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"Sin datos y técnicas analíticas, las decisiones empresariales se basan en intuiciones, sesgos y creencias"

02-dic-2019

Las claves de éxito de las empresas Data Centric se expusieron por Marcos Ríos, Senior Manager Analytics en DataCentric PDM y profesor de ESIC, en el último Business Express Training organizado por Cámarabilbao en colaboración con ESIC Business & Marketing School, y asociado al Curso Especializado en Business Data Analyticis de ICEMD, el Instituto de la Economía Digital de ESIC que comienza el 13 de diciembre.

"Sin datos y técnicas analíticas, la gente toma decisiones basadas en intuiciones, sesgos y creencias". Solo con escuchar la definición de lo que es una empresa Data Centri, cualquiera puede saber cuál es la diferencia entre el éxito y el fracaso, dependiendo del uso o no de los datos. De hecho, a la vista de la ponencia impartida por Marcos Ríos, todas deberían tener un modelo similar al Data Centric, organizaciones cuyo valor gira en torno al dato, viven de él o le sacan rentabilidad empresarial.

Además, no solo es necesario el dato, sino saber qué hacer con él. Para Ríos, lo que define a las empresas Data Centric es el "cambio en el análisis" que se realiza de los datos con respecto al análisis que se hacía en otros tiempos. Y, más que cantidad, calidad. El Data es útil solo si cuenta con la variedad y la veracidad necesaria. Lo saben hasta en Google donde tienen claro que el algoritmo solo es bueno si depende de datos variados y ciertos.

¿Y dónde extraerlo? A las fuentes tradicionales, como las tablas estadísticas, se suman las fuentes desestructuradas -videos, audios, análisis de sentimientos, redes sociales...- y semiestructuradas como el borne de la página web de la empresa.

La analítica de todo ello pasa, según explicó el experto, por generar modelos que tengan parte de inteligencia artificial, que puedan desarrollar la capacidad de pensar y responder como humanas; parte de Deep Learning, algoritmos para resolver problemas muy complejos como las redes neuronales; y mucho de Machine Learning. Este modelo genérico, que se apoya en los datos, cuenta con programas capaces de generalizar comportamientos, que aprenden usando observaciones o experiencia.

"Todo sale del machine learning, no de la intuición de un técnico", advirtió el profesor de ESIC. Las metodologías más novedosas actualmente son la NER, que busca estructuras fijas, como personas, organizaciones o localizaciones; y la NLP que incide en el procesamiento del lenguaje natural y que hibrida algo de los tres modelos. De momento "no hay negocio que base su modelo solo en la Inteligencia Artificial", aseguró Marcos Ríos.

Para el experto los ‘big five’, en cuanto al uso del dato como generador de valor, son Nexflit, Facebook, Amazon, Spotify y Google. ¿Qué les hace diferentes? Los datos que recogen de sus usuarios y cómo los utilizan.

Spotify conoce a qué hora escuchamos música, dónde, la popularidad de los artistas, el tiempo de reproducción… Pero, sobre todo, establece patrones de las canciones para que el usuario descubra nuevos grupos, algo muy valorado por la audiencia.

La huella que dejamos en Amazon por lo que compramos, lo que ponemos en la cesta, las valoraciones o el tiempo que empleamos en su portal, le permite establecer patrones de compra de perfiles similares que les son sumamente rentables. Los motores de recomendación, el ‘otros usuarios como tú también compraron’, supone el 30% de la facturación total, según relevó Marcos Ríos.

Nextflix usa los patrones de 140 millones de usuarios para predecir las claves de éxito de sus producciones. Por su parte, Google, con el 43%, y Facebook, con el 24%, se reparten el grueso del negocio online gracias a que conocen el comportamiento y los intereses no solo de cada persona sino también de su red.
Citizen data scientist, la profesión ‘más sexy’

Primero fueron los Data Scientist, profesionales capaces de recopilar, extraer y procesar la información que ofrece el Big Data, pero como reveló Marcos Ríos, la "profesión más sexy" es la de Citizen Data Scientist, capaz de extraer valor, a través de su experiencia, explorando esos datos. "Una persona con el bagaje suficiente de tecnología y de analítica, capaz de interactuar con el cliente y con el equipo", definió el experto.

El Curso Especializado en Business Data Analyticis de ICEMD, Instituto de Economía Digital de ESIC, ofrece los conocimientos necesarios para alcanzar ese perfil y gestionar proyectos de Big Data y Data Science desde un punto de vista de negocio. La formación se centra en las herramientas y tecnologías necesarias para crear modelos avanzados de datos y obtener la máxima información para mejorar la toma de decisiones.