El Dataverso es una mina de oro

La huella de nuestra vida en el mundo digitalizado son los datos. Datos y más datos. Montañas de datos. Cuando compramos, cuando vendemos, cuando nos movemos, cuando navegamos, cuando interactuamos… Todo lo que hacemos –las personas, las empresas, los gobiernos…– va dejando trazos de datos que vistos en conjunto es una enorme cantidad de información, valiosa información.

Esto es lo que hoy se conoce como el Dataverso, en alusión al famoso Metaverso de Zuckerberg, y así lo explica Víctor Hoyos, COO de CALA Analytics: “Cada empresa, cada país, cada casa, cada persona va generando su propio universo de datos. Pero al mismo tiempo, esta gran red es muy compleja, las fuentes están en muchos lugares, los datos no hablan entre sí, las máquinas no están conectadas, existe información oculta o enterrada y hay muchas preguntas y pocas respuestas”.

Los datos significan una gran riqueza, porque existe muchísima información con la cual se puede trabajar, pero que, como si se tratara de una mina de oro, está enterrada y para sacarle provecho es necesario saber cómo se debe explorar y explotar. Según CALA Analytics, 75% de las empresas manifiestan no saber cómo manejar sus datos, y dentro del 25% restante se puede presentar algo incluso peor: están procesando sus datos y contratando analistas, pero sin saber con claridad para qué.

¿En dónde se esconden mis datos?

Existen innumerables fuentes de datos. Una máquina trabajando, por ejemplo, genera datos, la información que se acumula con los procesos administrativos, el historial de transacciones, datos externos como los patrones de comportamiento de un sector o de la economía en general… Por ejemplo, dice Víctor Hoyos, actualmente “una de las fuentes más importantes son las redes sociales, pues permiten que una empresa conozca a sus clientes a través de lo que dicen de ella misma y de temas relevantes para su negocio. Entonces, la magia está en combinar estas fuentes para responder preguntas”. 

Pero el Dataverso es un ambiente difícil de explorar, pues esta enorme cantidad de data está sucia, se repite, está mal codificada o estructurada, puede estar en conflicto y no se logra combinar… La información vive en distintas plataformas, las máquinas no están conectadas, los datos relevantes no se relacionan entre sí, están ocultos y enterrados bajo capas y capas de más datos. Este es el reto y la razón de ser de las técnicas de análisis de datos: desenmarañar el Dataverso.

“Las complejidades también son una oportunidad para la analítica”, dice Víctor Hoyos. 

“Hoy, la mayor parte de los retos de negocio se pueden resolver con la analítica, que es examinar todo ese enorme torrente de información para tomar mejores decisiones”. 

¿Cómo se organiza el Dataverso?

Esto se puede lograr analizando lo que ya sucedió –analítica descriptiva–, o desarrollando modelos que permitan predecir lo que va a ocurrir –analítica predictiva, o aplicando pruebas y experimentos para generar una recomendación sobre lo que debería suceder –analítica prescriptiva–. Finalmente, es posible unir y retroalimentar todos los datos a través de inteligencia artificial, para que empiece el desarrollo por su propia cuenta –analítica cognitiva–. “El Dataverso es, entonces, el sistema donde residen todos estos datos y cómo, con estas cuatro técnicas, les damos sentido para sacarles provecho”.

Para lograrlo, lo primero es que la pregunta debe ser qué problema de negocio tengo y qué datos necesito para resolverlo y no que datos tengo y qué problema puedo resolver con estos. Luego, otra regla es que “si ya tienes modelos de analítica, es necesario comprender que esta no es estática y debe ser evaluada y revisada a lo largo del tiempo”, explica Víctor Hoyos. Y la tercera regla es que la analítica no debe ser aislada, es decir, no debe ser una responsabilidad del área de tecnología, ni un asunto de business inteligence, “sino un proyecto transversal y alineado con la estrategia de la compañía”.

Cuando se logra desenmarañar y se identifican las relaciones entre toda esa data. Se empiezan a hallar fenómenos muy interesantes. Incluso, el análisis del Dataverso puede ayudar a encontrar casos de corrupción, lavado, testaferrato... Víctor Hoyos asegura que en su experiencia como analista lo que más le ha sorprendido es la cantidad de fantasmas que existen en Colombia: “Cuando se busca armar un esquema de corrupción se suelen crean personas falsas, y es asombrosa la eficiencia de la analítica para identificar relaciones y encontrar estos fantasmas”. 

El papel principal del análisis del Dataverso es ayudar a las empresas a entender su entorno y tomar decisiones más informadas. En esta tarea, una de las enseñanzas es que muchas veces se nos olvida lo obvio. “Las empresas a veces se enredan con su propia historia, con su propia inercia y la analítica ayuda a recuperar el sentido común de las cosas”, concluye Víctor Hoyos. 

CALA Analytics Festival 

El CALA Analytics Festival va a ser una combinación de eventos presenciales y on line, con la participación de expertos que han sido jugadores claves en empresas que operan desde la analítica, como Rappy o Spotify. Este es el programa del Festival:

Evento virtual - 15 y 16 de junio
Dirigido a México, Colombia, Perú y Ecuador con una asistencia de 600 personas entre estudiantes, ingenieros de DATA, entusiastas del tema y profesionales dedicados a diferentes áreas del negocio que involucran el manejo de datos. 

Súmese a este increíble evento:  https://bit.ly/3m8mM9z