Al Robot: La inteligencia de los Datos

La inteligencia de los Datos

Los datos por si solo no poseen un valor cuantificable, mientras no tengamos un propósito específico para ellos. Recabar datos con el objetivo de almacenarlos no se traduce en dinero para nuestras vidas, mucho menos valor tendrá para una empresa o negocio que no entiende cómo utilizarlos.

Siempre hablamos de los datos como información, cuando el hecho de tener datos no significa que contengan información para una u otra persona, por ejemplo:

• Hay 7 perros

• Gano 8 partidos

• Hay 15,000 muertos

• Es 10 veces mayor

• 1 kilo de tortillas

Mientras no se tenga un contexto claro de que me están describiendo esos números, no tenemos un uso para esos datos y por lo tanto no está proporcionándonos información.

Sin embargo, nos encontramos todos los días hablando de los números que nos muestran en las noticias, es que el número de casos es 10 veces mayor en hospitales de gobierno que en los privados. Y nos presentan cantidades donde efectivamente se ve un número mayor, pero al no entender el uso de los datos perdemos la visión de la proporción que están utilizando para arrojarnos “información”, que yo denominaría desinformación.

Los datos son importantes en nuestras vidas, al ir al supermercado hacemos un conteo rápido de cuantos somos en la casa, la cantidad de productos que debemos comprar para utilizarlos durante la semana, quincena o tal vez el mes. Este control nos permitiría llevar documentados los gastos de la familia, justificación para los mismos, planear un ahorro al comparar precios y si los costos de los productos han subido, que tienda ofrece los mejores precios y descuentos.

En este caso estamos hablando del valor que tienen los datos para los padres de familia que probablemente con esto podría planear el ahorro para sus próximas vacaciones. Hay un objetivo para leer los datos, llevar un control y ahora si estuviésemos hablando de información que nos ayudará a tomar decisiones futuras.

Para otros el pensar en que se va a comer el día de hoy los datos anteriores carecen de cualquier valor porque no están planeando que va a pasar mañana, ni si podrán irse de vacaciones. A ellos no les esta arrojando valor para vivir su día. Para ellos es más importante contar con datos de cuánto dinero requieren para comprar algo de alimento ese día, si les va a alcanzar para todo y hacer ajustes para que todos puedan comer en casa.

Este fenómeno que sucede a nivel familia también pasa en las empresas, dependiendo de su giro, tamaño, tendencias del mercado actual. Pero, así como en las familias no se lleva un presupuesto, a veces en las empresas no se tiene un análisis de sus datos que podrían darle información valiosa para tomar decisiones futuras.

Durante 10 años me dedique a trabajar con datos de diferentes empresas en una especialidad llamada Inteligencia de Negocios, entrando a diferentes sectores, analizando sus datos, interpretándolos y darle información a cada interesado.

Con el tiempo aprendí que no importaba que herramienta se utilizará para hacer el análisis, así como la tecnología puesto que eso se definía según los conocimientos e intereses de las personas que compraban un producto para explotar sus datos.

Durante todo ese tiempo también note que se tenía un menosprecio hacia este trabajo que yo hacía, creían que solo era la cerecita del pastel, pintar gráficos bonitos que bailarán y poder presentárselos al CEO, CFO o cualquier director o jefe de departamento.

Se le entregaba la responsabilidad al área de sistemas que no sabe de finanzas, ventas, marketing, pero como eran los responsables de las tecnologías contratadas eran quienes me explicaban que requería cada área.

Muchos querían tener tableros semanales que yo llenaba con el equipo de consultores. Lo primero que se debía hacer, pero que muchos colegas no hacían, era realizar el análisis de los datos que tenía la empresa, entender cual era la necesidad y que deseaban obtener. Pero me encontraba con la sorpresa de que querían que yo creará tableros con indicadores que pudiera gustarles a los jefes.

Y es sorprendente que dejen a un consultor externo con la obligación de entender como funciona el negocio de alguien más, aparte de proponerles como deberían medirse. Lo que obviamente provocaba que al finalizar los proyectos esos tableros jamás se utilizarán o cambiarán conforme llegaba un nuevo director. Las áreas al ver los tableros normalmente comentaban que estaban muy interesantes pero que ellos requerían uno que otro dato adicional. Lo cual provocaba que la empresa se llenará de reportes con valor para unos cuantos, pero sin importancia para todos los demás.

Esto me llevo muy temprano en mi carrera ascendente en este mundo de los datos a sentarme primero con cada área y definir que esperaban obtener, orientándolos después de hacer un análisis detallado de los datos con que contaban, con base en esto poder otorgarles información de valor para sus negocios, así como indicadores que les permitirá tomar decisiones.

Pocas fueron las empresas donde realmente las áreas diferentes a sistemas se involucraban para sacar provecho al mundo de datos que arrojaba su empresa. Por esta misma razón son pocas las empresas que hoy en día tienen la visión de a dónde dirigirse, crecer y desarrollar nuevas oportunidades de negocio.

El mundo se ha poblado de más información, las fuentes de datos han aumentado, diversificado, crecido en tamaño y orden. Las redes sociales llegaron para bombardearnos con datos que ahora nos permiten analizar los sentimientos de las personas cuando dan un “like”, “Me Encanta”, expresar tristeza, enojo, etc.

Se tienen herramientas para analizar los tweets que se escriben todos los días, las imágenes que se suben a Instagram o los vídeos de youtube. Ya no se utilizan los métodos que empleaba yo hace 10 o 20 años cuando estudiaba y empezaba a trabajar. Esas herramientas han tenido que evolucionar y lo hicieron porque tenían los datos que les daban esa información. Sabían a donde llevaría la tendencia en el uso de dichas herramientas.

No es casualidad que hoy tengamos conceptos como machine learning, Deep learning que son subramas de la Inteligencia Artificial, pero para que llegarán estas herramientas a tomar tal relevancia se requiere de un volumen extraordinario de datos y de la evolución de las bases de datos.

Cuando yo empezaba en el mundo del Business Intelligence (Inteligencia de Negocios) se utilizaban las bases de datos relacionales, las famosísimas tablas parecidas a las de Excel, pero con sistemas que permitían el manejo de grandes volúmenes de datos relacionados entre si por alguna llave. Algo en común para que se hiciera esa relación, después se añadían conceptos como metadatos que digamos son los descriptores de los datos, un campo dirección contendrá datos de direcciones, de algún tipo por eso debe ser específico si se trata de ubicaciones geográficas, direcciones web, bueno se entiende el concepto y esto llevaría profundizar en la materia para lo cual existen muchos cursos que han permitido establecer profesiones en expertos de las bases de datos.

De allí vino un gran salto que se llamaban los cubos de información, ya no veías los datos como tablas, los metías en un cubo donde se hace cruces de diferentes tipos de datos para observar las diferentes caras que contienen los datos de una empresa marcados por el tiempo, así como las cuentas, si las cuentas eran los cálculos que se requerían para darle relevancia a las ventas del mes, los gastos y hacer pronósticos para el siguiente año. Porque siempre planeamos con el pasado para tratar de predecir el futuro, por alguna razón los humanos estamos tan interesados en que va a pasar mañana que nos pasamos haciendo planes todo el tiempo, y las empresas más para saber si mañana les va a alcanzar con lo que están haciendo hoy, claro aquellos visionarios que se apoyan de estas herramientas tienen grandes posibilidades si se capacitan, aprenden a medirse así como a leer no solo sus datos sino el del mercado y competencia.

Porque es cierto en muchas empresas me encontré que no les gustaba medirse, y únicamente veían sus datos internos, sin embargo, hoy en día eso ya no es suficiente porque si las empresas no ven hacia afuera, los datos de la competencia se los va a llevar este océano de cambios continuos.

Con el paso del tiempo los humanos empezamos a generar más y más datos, los cubos, las bases relacionales ya no eran suficientes, no por sí solas entonces aparece uno grande el Big Data, que conjunta datos de ambas bases, así como los datos no estructurados (los likes y comentarios de redes sociales). Se crean nuevos servidores que tienen nuevas formas de almacenamiento, ya no son discos duros ahora es más relevante la velocidad entonces las llenas de memoria para procesar casi en tiempo real la información.

En esta época todo se debe obtener instantáneamente, un gran problema con las bases de datos anteriores porque se podían llenar con los datos del día anterior pero no con las transacciones actuales, a menos que tuvieras la infraestructura, o como diría un amigo los fierros para poder procesar el volumen de datos sin impactarle al de finanzas cuando trataba de sacar las cuentas cada cierre de mes (quienes seguían utilizando hojas de Excel porque la nueva tecnología no le permitía hacer sus trucos para que las cuentas le cuadrarán).

Los servidores se volvían muy caros para las empresas, los gastos que se tienen para mantenerlos funcionando día y noche, así es adivinaron los servidores no pueden apagarse, requerimos que estén encendidos todo el tiempo dado que la gente puede pararse en la madrugada para sacar alguna consulta a nuestros datos para sacar reportes o decirle al jefe que se puede ir de vacaciones porque la empresa marcha bien. Agregarles discos duros para almacenamiento, porque el volumen sigue creciendo sobre todo si guardan información de 20 años, lo cual no entiendo para qué, pero eso si todo mundo pedía reportes para ver la historia de la empresa desde que inicio. La realidad es que hoy en día con sabes como voy vs el año anterior es mucho más útil porque el mercado cambia diariamente. Sin embargo, siempre se manejan históricos, tener discos de respaldo, configuraciones nuevas, pagar por las actualizaciones, licencias, etc.

Debido a esto las empresas optaban por contratar servicios de terceros para tener sus servidores y bajar sus gastos. Aquí las grandes empresas internacionales vieron su oportunidad, puesto que ya contaban con grandes servidores para almacenar sus transacciones diarias, así como darles seguimiento a sus clientes, también sabían que los servidores no se utilizaban todo el tiempo para hacer transacciones había un periodo en el cual la actividad bajaba (otra vez tienen datos que les da esa información). Por lo tanto, para sacarle provecho y ganar dinero en ese tiempo se crea la nube, esa que nadie ve, pero todos hablamos.

Ahora hay un mundo de datos en la nube, qué hacemos con esa información que se encuentra en la nube, hay datos de empresas, datos personales, datos de consumo, datos estadísticos poblacionales, etc. Pues porque no crear una herramienta que nos haga relaciones, descubra patrones y nos ayude a vender más.

No solo se utilizan para vender más, claro para mantener las investigaciones, avances tecnológicos se requiere de los recursos tanto de personas como materiales para su ejecución. Es así como empieza a nacer el machine learning, es cuando se desarrollan nuevas profesiones como el científico de datos, surge el marketing digital, la nueva era de pensamientos enfocado en los usuarios, dar resultados cada vez más rápido que iré platicándoles en columnas siguientes o tal vez escriba una breve historia del uso de datos en nuestras vidas.

La Ingeligencia Artificial no podría existir sin estas nuevas ciencias, ahora si se tiene un uso para el gran volumen de datos que existe actualmente generado por el número de dispositivos que utilizamos, así como la cantidad de datos que subimos a la nube, a veces voluntariamente, otras veces ni nos percatamos de lo que entregamos o alguien más entrega por nosotros, con el objetivo de estar conectados todo el tiempo.

Se qué he hecho un recorrido básico sobre este mundo de datos, espero no haber sido aburrido, pero es justo la información que requerimos para poder entender que tan valiosos son nuestros datos, el valor agregado que podemos darles, como podemos beneficiarnos de ellos, hacia donde dirigir nuestra atención.

• Google procesa más de 24 peta bytes (1 000 000 000 000 000) de datos al día.

• A Facebook, se suben más de 10 millones de fotos nuevas cada hora. Sus usuarios hacen clic en el botón de “me gusta” o insertan un comentario casi tres mil millones de veces al día.

• En YouTube se sube más de una hora de video cada segundo.

• El número de mensajes de Twitter aumenta alrededor de un 200% al año, en 2012 se habían superado los cuatrocientos millones de tweets diarios.

Para muchos que están en ingeniería o a punto de escoger carrera, tomen un curso o materia sobre como leer datos, porque ese es el lenguaje del futuro. No importa a donde vayamos, los datos nos van a guiar. Entender los diferentes tipos de datos existentes, qué aportan a mi vida o trabajo. Existe un grupo que genera datos y otro que los consume.

“Lo único constante es el cambio”