“El Big Data es abundante. El problema no es manejar un bien escaso, como el petróleo, sino más bien lo contrario: identificar cómo gestionar un gran volumen de información en tiempo real”, explicó el Dr. Diego Vallarino en el evento “Big Data: desafíos y oportunidades”.
La conferencia, organizada por la coordinación académica de la Licenciatura en Gerencia y Administración, tuvo lugar el lunes 23 de julio de 2018 en el Auditorio del Campus Pocitos de la Universidad ORT Uruguay.
Vallarino es Doctor en Economía Aplicada por la Universidad Torcuato Di Tella y director de Data & Analytics de Equifax, empresa de conocimiento aplicado a través de los datos.
Cambios en la lógica los negocios
Datos como los ingresos a Facebook, mensajes de texto y videos de YouTube permiten a las empresas generar valor a partir de comprender el comportamiento de las personas.
Se obtienen datos a gran velocidad y con diferente formato. “El 90 % de la información disponible para analizar se ha generado en los últimos dos años”, expresó Vallarino. Añadió que es necesario prepararse “para que la información esté compuesta cada vez por más datos”, más disponible y, a la vez, sea analizada con mayor rapidez.
Las empresas referentes están utilizando Big Data y esto cambia la lógica de los negocios, agregó el experto.
Netflix analiza, a través de un algoritmo, qué vio una persona y qué verá en los siguientes 30 segundos. Disney identifica comportamiento mediante pulseras. En base a eso, recomienda qué comer o a qué juegos ir. El banco estadounidense Capital One da crédito a través del reconocimiento facial. Un padre denunció a la cadena de almacenes Target por enviar publicidad para embarazadas a su hija menor de edad. A los cuatro meses tuvo que retirar la denuncia. Su hija estaba embarazada y no se lo había contado.
Etapas, perfiles y negocios
El proceso de análisis de datos consta de distintas etapas:
Reportería operacional, que hace referencia a los indicadores o informes básicos que tienen las empresas.
- Extraer datos que puedan aplicarse a las decisiones de negocio.
- Explorar y visualizar esos datos.
- Segmentarlos.
- Desarrollar modelos predictivos.
- Por último, se busca aprender el comportamiento de los clientes.
Hay tres perfiles que trabajan en datos: El data scientist gestiona los datos, los patrones de comportamiento y modelos predictivos inteligentes; el data engineer procesa la información y hace que esté disponible; el data analyst o business analyst entiende la necesidad de la organización y, a través del procesamiento de datos, genera mayor entendimiento de la situación.
En Big Data “la combinación de negocios y tecnología es fundamental”, señaló Vallarino. “En Equifax trabajamos juntos ingenieros en sistemas, economistas, licenciados en gerencia. Hablamos el mismo idioma: cómo generar valor para el cliente”, agregó.
“En las grandes corporaciones hay migración desde la academia. Van al departamento de microeconomía, una rama de la economía que busca comprender cómo se comportan las personas o empresas en función de los datos”, dijo Vallarino.
Datos dinámicos
Equifax —que trabaja con más de 4.000 empresas en Uruguay— busca obtener datos únicos, confiables y relevantes para generar valor sobre ellos.
“El mundo del Big Data es súper dinámico. En Equifax, tenemos centros de investigación que tratan de encontrar soluciones a problemas nuevos. Hay gente muy inteligente que busca solucionar problemas que en el pasado no tenían solución. Procesamos muchísima información y eso nos permite bucear en datos a los que antes no podíamos acceder”, señaló Vallarino.
El otro punto que cambia las reglas del juego, donde adquiere protagonismo el dato, es en la definición de precios dinámicos. Las aerolíneas lideran esto: “Si se sientan a preguntar el precio de quien viaja al lado de ustedes, van a ver que hay una heterogeneidad interesante”, indicó Vallarino y agregó que, a través de los datos, se puede definir con poco error predictivo el precio óptimo para cada persona.
Además, el experto afirmó que es importante la creatividad a la hora de utilizar los datos: “Si pueden generar creatividad en esto, pueden generar valor directo para las compañías”.
El secreto, para Vallarino, está en cómo pasar de los datos al análisis y del análisis a los hallazgos que nadie más encontró: “Cómo desarrollar y manejar los datos, generar valor, implementar patrones de comportamiento, generar nuevos modelos y, por último, cómo hacer para que los hallazgos se distribuyan y sean adoptados por la organización”.
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