sino también en los procesos.

Y en términos de equipo ¿Qué perfiles tienes ahora en el equipo? ¿Y cuáles te gustaría incorporar en el futuro?

Como Directora de Gestión Comercial y Data mi equipo está formado por 60 personas, pero no todas ellas desarrollan proyectos de Data & Analytics. Así que si nos centramos en estos perfiles, en el equipo tenemos, de la parte de Data, Gestores de BBDD, Técnicos de BI y un Arquitecto de datos. Y para la parte de Analytics, tenemos Business Analysts y Data Analysts para los proyectos de analítica avanzada.

Para el futuro lo que me gustaría es mantener al equipo que tengo actualmente, verlos crecer y yo crecer con ellos. Y a medida que los retos de gestión de datos sean más sofisticados, ya incorporaremos los perfiles necesarios. De todos modos, en Frit Ravich siempre trabajamos con consultoras externas que nos ayudan a acelerar los proyectos, de modo que las necesidades de nuevos perfiles las cubrimos inicialmente con externos, y si la necesidad persiste en el tiempo, incorporamos el perfil en el equipo.

Ya que hablamos de personas, uno de los grandes retos es “fidelizar” a las personas de Data. ¿Cuál es tu recomendación al respecto? 

Yo siempre digo que al talento no hay que retenerlo, hay que tenerlo. Para mí, lo importante es que quieran estar en la compañía, que estén a gusto con los proyectos que están desarrollando, que se sienten parte del futuro que estamos construyendo juntos. Tenemos que escuchar bien qué es en lo quieren desarrollarse como profesionales y encajarlo con los proyectos que tenemos. Y soy consciente que son perfiles que en algunos casos irán en busca de otros proyectos, pero para mí es importante intentar este encaje al máximo. Y si llega un momento en que el encaje no es posible porque la persona busca retos en otro sector o tipo de empresa, pues nos alegramos por ellos cuando lo encuentran. En el trabajo es en donde pasamos la mayor parte de nuestro tiempo, de modo que tenemos que sentirnos felices y alineados con nosotros mismos. Y nuestra función como managers es velar porque así sea.

Sé que no te gusta hacer vaticinios sobre el futuro pero aquí va la pregunta. ¿Qué grandes cambios vivirá el mundo de Data Analytics en los próximos 5 años?

Creo que en los próximos años haremos grandes avances en la aplicación de la analítica avanzada en todos los sectores. La evolución de este campo está siendo muy desigual. Tenemos sectores en donde la captación de datos en IOT y la aplicación de IA y ML ya son un básico, ya hay empresas en las que parte de sus procesos están apalancados en estas soluciones. Y por otro lado vemos sectores que están en los inicios. Las evoluciones tecnológicas y metodológicas tendrán que venir acompañadas de cambios culturales y gestión de las personas. Así pues, vaticino que en los próximos 5 años, esta desigualdad entre sectores se verá reducida y se extenderá aún más el mundo de la analítica de datos. Por tanto, la evolución no será solo por hacer proyectos más sofisticados que los actuales, sino que los que ya existen se replicarán a otros sectores más inmaduros en cuanto a Data Analytics. Y evidentemente, dado que la oferta y la demanda de perfiles de data no se equilibrará, tendremos más tensiones en este sentido, así que tocará adaptarnos.

Un último tema, que a mí personalmente me preocupa bastante: en general hay pocas mujeres en el mundo STEM. ¿Qué crees que podemos hacer para reducir esta brecha? De hecho, casos como el tuyo demuestran que es posible

Lo primero que me preguntaría es si realmente es un problema que las mujeres no estén interesadas en el mundo STEM. Según parece, las mujeres que viven en países desarrollados y con igualdad de género, no escogen las carreras de STEM para formarse. ¿Y qué hay de malo en ello? Que estudien lo que quieran. Para mi sólo es preocupante si alguien, hombre o mujer, no estudia lo que le apasiona porque cree que no tiene la capacidad de hacerlo. Pero creo que en el mundo que nos rodea, afortunadamente, recibimos los inputs adecuados que no nos condicionan en este sentido. En España el 56% de los estudiantes universitarios son mujeres, pero claramente no se distribuyen por igual entre las carreras. Y del mismo modo que no nos preocupamos de que sean mujeres más del 70% de los estudiantes de Enfermería, Medicina, Psicología o Educación, campos que tiene un gran impacto en la sociedad, no tenemos que preocuparnos por las STEM. A mi tampoco me interesó de un inicio formarme en este ámbito, pero aparte de los números, los datos o los algoritmos, desarrollar proyecto de Data Analytics es ayudar a las empresas y a las personas a evolucionar, y es este espíritu de crecimiento lo que mantiene mi pasión por los datos y la analítica. Si no hay impacto en personas y en negocio, a mi no me genera interés. Creo que mujeres y hombres somos iguales en capacidades, pero tenemos sensibilidades distintas, y quizá este sea el elemento diferenciador. Y podría estar de acuerdo en que es necesario que haya más mujeres en este campo, sobre todo porque la paridad, con sus distintas visiones, enriquece siempre, pero lo más importante es que hagamos lo que hagamos, le pongamos toda la pasión e ilusión. Así pues, que cada uno haga lo que más le apasione. Dicho esto, en mi opinión, si queremos generar interés por el mundo STEM en las mujeres, y teniendo en cuenta su preocupación por los temas humanísticos, deberíamos de ser capaces de transmitir ya desde la educación primaria, el impacto positivo que se puede generar en la sociedad mediante la ciencia, los datos y su analítica. Quizá así seríamos capaces de captar más talento femenino.