Vanesa Fernández (Oddity Analytics): "El análisis de anomalías antes de que den problemas es esencial"

ALICANTE. La empresa Oddity Analytics detecta situaciones imprevistas que impactan en los negocios. El modo: analizando todo tipo de información para aconsejar a las empresas en consecuencia, antes de que surjan los problemas. Vanesa Fernández, ingeniera industrial, es la CEO de esta firma. Tras una reciente formación específica en big data y cloud analytics, se lanzó a emprender en el mundo de las mejoras de procesos a través del análisis de datos. Junto a uno de los catedráticos que le acompañó en la formación comenzó a forjar la idea de Oddity Analytics. Después, contando con 17 socios, y con trabajadores analistas de datos lograron montar la empresa en julio de 2020, en pleno covid-19. Desde septiembre han iniciado su actividad detectando anomalías en cualquier tipo de datos para ayudar a que las empresas tomen decisiones adecuadas.

En este momento cuentan con una oficina en València, en el Parque Científico de la Universitat de València (PCUV) desde donde realizan la labor analítica y otra oficina en Madrid para la labor comercial. En estos momentos buscan firmas con las que trabajar, colaboradores e inversión para avanzar en sus planes. 

¿Cuál es la clave de Oddity Analytics para detectar anomalías en las empresas antes de que se manifiesten de forma evidente?

Para detectar las anomalías, podemos disponer de datos de clientes, ya sean nóminas, cifras, imágenes, otro tipo de documentos, datos estructurados o sin estructurar... cualquier tipo de información nos es útil en el sentido de que son capaces de generar patrones. A través de esos patrones detectamos anomalías. La intención de nuestro servicio es que el cliente pueda anticiparse a llevar acciones y anticiparse a lo que quiere hacer ante ese comportamiento de datos "fuera de la norma". A veces, dependiendo del tipo de anomalía, la firma querrá que suceda o no. Así, las hay claramente negativas, que pueden hacer que se pare una fábrica. Sin embargo, hay anomalías que pueden ser positivas -en el caso de un ecommerce, por ejemplo- con el hecho de que un cliente que se iba a comprar una moto acabe comprando un coche. Comprendemos esas distintas vertientes.  

¿Para qué perfil de compañías es útil este análisis?

No nos centramos en un solo sector. Tenemos algoritmos adaptables a cualquier tipo de empresa, no nos cerramos a un único nicho. Además, pueden ser de perfiles grandes o pequeños, público o privado, industrial o de servicios. Nos adaptamos a los perfiles. 

¿A qué retos os enfrentáis a la hora de llevar a cabo la labor de prevención y análisis para empresas?

Para una empresa consolidada, lo difícil es mostrarle que tiene problemas sin que aún pueda verlo. Y es que las anomalías, hasta que no se manifiestan no se ven, pero no quiere decir que no se estén produciendo. Es muy difícil decirle a alguien que tiene un problema anticipándolo. Es cierto que tienen los clientes que cuenten con este tipo de servicios tienen que tener una mente tecnológico, si no tienen esa inquietud, es difícil que entren a ello. En definitiva, es difícil mostrar a una persona que va a tener un problema sin que aún haya sucedido, pero es importante saberlo. Nuestro trabajo no es solo este análisis, también lo es hacer prescripciones conforme las desviaciones detectadas y  dar consejos para mejorar los procesos. La optimización del proceso es inherente al trabajo. 

¿Por qué es necesario detectar pequeñas anomalías para las empresas?

Una persona, por muy buena  y perspicaz que sea solo tendrá sensaciones ante los cambios. Es imposible que el ojo humano llegue al nivel de análisis que se da con las herramientas artificiales. Ahora ofrecemos la capacidad de compaginar, solapar diferentes variables y ver qué relación hay entre ellas. Esa es la base más potente. Hasta ahora la herramienta era prueba-error, pero a veces los errores son demasiado grandes para soportarlos. Nosotros aplicamos algoritmos que ven alteraciones desde muy pronto. Las empresas a veces no se atreven a dar el paso a este tipo de cambios, pero es bueno innovar, que se atrevan a cambiar algo para ir a mejor. En cualquier caso, desde Oddity Analytics aconsejamos en base a los datos, al final los que conocen el negocio son ellos y deciden si seguir nuestros consejos o no. 

¿Con qué herramientas trabajan?

En este caso somos agnósticos, nos amoldamos a cada cliente. Por ejemplo, para una empresa grande la nube es interesante, pero para una demasiado grande, como por ejemplo, Coca-Cola, con un gran know-how, no querrían que viéramos esos datos en la nube. Nos adaptamos a los clientes según sus características. El conocimiento de nuestros trabajadores abarca un 90% de las tecnologías disponibles. Es la parte buena, no centrarse en una sola tecnología. 

La empresa ha nacido en pleno covid-19 ¿Qué panorama tienen por delante?

Hay sectores de negocios que se han visto muy afectados, como el del turismo y tratan de sobrevivir. Donde se está habiendo más oportunidad es en la industria, que no ha parado. Es el momento de optimización de procesos y siempre que no se hayan visto demasiado afectados, hay muchas firmas interesadas en avanzar. Hay más interés en atajar los problemas que surgen para funcionar, por ejemplo, con el teletrabajo y el cambio de funcionamiento de tareas. 

¿Qué planes tienen para la empresa este año y a partir de 2021?

Queremos consolidarnos ahora, darnos a conocer y que las firmas confíen en nuestros procesos y elevar el número de proyectos a lo largo de 2020. De cara a 2021, la idea es que ya tengamos un nombre reconocible, que nos conozcan y consolidar la empresa con una marca visible e independiente. Nos centraremos en el trabajo a nivel nacional hasta tener el suficiente cuerpo para dar el salto fuera de las fronteras. En cuanto a trabajadores, estimamos que en el plazo de un año lleguemos a seis y que en tres años superemos los 20.

¿Cuál es el perfil de los socios y trabajadores de Oddity Analytics?

Los trabajadores, analistas de datos y los colaboradores son el core: catedráticos e universidad, primeros espadas en machine learning o deep learning. También hay socios del sector de tratamiento de imágenes médicas. Es un mix de socios y trabajadores muy potente. 

¿Cómo ve el futuro del análisis de anomalías en las empresas?

Esencial. Ahora, cada sector sentirá esa necesidad de forma diferente y en diferentes momentos. Las empresas han de ser conscientes de que si siempre hacen lo mismo no vana destacar, y que hay que hacer cosas para sobresalir. La única forma es mejorar procesos, es algo de vital importancia.