“Ayudamos a crear inteligencia en nuestros clientes”

Mientras algunas empresas se apuntan hoy a la moda de ofrecer servicios Big Data como si la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos fuera algo nuevo, Bayes Forecast podría presumir de ser la que prácticamente inventó ese sector. De la mano de Pepe Almagro, su presidente ejecutivo y visionario en ese campo de trabajo, Bayes nacía en 1991 desde el convencimiento que con la explosión informativa que se avecinaba iba a ser necesaria la construcción de modelos de toma de decisiones, siendo pionera en ofrecer productos de modelación masiva cuando ese concepto aún no era ni siquiera percibido por las compañías. Siempre varios pasos por delante de su competencia, Bayes Forecast es hoy una empresa de retos: pocas otras con su misma especialización pueden enfrentarse a la dimensión y complejidad de sus proyectos. Numerosas compañías del Fortune 500 integran su cartera.

La actividad de Bayes arranca cuando Internet estaba prácticamente en sus primeros compases…

Efectivamente, con vocación de satisfacer las necesidades de previsión que los mercados tenían. Empezamos construyendo un sistema de previsión de contaminación atmosférica, otro de previsión de venta de ejemplares de periódicos en los quioscos, también sistemas para el mayor call center del momento… Hoy Bayes trabaja junto a sus clientes en la construcción de sistemas inteligentes basados en el aprendizaje de lo ocurrido en el pasado y en toda la información disponible, capaces de hacer previsiones de cualquier situación futura.

¿Se trata básicamente de analizar la información que se desprende de los datos o quedarse ahí sería actuar de una manera simple?

Se trata de mucho más. De hecho, uno de los errores más extendidos en nuestro sector es pensar que bastan cuatro correlaciones de datos para hacer predicciones. La clave, para nosotros, está en comprender las reglas o leyes por las que se rigen los mercados, los clientes y los negocios. En Bayes trabajamos con cuatro ingredientes: uno son, por supuesto, los datos; otro, el conocimiento mismo

“Bayes es modelación,

previsión y optimización para la toma de decisiones empresariales” de los negocios, de las leyes del marketing, de la economía, de los sistemas que hay detrás de la toma de decisiones. Sin ese conocimiento, las decisiones y los modelos que se desarrollan son pobres. El tercero sería la capacidad de modelación estadística; y, por último, estaría la implantación de todo ello en la ejecución.

Desde este enfoque, ¿Cómo trabajan con sus clientes?

Desde Bayes ayudamos a crear inteligencia en nuestros clientes. Ofrecemos plataformas colaborativas de desarrollo de esa inteligencia, de manera que el cliente pueda participar en su proceso de desarrollo. Por otra parte, lo que hace que nuestra solución sea tan especial y distinta es que nosotros incluimos el conocimiento en el proceso de modelación. Inteligencia es igual a la capacidad de pronosticar, pero se identifica por la capacidad para aprender y decidir, un aprendizaje que aprovecha los datos pero que también explota el conocimiento existente.

¿Qué productos se asocian a esas plataformas?

Cuatro productos: b-MarketModels, una plataforma que apalanca la estrategia cuantitativa para maximizar el retorno de la inversión en marketing; bMarket Beat, una herramienta que mide, monitoriza y predice el interés de los consumidores en una marca, producto o idea, a través de la información del comportamiento público en redes sociales, buscadores, etc.; b-Price, una plataforma que permite la fijación dinámica de los precios del canal on-line, teniendo en cuenta las acciones de competidores y el entorno del mercado); y b-Forecast, una plataforma que permite obtener previsiones de datos históricos basadas en modelos seleccionados y estimados de forma automática.

Desde Bayes brindamos el acceso a nuestros partners , destacando nuestra alianza con Microsoft, de manera que cubrimos todas las posibles soluciones en datos, conocimiento, modelación y ejecución. El entorno colaborativo nos distingue, como lo hace también el hecho de que siempre trabajamos con contextos dinámicos que tienen en cuenta el tiempo. Para Bayes nada ‘es’ sino que ‘está’ en cada momento.