Data Science

Gracias al Data Scientist

Comenzamos la segunda charla con Daniel Rodrigez de TERADATA

Daniel nos aportó una visión de la Ciencia de los Datos así como del trabajo del Data Scientist y de todo lo que puede aportar pudiendo aportar cambios decisivos tanto en empresas ¡como a un país!

Aquí os presentamos un breve resumen de lo que Daniel contó en su charla.

¿POR QUÉ DATA SCIENCE?

La CIENCIA transforma la realidad – LOS DATOS – en modelos comprensibles que la describen y nos permiten actuar sobre ella.

Sin Ciencia el mundo sería sólo ruido incomprensible. Sólo DATOS.

Cualquier experiencia humana genera datos y muchos de esos datos están siendo más accesibles y más libres. A través de los datos podemos reconstruir la vida real.

¿QUÉ ES DATA SCIENCE?

Lo que hace un Data Scientist:
– Escucha a las personas pero le cree a los datos
– No le tiene miedo a las matemáticas y la estadística y domina las herramientas informáticas necesarias
– Entiende los procesos que intenta reconstruir con los datos
– Está abierto a lo que pueda descubrir
– Sabe contar una historia alrededor de esos datos

DATA SCIENCE PUEDE SALVAR A TU EMPRESA, TU TRABAJO Y A TU PAÍS (Experiencia de Diego en Argentina)

Daniel nos cuenta cómo era el HAPPY DATA BASE MARKETING DAYS a finales de los 90 en Argentina:
– CDRs: 1000s de millones de registros mensuales
– ¿a donde llama? ¿A qué hora del día? ¿En qué días llama más? ¿cuánto duran tus llamadas?
– Clustering: Machine Learning algorithms
– Modelo de Riesgo para no exceder capacidad de pago
– Gestión sistemática de campañas segmentadas

Con datos se pudo dar ofertas personalizadas pero llegó la mayor crisis de deuda soberana conocida hasta el momento como “el corralito”

Ante esta situación algunas empresas desaparecieron del país. En su caso el CEO de la empresa en la que estaba decidió cerrar la venta “si vendes tienes gastos”. Por lo que decidieron cobrar y todo el personal pasó al call center para llamar y poder cobrar. Pero no todo el mundo era capaz de realizar dicho trabajo “ni todos los clientes serían buenos pagadores ni todos los data miners serían buenos cobradores”.

Los datos seguían estándo allí y los clientes también. Por lo que a través de los datos, aplicaron un modelo de riesgo para saber quién finalmente iba a pagar, realizaron una gestión de campañas segmentadas para pagar. De esta forma podrían saber quien si tuviese dinero podría pagar? Con los datos se pudieron ofrecer planes de financiación a esas personas que tenían intención de pagar, según los resultados del análisis de segmentación de pago.

Con esta decisión, al año siguiente la empresa tuvo récord de ingresos a finales de año.

Daniel nos contó otro caso de éxito en el que gracias a los datos dieron un vuelco a una situación:

Telefónica
Localización de clientesEn UK O2 utilizó la vinculación de espacio y tiempo con la integración datos de otra índole (genero, facturación, etc) así pudieron tener un perfil por cada individuo. Lo obtuvieron con los sms y llamadas que los usuarios realizaban desde su móvil.
Obtuvieron datos sobre los perfiles que pasaban por un determinado lugar en un determinado tiempo que gastaban un determinado dinero y que tenían unas determinadas preferencias, para a través de esos perfiles de datos vendérselo a negocios que se adecuaban a los perfiles de dichas personas. Con esta información las empresas pudieron tomar decisiones de negocio.

Caso de Ébola
Los datos no sólo aportan información de negocio sino que también pueden hacer una función social de análisis y predicción en situaciones tan importantes como el Ébola.
Los-datos-y-el-ebola

El Proceso

proceso-data-science
DATA SCIENCE es además descubrimiento, agilidad y flexibilidad. El Big Data lo que ha traido es tecnología y apertura para hacer cosas que antes no se podía.

El DESCUBRIMIENTO permite encontrar esos patrones ocultos y valiosos que serán la siguiente gran oportunidad.
Los negocios se estructuran más y más alrededor de esos descubrimientos. El negocio está dispuesto a escuchar los Insights. Las organizaciones tienen que poder llevar esos insights ese conocimiento, a la acción y para eso tiene que existir una cultura del Big Data “In God we trust – all others bring data!”

Es importante que haya un compromiso y que la organización esté montada de tal modo que no exista separación, tiene que existir un proceso de alineación, de equipo.

Y por último es fundamental que exista una tecnología que lo permita. “Simplicity, Abstraction, Scalability, Supportability and integrity- by design”.