La importancia de construir una cultura Data Driven

<p>A pesar del gran crecimiento y adopción de las baterías de Litio, las cuales predominan en sectores tan relevantes como el de la electrónica de consumo o el vehículo eléctrico, sus principios de funcionamiento y los procesos necesarios para su fabricación son desconocidos para la gran mayoría.</p> <p><img class="wp-image-1308 alignleft" src="https://nanomate.es/wp-content/uploads/2022/04/Informatico-Mindcaps-scaled.jpg" alt="Informático | Nanomate" width="470" height="264" /></p> <p>El proceso productivo de una batería está compuesto por cientos de pasos, desde la construcción de sus electrodos y ensamblaje del dispositivo, hasta su validación y testeo final. Cada una de estas etapas genera nueva información, como características de los materiales empleados, condiciones de procesamiento, o ensayos y controles de calidad. Podemos encontrar información estructurada, como las condiciones ambientales de la factoría, e información no estructurada, como las imágenes generadas por equipos avanzados como los SEMs (Scanning Electron Microscopes).</p> <p>La elevada competencia del sector, que lucha por una continua mejora de características como densidades energéticas y velocidades de recarga a precios cada vez más competitivos, exige a los equipos de R&D de las empresas, que desarrollan nuevos materiales y celdas de almacenamiento energético, una cultura de trabajo Data Driven para garantizar la agilidad necesaria en la toma de decisiones y la capacidad de gestión de desarrollos elevadamente complejos.</p> <p>A pesar de que habitualmente el reto del dato es considerado como un desafío meramente tecnológico, construir una cultura del dato sólida requiere poner aún más foco si cabe en las personas cuyas formas de trabajo queremos transformar. Por ello, en Nanomate, hemos decido apostar por una estrategia del dato que busca alcanzar su objetivo a través de los tres siguientes ejes de acción: querer-saber-poder.</p>

<p>El querer se refiere a la <strong>actitud de la organización y sus miembros hacia los datos</strong>. Debe haber una mentalidad abierta y curiosa, una predisposición a explorar los datos y un deseo de aprender de ellos. Además, <strong>es fundamental que los datos sean valorados y considerados como un activo valioso y estratégico para el crecimiento y la mejora de la empresa</strong>. El querer implica que las personas que se enfrentan cada día a retos de datos entienden la importancia y tienen las motivaciones adecuadas para modificar su forma de trabajo. Debemos incomodarlas, retarlas e inspirarlas para conseguir dar este paso.</p>

<p>El saber tiene que ver con las <strong>habilidades y competencias necesarias para trabajar con datos</strong>. No se trata sólo de tener acceso a las herramientas de análisis de datos, sino también de saber cómo utilizarlas de manera efectiva y de cómo hacer las preguntas adecuadas a los datos para resolver los retos del día a día. Los equipos deben contar con <strong>conocimientos de estadística, programación, visualización de datos y otras áreas afines</strong> para poder comprender y trabajar con los datos. Además, las organizaciones deben apostar por la incorporación de perfiles expertos en el manejo de datos, como Data Engineers y Data Scientists, en el seno de los equipos de trabajo para estimular aún más si cabe un pensamiento analítico.</p>

<p>Por último, el poder garantiza que <strong>los empleados que trabajan en el día a día con datos disponen de las herramientas adecuadas para almacenarlos, manipularlos y analizarlos</strong>. Un único instrumento de testeo de baterías, responsable de analizar su capacidad energética en ciclos continuos de carga y descarga, puede generar un volumen de hasta 54GB de información diaria, o lo que es lo mismo, un volumen de datos equivalente a 10.000 canciones MP3 de alta calidad.</p> <p>En un escenario de este tipo, donde el volumen de información a analizar crece de forma exponencial, debemos dotar a los equipos de herramientas mucho más avanzadas a las actualmente utilizadas: nuevos dispositivos de medida y caracterización, capaces de recopilar en tiempo real parámetros de proceso y resultados de pruebas de laboratorio; plataformas cloud, donde poder almacenar, experimentar e innovar sobre grandes volúmenes de información de manera sencilla; herramientas de visualización, con las que explorar la información recopilada y validar hipótesis; y herramientas de analítica avanzada, con las que extraer insights de los datos imperceptibles para el ojo humano.</p>

<p>En Nanomate apostamos por una cultura Data Driven como mecanismo para garantizar el éxito de la compañía. Entendemos este reto como un camino plagado de desafíos, por lo que contamos con la ayuda de los mejores compañeros de viaje: hemos seleccionado a <strong>AWS</strong> (Amazon Web Services), compañía líder global de servicios cloud, como nuestro proveedor preferente de cloud computing; y a <strong>Galeo Tech</strong>, startup española especializada en la construcción de productos de datos, como equipo extendido para los proyectos estratégicos de datos. Con ellos hemos construido ya nuestro primer producto de datos, el <strong>DataLake de R&D</strong>, sobre el que hablaremos en próximos post.</p> <p><img class="aligncenter wp-image-3986 size-large" src="https://nanomate.es/wp-content/uploads/2023/04/Blog-Post-Data-Driven-1024x683.jpg" alt="Data Driven | Nanomate" width="1024" height="683" /></p> <p> </p>