Entrevista a Laura Marques, Head of Corporate Data Analytics de Adevinta en España

Laura, eres la Head of Corporate Data & Analytics en Adevinta en España, tu rol implica fomentar una cultura data-driven en la compañía. ¿Podrías compartir algún ejemplo de cómo has logrado influir en la mentalidad de los empleados para adoptar esta cultura?

Mi enfoque principal ha sido catalizar una transformación hacia una cultura data-driven en toda la organización. En un entorno diverso como el de Adevinta, compuesto por diversos marketplaces como Fotocasa, habitaclia, InfoJobs, coches.net, motos.net y Milanuncios, así como áreas de negocio y áreas de datos, mi objetivo ha sido unir estos elementos bajo una visión corporativa que se enfoca en la conexión de datos entre los distintos marketplaces y la gestión de herramientas corporativas compartidas.

Cuando asumí este rol, identifiqué que podíamos explotar de manera exponencial el potencial de esta área corporativa en cuanto a datos. Mi misión fue infundir vida y relevancia a esta área, proporcionando datos que fueran valiosos para la toma de decisiones en todos los niveles de la compañía.

Para lograr esto, lo primero fue asegurar la disponibilidad del dato para todos los sectores de la organización, demostrando su valor y su importancia para la toma de decisiones de negocio.

Esto implicó establecer procesos eficientes de gestión de datos, desde la extracción y almacenamiento hasta la entrega a los usuarios finales. Adoptamos un enfoque escalable a través de lo que llamamos Data Mesh, donde el equipo se encarga de organizar los datos en dominios específicos, con responsabilidades claras en torno a su manejo y distribución. Este enfoque permitió una entrega más rápida y efectiva de los datos a los consumidores finales, facilitando así la generación de insights y modelos de machine learning.

Además de garantizar la disponibilidad del dato, fue crucial fomentar la alfabetización en datos entre todos los empleados de la empresa, no solo los especialistas en datos. Esto se logró a través de demostraciones de productos de datos, reuniones con clientes para comprender sus necesidades y enseñarles cómo formular preguntas clave para aprovechar al máximo el valor de los datos disponibles.

Mi enfoque se centró en disponer el dato de manera efectiva y en empoderar a todos los miembros de la organización para que comprendan y aprovechen el valor de los datos en la toma de decisiones.

Una de las labores más complejas es la gestión del cambio, ¿Cómo asegurarse una adopción exitosa de nuevas prácticas y tecnologías en el análisis de datos? ¿Tiene que ver también con el Data Literacy?

 La estrategia de Data Literacy es fundamental para el éxito en cualquier iniciativa de datos. Para determinar el éxito, primero debemos definir qué significa para nosotros. Esto implica establecer métricas claras que reflejen nuestros objetivos y valores organizacionales. En Adevinta, tratamos nuestros productos de datos como cualquier otro producto, aplicando principios Lean para iterar, medir y experimentar continuamente. Este enfoque nos permite ajustar y mejorar nuestros productos en función de los resultados medidos, asegurando que cumplamos con nuestros OKRs (Objetivos y Resultados Clave).

 La máxima «lo que no se puede medir, no existe» refleja la importancia de tener datos de calidad y una gestión efectiva de los mismos. Esto incluye consideraciones sobre gobernanza del dato, políticas de ética, entre otros aspectos. Cada producto de datos que desarrollamos se enfrenta a desafíos únicos, dada la complejidad de los datos que manejamos, provenientes de múltiples fuentes como ERPs y CRMs. Por lo tanto, es crucial invertir tiempo y esfuerzo en su desarrollo, ya que las decisiones comerciales se basan en estos datos, afectando aspectos como la rentabilidad y las proyecciones financieras de la empresa.

Laura Marqués, en las oficinas de Adevinta en España

Parte de tu misión es impulsar el proceso de Decision Intelligence en la organización. ¿Podrías explicar cómo has acompañado el proceso de Decision Intelligence en la compañía? ¿Qué impacto ha tenido en la toma de decisiones?

Impulsar el proceso de Decision Intelligence en Adevinta ha sido un viaje que abarca tres fases fundamentales. La primera consiste en crear conciencia sobre la capacidad de tomar decisiones informadas utilizando datos. Esto implica educar a los stakeholders sobre cómo aprovechar los datos disponibles y facilitar el acceso a estos datos de manera efectiva.

Una vez establecida esta mentalidad de tomar decisiones basadas en datos, la segunda fase se centra en fomentar un uso continuo de este enfoque. No se trata simplemente de revisar datos los lunes, sino de integrar la toma de decisiones basada en datos en todas las operaciones y procesos de la organización.

La tercera fase, y quizás la más avanzada, implica la automatización de la toma de decisiones. Esto implica la implementación de modelos avanzados de inteligencia artificial y pronósticos, que pueden generar decisiones de manera más rápida y precisa que las decisiones humanas tradicionales. Al minimizar la influencia de sesgos emocionales y culturales, las decisiones automatizadas tienden a ser más objetivas y eficientes.

La adopción de Decision Intelligence es crucial porque reconoce que las decisiones humanas están inherentemente sesgadas y pueden ser influenciadas por factores emocionales y subjetivos. Al basar las decisiones en datos y algoritmos, se reduce la probabilidad de sesgo y se promueve una toma de decisiones más objetiva y eficiente.

Además, al contar con procesos ágiles y escalables en torno a los datos, se agiliza la toma de decisiones, lo que es crucial en un entorno digital donde la rapidez es esencial. Esto no solo beneficia a los líderes y stakeholders, sino que también contribuye a la satisfacción general de todos los involucrados en el proceso de toma de decisiones.

Adevinta  en España integra diversos Marketplaces de diferentes sectores y con necesidades muy distintas. Desde tu punto de vista global, ¿cómo integrar todos estos datos para que tengan una coherencia?

La integración de datos en España, que abarca diversos Marketplaces de diferentes sectores, se lleva a cabo mediante un enfoque coordinado y centrado en la gobernanza y el management de datos. Un equipo especializado se encarga de establecer las reglas y protocolos que garantizan la coherencia y la seguridad de los datos en toda la organización.

 Este equipo de gobernanza establece normativas y protocolos que todos los equipos, aunque sean autónomos, deben seguir. Esto asegura que todos los datos sean tratados de manera consistente y estén almacenados de acuerdo con estándares definidos. La gobernanza del dato es fundamental para garantizar que todos los Marketplaces utilicen una plataforma común y sigan las mismas reglas, lo que facilita la unificación y el intercambio de datos entre diferentes áreas.

 La formación también desempeña un papel crucial en este proceso, ya que se proporciona capacitación regular a todo el personal de datos para garantizar que comprendan y apliquen correctamente las normativas de gobernanza. Esto incluye sesiones quincenales organizadas por el equipo de gobernanza, así como sesiones ad hoc según las necesidades específicas que surjan.

 La integración coherente de datos en el área corporativa en España se logra mediante la implementación de normativas claras, una plataforma común de datos y una formación continua para todo el personal involucrado en el manejo de datos. Esto garantiza que todos los Marketplaces trabajen de manera homogénea y que la información pueda ser consultada y utilizada de manera efectiva en toda la organización.

Marc Griful, responsable de la comunidad Innovation Teach Leaders y Laura Marqués en la terraza de Barcelona

Con tu combinación de experiencia técnica y conocimiento de negocio, ¿cómo has logrado equilibrar estos dos aspectos en tu trabajo diario?

Equilibrar mi experiencia técnica con mi comprensión del negocio ha sido fundamental en mi día a día. Desde mis inicios en Adevinta, por mi habilidad técnica tuve la oportunidad de trabajar en diversos roles relacionados con los datos y la tecnología.

Al asumir roles de liderazgo, he comprendido la importancia de desarrollar habilidades blandas o soft skills. Estas habilidades, como la comunicación efectiva y la capacidad de entender las necesidades del negocio, son igualmente cruciales para el éxito en mi función. Desde mis inicios en Adevinta, por mi habilidad técnica tuve la oportunidad de trabajar en diversos roles relacionados con los datos y la tecnología.

Una parte clave de este equilibrio radica en mi capacidad para traducir la complejidad técnica a un lenguaje comprensible para aquellos que no tienen experiencia técnica. Esto implica trabajar en mejorar la comunicación con el equipo de negocio, asegurándome de que comprendan la importancia de las decisiones técnicas y cómo pueden impactar en los objetivos comerciales.

 Además, es fundamental para mí entender las prioridades y necesidades del negocio. A menudo, las prioridades de negocio pueden diferir de las prioridades técnicas, y parte de mi trabajo es negociar y convencer al equipo sobre la importancia de ciertas iniciativas técnicas en función de los objetivos del negocio.

 Equilibrar la experiencia técnica con la comprensión del negocio implica desarrollar habilidades de comunicación, negociación y entendimiento de las necesidades del negocio. Esto me permite no solo ser un experto técnico, sino también un líder efectivo que puede alinear las decisiones técnicas con los objetivos comerciales de la organización.

En tu trayectoria has liderado proyectos más avanzados usando disciplinas como Machine Learning. ¿Podrías compartir algún ejemplo de estos proyectos y cómo han aportado valor a la empresa?

Durante mi trayectoria, he liderado proyectos avanzados utilizando disciplinas como Machine Learning, los cuales han aportado un valor significativo a la empresa. Un ejemplo destacado de estos proyectos fue mi trabajo en Caprabo, donde me enfoqué en la optimización del ciclo de vida del cliente.

En Caprabo, implementé algoritmos de Machine Learning en diversas etapas del ciclo de vida del cliente, desde la captación hasta la retención. Utilicé modelos de Machine Learning para mejorar la captación de nuevos clientes, el cross-selling, la retención de clientes y la fijación de precios diferenciados según la ubicación. Estos algoritmos me permitieron identificar patrones y tendencias en los datos del cliente, lo que a su vez impulsó estrategias efectivas de marketing y ventas.

Además, mi experiencia en el sector bancario, como en Cofidis, me permitió aplicar algoritmos de Machine Learning en áreas como el riesgo y el fraude. Aquí, me enfoqué en el desarrollo de modelos de detección de fraudes y en la evaluación del riesgo crediticio de los clientes, lo que contribuyó a mejorar la seguridad y la eficiencia de las operaciones bancarias.

Mi experiencia en diversos sectores, combinada con mi conocimiento técnico en Machine Learning, me ha permitido liderar proyectos que han tenido un impacto significativo en la empresa. Desde la optimización del ciclo de vida del cliente hasta la detección de fraudes en el sector bancario, he demostrado ser un líder versátil capaz de aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos para resolver una amplia gama de desafíos comerciales

Y actualmente en Adevinta, estamos inmersos en  proyectos de Machine Learning y IA generativa que están transformando la personalización y la recomendación de contenido en nuestras plataformas. Estos modelos impulsan la participación del usuario y la satisfacción del cliente al ofrecer recomendaciones altamente personalizadas y contenido creativo automatizado. Estamos comprometidos en aprovechar estas tecnologías avanzadas para mantenernos a la vanguardia en el  mercado.

Laura Marqués y Marc Griful conversando en una de las salas de reuniones donde realizamos la entrevista

En uno de los encuentros de Innovation Tech Leaders nos comentabas tu afición al ajedrez y como lo habías aplicado en la toma de decisiones de proyectos que estás liderando. ¿cómo aplicas estos conocimientos en la resolución de problemas y la toma de decisiones en tu rol actual?

Mi afición por el ajedrez ha influido significativamente en mi enfoque hacia la resolución de problemas y la toma de decisiones en mi rol actual. Uno de los aspectos clave que he aprendido del ajedrez es la importancia de la paciencia. A veces, las soluciones no son inmediatas y requieren tiempo y perseverancia para desarrollarse. Esta paciencia me ha enseñado a esperar el momento adecuado para tomar decisiones cruciales en mis proyectos.

Además, el ajedrez me ha enseñado a evaluar y comprender panoramas complejos. Al igual que en el tablero de ajedrez, en mi rol actual debo analizar cuidadosamente la situación general, identificar mis objetivos y determinar las acciones necesarias para alcanzarlos. Esta habilidad para ver el panorama general me permite tomar decisiones informadas y estratégicas en proyectos complejos.

Una lección invaluable que he aprendido del ajedrez es la capacidad de adaptarme rápidamente a los cambios y las adversidades. En el juego de ajedrez, siempre hay sorpresas y contratiempos que requieren una respuesta ágil y flexible. De manera similar, en mi rol actual, enfrento desafíos inesperados y cambios en el entorno empresarial. El ajedrez me ha enseñado a reaccionar con rapidez, evaluar las nuevas circunstancias y ajustar mi estrategia en consecuencia.

Mi experiencia en el ajedrez ha mejorado mi capacidad para ser paciente, analizar panoramas complejos, y adaptarme rápidamente a los cambios. Estas habilidades son fundamentales en mi rol actual, donde la toma de decisiones efectiva y la resolución de problemas son esenciales para el éxito de mis proyectos.

Uno de tus puntos fuertes es la identificación de oportunidades. ¿Podrías compartir algún ejemplo de cómo has identificado y capitalizado oportunidades utilizando análisis de datos?

Identificar y capitalizar oportunidades utilizando análisis de datos es uno de mis puntos fuertes, y lo abordo desde dos perspectivas principales: oportunidades internas a nivel de datos y oportunidades externas a nivel de negocios.

En primer lugar, las oportunidades internas a nivel de datos implican aprovechar la escalabilidad de nuestros sistemas de datos. Por ejemplo, al implementar proyectos de gobernanza de datos o mejorar la calidad de los mismos, se abren oportunidades para optimizar procesos internos y generar valor para el negocio. Analizo minuciosamente nuestros datos, buscando patrones, vacíos o tendencias repetitivas que puedan indicar áreas de mejora o potenciales oportunidades de crecimiento.

Para ello, es fundamental hacer las preguntas adecuadas a los datos y explorar diferentes perspectivas para descubrir insights significativos. Además, no me limito únicamente a nuestros datos internos; también considero información externa del mercado, como informes de tendencias o datos del Instituto Nacional de Estadística, para complementar nuestro análisis y obtener una visión más completa.

Por otro lado, las oportunidades externas se relacionan con entender las necesidades y comportamientos de nuestros clientes y del mercado en general. Realizo un análisis exhaustivo de los datos del cliente y del mercado para identificar oportunidades de negocio. Esto implica entender las necesidades del cliente, detectar patrones de comportamiento y anticipar tendencias futuras.

Identificar y capitalizar oportunidades a través del análisis de datos requiere un enfoque integral que combina la comprensión profunda de nuestros datos internos y externos con la capacidad de hacer las preguntas correctas y explorar diversas perspectivas. Este enfoque nos permite descubrir nuevas oportunidades de negocio, optimizar procesos internos y tomar decisiones informadas que impulsen el crecimiento y la innovación de la empresa.

Tu carrera profesional ha evolucionado desde Data Scientist hasta Head de Corporate Data & Analytics en Adevinta. ¿Cómo ha sido esa transición y qué consejo darías a alguien que aspira a seguir un camino similar?

La transición de Data Scientist a Head of Corporate Data & Analytics en Adevinta ha sido un proceso interesante y enriquecedor para mí. Al principio, percibí el cambio como una promoción, pero con el tiempo comprendí que era más bien un cambio de rol y de mentalidad. Pasar de un perfil puramente técnico a uno de liderazgo requirió un ajuste importante en mi forma de pensar y actuar.

Mi principal consejo para quienes aspiran a seguir un camino similar es entender que el liderazgo va más allá de las habilidades técnicas. Es fundamental desarrollar habilidades de gestión, comunicación y liderazgo para dirigir equipos de manera efectiva. Esto implica aprender a pensar estratégicamente, a gestionar el tiempo y los recursos, y a motivar y desarrollar a los miembros del equipo.

Durante mi transición, me enfoqué en mejorar mis soft skills, como la comunicación, la gestión de conflictos y la construcción de confianza. También busqué la orientación de mentores y líderes experimentados que pudieran guiarme en este proceso de crecimiento y transformación. Adevinta ha sido fundamental en mi desarrollo profesional al proporcionar recursos y formación necesaria en áreas como la comunicación, gestión de conflictos y construcción de confianza. Además, he contado con el apoyo de mentores y líderes experimentados que me han guiado en este proceso.

Es importante recordar que liderar un equipo no se trata solo de dirigir proyectos técnicos, sino de gestionar personas y relaciones interpersonales. Esto requiere un compromiso continuo con el aprendizaje y el desarrollo personal, así como una comprensión profunda de las necesidades y motivaciones de los miembros del equipo.

La transición de Data Scientist a líder de datos implica un cambio de mentalidad y un enfoque en el desarrollo de habilidades de liderazgo y gestión. Es un proceso desafiante pero gratificante que requiere un compromiso constante con el crecimiento personal y profesional.

¿Cuáles creen que son (o van a ser) las tendencias tecnológicas que suponen una gran oportunidad para el mundo de los datos en los próximos 3-5 años?

Las tendencias tecnológicas actuales están delineando el camino hacia la guía generativa, un fenómeno que se perfila como una oportunidad de enorme potencial. Esta IA Generativa, en mi opinión, debe ser democratizada. Creo firmemente que esta democratización es el próximo paso. Debemos asegurar que las APIs sean accesibles para todos y, al mismo tiempo, priorizar la ética y la ciberseguridad en este proceso.

El futuro nos conduce también hacia sistemas de datos altamente escalables y en tiempo real. Si bien hoy en día contamos con sistemas escalables, la necesidad de acceder a los datos minuto a minuto es una realidad cada vez más imperiosa, especialmente con la presencia de bots y otras tecnologías que requieren esta agilidad. Además, la convergencia de la Internet de las Cosas (IoT) con la inteligencia artificial (IA) es inevitable. Los bots y dispositivos IoT del futuro no serán entidades independientes; se integrarán y colaborarán con la IA de manera orgánica.

Sin embargo, para hacer realidad este futuro, debemos trabajar incansablemente en disciplinas subyacentes como la ciberseguridad, la ética y la accesibilidad mediante APIs. Este enfoque multidisciplinario es crucial para garantizar que estas tecnologías sean verdaderamente accesibles y seguras para todos.

Finalmente, debemos recordar que, en última instancia, todo esto se reduce a los datos. Sin datos de calidad, ninguna de estas tendencias tecnológicas puede alcanzar su máximo potencial. Por lo tanto, la calidad de los datos es primordial. Es preferible contar con datos de alta calidad que con una gran cantidad de datos de baja calidad, ya que estos últimos pueden conducir a respuestas incorrectas o sesgadas. En resumen, la próxima década promete un emocionante avance en tecnologías emergentes, pero solo si priorizamos la calidad y la ética en el manejo de los datos.

Laura Marqués y Marc Griful concluyendo la entrevista de una manera más distendida en la terraza de Barcelona

Matemáticas, estadística, inteligencia artificial, análisis de datos, movimientos women in tech, coaching, ¿Cómo consigues estar al día de tantas disciplinas y con tanta información?

Mi estrategia para mantenerme actualizada en tantas disciplinas y estar al tanto de tanta información se centra principalmente en la priorización y la gestión del tiempo. Todos los días, desde temprano, establezco mis prioridades y planifico mis actividades. Divido mi tiempo entre diferentes áreas de interés, ya sea trabajar en proyectos específicos, contribuir a iniciativas como Women in Tech o dedicarme al coaching. Esto me ayuda a mantener un enfoque equilibrado y a avanzar de manera efectiva en múltiples frentes. Además, en Adevinta, formo parte de una comunidad comprometida, de women in tech, que promueve la diversidad y la inclusión, lo que me brinda aún más oportunidades para colaborar y crecer en diferentes áreas.

Además, soy ávida lectora. Dedico mucho tiempo a leer libros sobre una amplia gama de temas, desde liderazgo hasta nuevas estrategias y tecnologías emergentes como el Data Mesh. Me encanta aprender y no dudo en invertir tiempo en estudiar y profundizar en nuevas áreas de conocimiento.

LinkedIn y Medium son fuentes inagotables de artículos y contenido relevante. También me mantengo al tanto de informes y estadísticas importantes de instituciones como Gartner y McKinsey para tener una visión más amplia y comparativa del mercado.

Pero más allá de la lectura y el estudio, considero que aprender de mis colegas es invaluable. Cada uno de ellos tiene habilidades y perspectivas únicas que puedo aprovechar para enriquecer mi propio conocimiento. Además, participo activamente en encuentros como Innovation Leaders, donde puedo interactuar con profesionales de diferentes áreas y absorber nuevas ideas y enfoques.

En resumen, mi enfoque para mantenerme actualizada implica una combinación de priorización, estudio, lectura, interacción con colegas y participación en eventos y comunidades profesionales. Creo firmemente en la importancia de seguir aprendiendo y evolucionando en un entorno tan dinámico como el mundo tecnológico actual.»

Cuéntanos un poco, ¿Cómo es Laura Marqués? ¿Qué te gusta hacer para desconectar del día a día?

Mi tiempo libre está principalmente enfocado en mi familia, especialmente en actividades que involucran a mis hijos. Además, me comprometo con la comunidad escolar de mis hijos, liderando comisiones que abordan temas como el medio ambiente y las actividades extracurriculares. Esta participación no solo beneficia a mis hijos, sino que también me brinda la oportunidad de colaborar con la escuela y promover valores importantes desde una edad temprana.

Por otro lado, tengo una gran pasión por las matemáticas y la enseñanza. Imparto clases de alfabetización en datos para concienciar a otros profesionales sobre la importancia de las habilidades blandas en el ámbito técnico. Disfruto compartiendo mi conocimiento y abriendo los ojos de mis estudiantes a nuevas perspectivas.

Aunque mi tiempo libre está limitado, encuentro alegría y satisfacción en todas estas actividades. Mi enfoque está en hacer lo que me apasiona y encontrar significado en cada momento, ya sea enseñando a mis hijos, colaborando con la escuela, o compartiendo mi experiencia con otros profesionales. Mi dedicación y entusiasmo por contribuir al crecimiento y desarrollo de los demás son evidentes en cada aspecto de mi vida.

Y ya para acabar, última pregunta. Hace poco fue Sant Jordi, ¿Podrías recomendarnos dos o tres libros que consideres especialmente valiosos? Nos encantaría conocer algunas de tus lecturas recomendadas, ya sean sobre Data, soft skills u otros temas que consideres relevantes.

Para aquellos interesados en Data Literacy, recomendaría el libro de Jordan Morrow, que es extremadamente didáctico y perfecto para aquellos que están comenzando en el tema. También hay otras lecturas más técnicas disponibles, pero este es un excelente punto de partida.

En cuanto a dinámicas de equipo, me encanta “Las cinco disfunciones del equipo” de Patrick Lencioni. Es una lectura esencial para entender cómo mejorar la colaboración y la eficacia en un equipo.

Otro libro que me ha impresionado mucho es “Empieza con el porqué” de Simon Sinek, una obra muy conocida pero tremendamente efectiva en cuanto a hacernos las preguntas correctas y desafiar nuestras perspectivas.

Recientemente, me sumergí en un fascinante libro sobre negociación escrito por un exnegociador del FBI que solía lidiar con situaciones de rehenes. “Rompe la barrera del No” de Chris Voss, es increíblemente revelador y ofrece valiosas lecciones sobre la importancia de hacer las preguntas adecuadas y entender las dinámicas de poder en cualquier negociación.

Además de estos libros, siempre me inspiran las historias de mujeres poderosas. Actualmente estoy leyendo “Internet en código femenino” de Graciela Natansohn y también disfruté mucho de “Mi Historia” de Michelle Obama, que ofrece una perspectiva única sobre la experiencia de la mujer en el mundo moderno.

Por último, recomendaría explorar el mundo de los podcasts, especialmente aquellos centrados en el empoderamiento femenino. Me enganché recientemente a uno llamado “She Has A Voice” de Eli Tremps que ofrece una plataforma para que las mujeres compartan sus historias y se apoyen mutuamente en su viaje hacia el éxito.