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Data Scientist: tomar decisiones en base a los datos

Jue, 12/10/2015 - 12:35

Alejandro Llorente es cofundador de PiperLab, empresa dedicada al tratamiento de grandes fuentes de datos. Y es que es una realidad que las compañías acumulan grandes cantidades de información, ¿pero obtienen valor con ella?

No te pierdas esta entrevista para conocer un poco más a fondo el data scientist y por qué cada vez más empresas recurren a esta solución.

¿En qué consiste el trabajo de un data scientist?

El data scientist es una persona que, por lo general, tiene entre sus conocimientos habilidades informáticas, habilidades matemáticas, habilidades estadísticas, y su función fundamental, y por lo que es actualmente tan demandado, es porque es capaz de extraer valor de los datos. Es decir, lo que antes las personas cercanas al negocio sabían deducir del conocimiento propio de él, ahora se puede ir un paso más allá y tomar decisiones en base a los datos. Ese es el perfil de la persona que hace este trabajo.

Alejandro Llorente, cofundador de PiperLab

Eres el cofundador de PiperLab. ¿Qué ofrecéis a las empresas?

Viendo la escasez en personal cualificado en todo el tema de data science, y viendo que las empresas muchas veces tienen cantidades ingentes de información y datos que no están sabiendo explotar, decidimos montar PiperLab. Al final, hay unas problemáticas que se repiten recurrentemente en algunos tipos de compañías, los datos no difieren tanto de unas a otras, y lo que hacemos son productos para solucionar problemas en base a estos datos.

Un ejemplo real…

En la charla pongo dos ejemplos como casos de estudio, uno centrado en marketing digital y otro en redes sociales. Pero no solo llevamos a cabo proyectos como estos, que consisten sobre todo en ir un paso más allá de la analítica tradicional. Nos hemos encontrado que los clientes están cansados del Analytics, de mirar si hay más o menos visitas, de la tasa de rebote, de las métricas tradicionales… En definitiva, lo que quieren es descubrir el por qué tienen gente que se convierte y por qué no. Eso lleva a un análisis mucho más íntimo del usuario a partir de datos que ya estaban recogiendo pero que no estaban tratando.

Realizaste un trabajo en el que predecías el paro en función de los datos de Twitter…

Sí, siempre pongo un ejemplo, los datos son un espejo de la empresa donde se reflejan tanto las buenas como las malas prácticas. En el caso de las redes sociales son un reflejo de nosotros mismos, un reflejo en un cristal un poco sucio, y por ello hay que tratarlo, pero al fin y al cabo un reflejo. Lo que vimos es que en Twitter está codificada determinada información que te permite predecir el paro. Por ejemplo, tradicionalmente en la literatura académica económica se piensa que el tener acceso a diferentes fuentes de información te permite tener más oportunidades y por tanto, generar más riqueza. ¿Cómo se transmite eso a las redes sociales? Hay usuarios que se conectan con pocas personas y otros con muchas; o hay usuarios que no se mueven y hay otros que sí. Si nosotros agregamos estos patrones de comportamiento por zonas, podemos decir que los de una determinada región se mueven menos que los de otra, y entonces hacer una hipótesis de que en esa región hay una mayor actividad económica que otra.

Otro ejemplo de información que se puede obtener de Twitter es que la economía y los factores socioculturales están relacionados, las zonas con un mayor poder adquisitivo tienen un mayor nivel de educación académica. ¿Cómo podemos medir los factores educacionales en Twitter? Realizamos una lista con expresiones con faltas de ortografía en castellano, faltas muy graves, vimos dónde aparecían, y existía una correlación muy fuerte entre donde surgen y el paro, siempre teniendo en cuenta que hay zonas en las que se utiliza más Twitter que en otras, claro.

¿Y también servirá para adivinar el futuro?

Bueno, en este trabajo lo que hicimos fue modelizar, no adivinar cuánto nos podemos adelantar a los índices del paro, sino ver que hay una relación muy fuerte. Hay trabajos que sí muestran que si recoges los datos de búsqueda en Google y miras qué países buscan sobre el futuro o sobre el pasado, los que lo hacen sobre el futuro, su economía crece, y viceversa. Hay determinados indicadores que te permiten intuir por dónde va a ir la economía a partir de datos no convencionales.

Por último, ¿qué te parecen este tipo de iniciativas de EAE?

Es muy buena, principalmente porque permite a los alumnos egresados y a los actuales estar al día en cosas que quizás no han tenido formación. También permite dar a conocer nuestro trabajo, enseñar qué hacemos a un público mayor, y evangelizar un poco en estas nuevas tecnologías.

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