Pero… ¿para qué sirve el Big Data? En este artículo desmitificamos que sea solo para programadores, ingenieros y geeks.
Porque el Big Data no es solo para algunos “locos”. Tiene múltiples ventajas para todas las áreas de negocio de la empresa, y en este artículo te lo vamos a mostrar.
Entrevistamos a 3 especialistas en Inversión, Marketing y Producto, que tras hacer un Master Big Data, nos cuentan de primera mano cómo aplican el Big Data en su día a día.
¿Cómo se aplica el Big Data en las áreas de negocio de una empresa?
Inversión y Finanzas
Hablamos con Javier de Toro, Investment Manager en Angels Capital.
¿Por qué decidiste estudiar Data?
“Por inquietud personal y por entender mejor cómo funciona la tecnología de las startups que analizamos desde Angels. Durante el máster hemos visto muchas empresas que utilizan tecnologías punteras en sectores muy diversos.”
¿A qué te dedicas actualmente?
“Soy gerente de inversiones en Angels Capital. Mi función principal es analizar empresas tecnológicas en las que invertir. Analizamos el equipo, la propuesta de valor, producto, competidores, tamaño de mercado, satisfacción del Cliente, etc. En las empresas que son más de producto tecnológico, gracias a los conocimientos que obtuve tras estudiar un Master en Data puedo profundizar en el análisis y entenderlo mejor.”
¿Cómo aplicas el Data en tu trabajo?
Me ayuda a entender mejor la tecnología que hay detrás de las startups. Además, estoy aprovechado las relaciones con los compañeros y profesores del máster para hablar sobre ciertos sectores y tecnologías que analizamos.
Otro punto fuerte es que aprendí a utilizar Power BI y tenemos previsto implantarlo en Angels para llevar un mejor control de la evolución de las participadas.
Marketing
Hablamos con Katy Ríos, Data Product Manager en la agencia de marketing Increnta.
¿Por qué decidiste estudiar Data?
Una parte de mí siempre amó los datos, pero eso siempre se traducía a estudia tecnología o dedícate a matemáticas, nadie de mi entorno estaba relacionado con el área de la IA.
Pero llegó el día, cuando estaba a meses de acabar la carrera de Ingeniería de Diseño Industrial y no sabía qué máster debía hacer, escuché que el Big Data se estaba volviendo tendencia, y al parecer, tenía aplicaciones impresionantes en un mundo totalmente futurista.
Es cuando pensé, ¡es eso! Eso es a lo quiero dedicarme, enfrentarme a un reto diferente todos los días. Y, así fue como empecé a buscar diferentes opciones para especializarme en el área del Big Data.
He de recalcar que una de las mejores decisiones que he tomado en mi vida ha sido estudiar Data Analytics en la escuela de negocios EDEM, me ha abierto los ojos a un mundo que no sabía que existía pero que cada día me deslumbra con algo nuevo, realmente inspirador.
¿A qué te dedicas actualmente?
Dirijo un equipo para llevar un producto digital desde cero al éxito proporcionando al mercado una solución competitiva y de valor diferenciador que optimice el marketing de las empresas.
Cómo Digital Product Manager, superviso todas las fases del producto, análisis financiero, benchmarking, definición de requisitos y funcionalidades, diseño desde el sketch hasta el prototipado, creación de prioridades, planificación de desarrollos, y lo más importante, aplicación de Machine Learning para predecir el comportamiento de los usuarios desde que visitan una web hasta que se convierten en un cliente.
Esto nos ayuda a entender qué canal y fuente es o será más atractiva, si el SEO nos penaliza, si el performance tiene una baja tasa de conversión, en fin, gracias a esta información podemos ofrecer a nuestros clientes la posibilidad de mejorar sus ventas localizando, analizando y optimizando sus oportunidades de negocio.
Cuando un negocio aprende del dato, éste se vuelve más inteligente. Por ejemplo, una empresa ha definido su buyer persona y no ha cambiado en los últimos 10 años… Imposible. La gente evoluciona, igual que su comportamiento, igual que el mercado… Y cuando empiezas a dibujarlo en base a lo que el dato te cuenta, salen matices como el 80% utiliza el dispositivo móvil, el 50% proviene de una fuente social, el 90% son mujeres, el 40% se mueve entre los 30 y los 40 años, y estos son solo 4 KPIs. Imaginaros toda la información que podríamos obtener si contaramos con cientos de KPIs.
¿Y si además, evolucionamos, y te ayudamos a predecir no solo los Key Performance Indicators, sino también los Key Risk Indicators? Podemos avisarte de los riesgos y oportunidades de negocio antes de que sucedan de manera totalmente automatizada y escalable, desde luego, es algo que me motiva enormemente como profesional y como persona.
¿Cómo aplicas el Data en tu trabajo?
Yo siempre digo que tengo 2 sombreros, el de jefe de producto y el de data scientist.
Con el primero, siempre antes de extraer conclusiones, realizo un análisis descriptivo, desde la evaluación de prioridades hasta la actividad del usuario en la plataforma.
Y, con el segundo, investigo las arquitecturas de datos, entreno y optimizo algunos algoritmos, aplico data engineering para extraer más datos con los que poder seguir construyendo el modelo, y lo desplegamos en la plataforma después de encapsularlo en una API.
Producto
Hablamos con Diego Calvete, Artificial Intelligence Engineer en Cecotec.
¿Por qué decidiste estudiar Data?
Siempre he sido un apasionado de la tecnología, por lo que estudié Ingeniería Industrial. Durante la carrera lo que más me llamó la atención fue la rama de robótica, automatización y control que consiste, entre otras cosas, en diseñar algoritmos que son capaces de controlar procesos, por ejemplo, la temperatura de un depósito o la trayectoria de un dron.
Esta fue mi primera experiencia con datos, ya que los algoritmos de control se diseñan basados en datos del proceso que se quiere controlar.
Al mismo tiempo que terminaba mis estudios universitarios, comencé a trabajar en el ámbito de la visión artificial diseñando, desarrollando e implementando proyectos de trazabilidad y control de calidad basados en procesamiento de imágenes. Ahí es donde descubrí el potencial de la inteligencia artificial y los beneficios de tomar decisiones basadas en datos.
Además, al ver el rápido desarrollo en Big Data e Inteligencia Artificial en los últimos años, tenía dos opciones: Dejarme llevar por la ola o surfearla. Decidí surfearla, ya que sin duda el uso del Big Data y de la Inteligencia Artificial es el presente y el futuro. Por ello decidí estudiar el máster Big Data de EDEM.
¿A qué te dedicas actualmente?
Como Ingeniero de Inteligencia Artificial me dedico a diseñar, desarrollar e implementar algoritmos de inteligencia artificial con el fin de conseguir una mejora continua de los procesos y productos de la empresa dotándolos de inteligencia para tomar decisiones de forma autónoma.
¿Cómo aplicas el Data en tu trabajo?
En el máster de Data Analytics se estudia el ciclo completo del dato desde las diferentes fuentes de datos, pasando por los procesos de ETL (extract, transform and load), por el entrenamiento de modelos de machine learning, hasta la visualización de los datos y la puesta en producción de los modelos entrenados.
Dentro del ciclo del dato mencionado anteriormente, mi trabajo se centra en la obtención de los datos de las fuentes disponibles, bien internas o externas a la empresa, establecer procesos de limpieza para asegurar la calidad del dato y, sobre todo, el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial que sean capaces de tomar decisiones de forma autónoma.
Mi trabajo se centra actualmente en el entrenamiento de modelos de Deep Learning, que se utilizan para resolver problemas complejos, como por ejemplo el procesamiento de imágenes, audio o texto. Concretamente, estoy trabajando en algoritmos de procesamiento de imágenes.
Existen varias aplicaciones del Deep learning al procesamiento de imagen. Una de ellas es la detección de objetos, que consiste en localizar e identificar determinados objetos dentro de la imagen, es decir, consiste en situar un recuadro que enmarque al objeto detectado en la posición correcta y, además, identificar qué clase de objeto es (un gato, un perro, un coche…).
El dato es universal
Como has visto, nada como estudiar un master en Big Data para ser el master and commander del dato. El data está presente en todas las áreas de negocio de la empresa, y contar con esas skills te hará crecer profesionalmente.
