Los datos y la IA se hacen fuertes en el Mobile Commerce Congress

8 noviembre, 2019
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Big Data Magazine ha organizado dos mesas redondas y dos presentaciones dentro del Mobile Commerce Congress que se ha celebrado este jueves en el Palacio de Hielo de Madrid. Es ya el tercer año en el que los datos y la Inteligencia Artificial cuentan con su propia sala en el evento principal que cada año celebra Ecommerce News.

A las 11.00 horas llegó el momento del Big Data, y en la sala DATA nos encontramos con diferentes especialistas del sector. En esta ocasión se hablará de los datos como motor de crecimiento de tu compañía.

En la primera mesa redonda se reúnen: Pablo Pellicer, International Analytics Manager STUBHUB; Bernat Garcia, Chief Data Officer YAENCONTRE; Samuel García, Head of Customer Intelligence CORREOS; Javier Monjas, Chief Data Officer FINECT; Chen Yue, Digital Manager LABORATORIOS PHERGAL y Ángel Galán, Director de Datos e IA KABEL como moderador.

La primera pregunta que lanzó Ángel Galán fue «¿Si hubiera que dar alguna recomendación a aquellos que se están acercando al mundo del dato que les diríais?»

Pablo Pellicer, aseguró que “dónde mas he aprendido ha sido en consultoría…te da una visión mucho más amplia de como hacer las cosas. Es importante tejerse una buena red de datos. Y hay que evitar volverse especialista, porque sino te encasillas”. También consideró que es importante acercarse al modelo de negocio y entenderlo para poder ser un traductor entre los técnicos y el negocio.

Chen Yue recomendó «hay que saber cómo analizar los datos. Si presento un informe visual, ellos pueden aprobar mi propuesta. Hay que estar formándose de manera diaria porque cada día hay nuevas herramientas y hay que conocer toda la parte teórica. También hay que poner las cosas en marcha y no tener miedo al fracaso”.

Bernat García aconsejó “tener capacidad analítica y de resolución de problemas. Es fundamental conocer el negocio o el área de aplicación, conocer el contexto en el que te mueves. Aunque esto pueda parecer para un analista de datos, son consejos que valen para todos los que se muevan entorno al mundo de los datos. Características innatas que tiene que tener es la inquietud, para hacerse todas las preguntas necesarias”.

Javier Monjas, pidió “trabajar bien el dato para conseguir la información que se necesita. La segunda parte es saber que se está buscando y después hablamos de analítica avanzada para conseguir lo que la empresa quiere, es fundamental saber acompañarlo después”.

Gobierno del Dato, ¿Democracia o dictadura?

No faltó una de las preguntas habituales en Big Data Magazine, ¿El Gobierno del Dato debe ser una dictadura o una democracia?.

Pellicer explicó que para él «la mejor opción son las dictaduras, y que luego poco a poco evolucione hacia la democracia». Para Chen Yue «La dictadura es también su opción, porque cree que es la forma de ofrecer una seguridad a los clientes. Los responsables deben ser los que gestionen los permisos y decidan quién puede verlos. Hay que elaborar una buena política de protección. Cree en la importancia del responsable del dato».

El representante de Yaencontre aseguró al respecto que es el responsable de la fuente de datos, pero en su caso «no se quiere meter en todo, por lo que prefiere elegir un modelo no dictatorial». “Una dictadura dulce” esa seria la elección de Javier Monjas. «Hay que ofrecer la información suficiente, pero no todo lo que piden. Hay que ser dictatorial y controlar». Por último Samuel García explicó que: «Desde el punto de vista de seguridad es dictadura seguro. El mantenimiento de clientes o de productos es dependiendo del área del negocio, porque si es un área proactiva hay que permitirles el acceso”

¿Externalizar el manejo de datos?

Entre los asistentes del público surgió la pregunta de si es conveniente externalizar el manejo de los datos o tener científicos en plantilla.

Pablo Pellicer fue el primero en tomar la palabra y comenzaba diciendo «Esta profesión lleva toda la vida existiendo, realmente no es nuevo«. Pellicer considera que no es necesario contratar a una persona «pagándole un dineral«, su argumentación para decir esto es que esa persona se acaba convirtiendo en alguien imprescindible y luego se puede ir en cuanto le ofrezcan más dinero. Cree que hay herramientas para montar un modelo interno y depender del Data Science.

El CDO de Yaencontre, Bernat García, tiene claro su opinión en este aspecto: “No hacen falta más científicos de datos sino más cultura de datos”. Cree que después de tener la cultura de datos, podrás decidir si externalizar el manejo de los datos o tener científicos en plantilla.

Javier Monjas habla de su experiencia en Finitec, ya que ellos han preferido externalizarlo, porque creen que en muchos casos es más costoso aprender el proceso para hacerlo ellos mismos. 

La frase con la que nos podemos quedar, según Ángel Galán, es: la relevancia está en la cultura del dato.

Aplicando Blockchain al sector del transporte y de la logística

Juan Manuel Martínez, vicepresidente de la Asociación Española de Transporte comienza su conferencia explicando de forma amena, a través de una historia, cómo entiende él el Blockchain.

Los aborígenes de una isla que suelen ir a otra isla para traerse un tipo de piedras, el valor de esa piedra tienen mucho valor y lo utilizaban como moneda de cambio. Tiene un valor financiero para ellos, y plantan las piedras en un campo. Después a sus vecinos les contaban que esa era su piedra, y todos sabían de quién era la piedra aunque se la fueran pasando de unos a otros.

Blockchain es a Bitcoin lo que la carretera a los coches

Los tips principales que recalca Juan Manuel son:

  • Posibilidad de ahorrar tiempo en las transacciones. Por ejemplo, en el seguimiento de una factura.
  • Reduce los costes.
  • Reduce los riesgos de falsificación y fraude. La información se guarda y se comparte en toda la red, por eso es difícil manipularlos. Esos datos son los datos que compartes en la red más el del bloque anterior, y si lo quieres cambiar la red lo rechaza.

Como todos los cambios disruptivos en la historia tecnológica, esta suele mejorar los procesos, que siempre suele generar el ahorro de costes. Cuando ahorras costes se genera un nuevo modelo de negocio como estamos viendo con UBER.

Creo que el Blockchain es bueno, pero no siempre”. La empresa Gartner estudio los errores de Blockchain, pero Juan Manuel considera que estos errores no son específicos solo de este sector.

La interoperabilidad es el caballo de batalla del Blockchain” según Juan Manuel. El móvil para él es el mejor ejemplo de interoperabilidad, porque no sabes el camino por el que viaja tu información. En el mundo del blockchain esto está por trabajar.

Otro de los aspectos que recalca es la necesidad de resolver los asuntos de gobernabilidad dentro de Internet.  Hay muchas personas y se tienen que crear reglas para cumplirlas.

Antes de irse Juan Manuel nos deja con su opinión sobre el entorno del blockchain: “Cada vez que surge una tecnología disruptiva los tecnologos empiezan a hablar de ella y luego llegan otros profesionales de otros entornos que empiezan a especializarse y hablar de ella también…una curiosidd interesante con blockchain es que hay casi más personas que se están especializando que los tecnólogos opinando de el blockchain…cualquier día veremos al santo papa de roma opinando del tema

Inteligencia Artificial: Next Step eCommerce

Tomás Martínez Buero, presidente AI-NETWORKS ha sido la persona encarga de llevar la ponencia Inteligencia Artificial: Next Step eCommerce. En ella, nos ha querido contar como la asociación ha trabajado para mostrar que la IA no solo tiene su uso dentro del sector de entretenimiento, sino que también tiene gran importancia dentro del mundo eCommerce.

La técnica de inteligencia artificial que destaca para mejorar un eCommerce, es el Maching Learning.

El presidente de la AI-NETWORKS ha querido comenzar explicando las dos áreas donde trabaja la inteligencia artificial dentro de una empresa. La primera es la personalización donde el objetivo es que el usuario vuelva a esa tienda. Y luego, tenemos la parte del iceberg, porque no se ve que es el área de operaciones, para ahorrar dinero. En estos dos sitios hay diferentes casos de uso.

Tomas martinez nos ofrece diferentes ejemplos donde la inteligencia artificial se aplica dentro de las eCommerce, aunque considera que todavía queda mucho para mejorar:

  • El sistema de recomendaciones. Las empresas que tratan con grandes volúmenes de datos generados por los usuarios, suelen utilizarlos para conocer al usuario, y en muchos casos los conocer mejor que el propio usuario. De esta forma pueden venderle productos de interés, como es el caso de Amazon. Aunque, Tomás Martínez destaca que el sistema de recomendaciones todavía tiene mucho recorrido que hacer para conseguir mejorar.
  • Otro caso de uso es el de los precios personalizados. “¿Qué tipo de usuario es más proclive a aceptar un precio determinado?”, esto permite hacer ofertas personalizadas teniendo en cuenta el precio de la competencia y al cliente, algo que ocurre gracias a los datos. El caso que comenta en esta ocasión es el de Netflix donde “vemos como la caratula de las series van cambiando, esto ocurre porque buscan captar nuestra atención.
  • El “sumun” de la personalización son los asistentes virtuales. Hay personas que no usan los asistentes porque le parecen molestos, y en muchas ocasiones llegan a jugar con ellos. Pero todo esto está cambiando, ya que cada vez son mas humanos. “Lo importante es que estos sean lo más humano posible, y que el asistente conozca todo lo que hay detrás de la empresa para que pueda ayudar y ofrecer buenas recomendaciones al cliente.Tomás recalca que ahora se está buscando que los asistentes virtuales sean como “el dependiente de la tienda de tu barrio, que te conozca personalmente”.
  • Es importante hacer previsiones de ventas. Se tienen tantos datos que nos permiten acertar las probabilidades de saber que va a pasar.

Todas las empresas estamos en un proceso de mejora continua, por el valor y uso que dan a los datos. Según Martínez esta evolución nunca acaba; esto es un camino que empiezas ahora y no termina nunca. En el mundo real nos encontramos que hay diferentes casos de uso y cada uno tiene una evolución diferente. Hay pocos profesionales que conocen las técnicas de Data Science para mejorar el eCommerce y estoy hace que aparezcan las dificultades, “hay que identificar que casos de uso aportan mas valor, que casos puedo mejor con el IA y decidir por donde hay que empezar”. Suele ocurrir que en algunas áreas se centran más, lo que genera un modelo de maduración diferente.

Ahora donde se centra los eCommer es en reducir costes y generar ingresos. Hay que tener claro que hay ciertos casos de uso donde se tiene que abordar con IA.

Hay cuatro importantes, como si fuera una rueda que permite que todo ruede. Si queremos mejorar las recomendaciones tengo que ver cuanto me va a costar, y que mejoras voy a obtener, esto tiene que ser con todos los casos de uso

“La inteligencia artificial ya esta aquí y ya lo sabíais”, según Tomás Martínez.

Los beneficios del Business Intelligence en tu estrategia de ventas

Son las 13.40 horas y llegó el momento de cerrar las ponencias en la sala de DATA, y como es de esperar vuelve a ser el protagonista el Big Data. En esta ocasión la mesa redonda tratará los beneficios del Business Itelligence en tu estrategia de ventas.  

En esta ocasión la mesa redonda estaba conformada por: Miguel Castanedo, Bussiness Intelligence Manager en MAJOREL; Juan José García, Head of Data & Analytics; Raúl Moreno, Head of Data Governance & Quality de LALIGA; y Enrique Fernández, Data & Business Intelligence Director en Just Eat. Como moderador de la mesa le tocaba el turno a David Ruiz, Sales Lead Iberia TALEND.

Algunas de las frases más destacadas de cada ponente a lo largo de la mesa redonda son las siguientes: 

Miguel Castanedo, Bussiness Intelligence Manager en MAJOREL

La primera vez que se utilizó fue en 1985 en una red de contactos de un banco. Esto ha ido cambiando y en los 90 ha tenido el boom. El termino muchas veces se equivoca con bussiness analytics

“Dentro de unos años vamos a tener el business intellignece metido hasta en los smartphones”

“Después del 25 de mayo estamos muy concienciaados con los datos y los analizamos en profundidad”

Juan José García, Head of Data & Analytics

“En el futuro de las empresas es necesario el business intelligence. Aquella pyme que no se haya puesto a analizar sus datos…van a tener problemas de beneficios en los próximos años. Estamos en una continua competición de ver quién analiza mejor los datos”

Raúl Moreno, Head & Data Governance & Quality LALIGA

“Lo que existe de business intelligence dentro de la liga es bastante reciente, de hace dos años…la gente cuando ve un partido habla del clásico y no transciende solo a los seguidores del equipo, sino a todos los que ven el fútbol. No solo queremos conocer la cantidad de aficionados que existen, sino también prestamos atención a los small data. Queremos comprender a los que siguen el futbol”

Soy el responsable del gobierno del dato en la liga y la única forma de que funcione es mediante los acuerdos. Nosotros tenemos como objetivo entregar el contenido a los departamentos que lo necesitan de una forma práctica. Cuanto más limpias estén las tuberías mejor pasa la información.”

Nuestro mayor reto ha sido censar la cantidad de datos que tenemos. Hay de todo tipo de datos, como las posiciones de los jugadores a lo largo del partido. Con estos datos se ve la probabilidad de lesionarse de un jugador. El censo de datos cada vez es mayor, pero todavía nos sigue faltando información

Enrique Fernández, Data & Business Intelligence Director en Just Eat

“El uso ético del dato es obligatorio. Nosotros utilizamos mucha información que llega de los usuarios, y con ellos queremos mejorar la experiencia de nuestros clientes. Protegemos los datos de tal manera que incluso el teléfono de los usuarios que usan Just Eat está enmascarado para los restaurantes. La información del cliente y la ética es nuestro canon”

“El mayor reto de Just Eat fue la capacidad de crecimiento y el almacenamiento de los datos. El almacenamiento de información todos los meses tenía que renovarse, porque se llenaba y no funcionaban a la velocidad adecuada”

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