“La mejor manera de hacer predicciones es con experimentos en vivo, no analizando el pasado”

20 octubre, 2017
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Dan Melki vicepresidente de APT empresa líder en software de análisis basado en la nube detalló en el Mobile Commerce Congress como funciona el sector y hacia dónde se dirige.

La segunda cita en la sala de Big Data y Ciberseguridad dentro del MCC 2017 contó uno de los máximosresponsables de APT. Dan Melki, vicepresidente de la compañía llegó desde París para explicar como atiende su empresa las necesidades cambiantes de sus clientes.

La idea principal de su empresa a la que definió como “una empresa de software que ofrece tecnología predictiva”, es que que “La mejor manera de hacer predicciones es con un experimento en vivo, no con el análisis del pasado”.

A continuación se preguntó si ¿Está el retail muriendo?. La respuesta fue directa “Hay que adaptarse, y la mejor forma de adaptarse es probar diferentes ideas y elegir la buena”.  Melki explicó que no tienen miedo a equivocarse “habitualmente con nuestros clientes, el 50% de las ideas no funcionan, por eso no hay que centrarse en una sólo, te puede llevar a la quiebra”.

Ideas claras para entender mejor el Big Data

El vicepresidente de APT  aseguró a los presentes que hay dos tipos de datos en el big data. Por un lado “los accionables como transacciones o interacciones” y el resto que “son los que generan valor a través de la conexión de diferentes datos para influir en las decisiones de una empresa”.

Redundando a la afirmación inicial de huir del análisis del pasado afirmó Melki que. “Machine Learning es enseñar a las máquinas, para ello se mira al pasado, pero no siempre es la mejor forma de aprender”. Por eso desde APT “miramos el mundo con dos criterios diferentes, el primero es saber lo que está pasando y el segundo saber lo que tienes que hacer en ese momento. El reto es entender cómo encontrar el dato y qué hacer con él”.

Por último aseveró que: “Lo difícil es tener el conjunto de datos para entender lo que está pasando, lo fácil es saber qué decisión tomar con esos datos”.

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