Cómo rentabilizar los datos

El universo de Big Data crece día a día de la mano de nuevas herramientas. El trabajo de los equipos de advanced analytics es convertirlo en información útil para el negocio. Cómo lo hacen. El debate sobre cómo transformar los datos en dinero ya lleva años en la mente de los especialistas en advanced analytics. Algunas respuestas aparecen para allanar el camino, pero todavía queda mucho para recorrer. En primer lugar, los cambios culturales a la hora de aplicar y usar correctamente estas herramientas siguen siendo un obstáculo para su aplicación en los negocios. Hoy, la cantidad de datos disponible en lo más cotidiano del comportamiento humano abre un mundo de oportunidades para su procesamiento. Cada vez más, hay muchos datos en manos de las empresas y las organizaciones. De un tiempo a esta parte quienes tengan el monopolio de los datos son los que triunfarán en este mundo, que ya dejó atrás la transformación digital y se dirige al siguiente nivel. La tecnología ya está… ahora, ¿qué hacemos con ella? ¿Dónde vamos? Sobre esos temas dialogaron Diego Yanni, director Ejecutivo de Accenture Digital para la región Sudamérica Hispana, Juan Pablo Rodríguez Varela, líder de Business Data Science/applied Intelligence de la compañía, Marcelo Soria, de la Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento de la UBA, y Fernando Raverta, Chief Data Officer del Banco Galicia, en el marco de los desayunos organizados por APERTURA y El Cronista. Con ejemplos concretos como las empresas que brindan wi-fi en medios

“La tecnología hoy no es un limitante, pero se necesita de un traductor que analice los datos para poder usarlos”. Diego Yanni, Accenture Digital

de transporte a cambio de datos de quienes se conectan para realizarles ofertas de todo tipo o retailers que utilizan los mapas del tráfico pedestre que, cruzados con estadísticas de ventas, sirven para realizar ofertas microlocalizadas o mostrar la mercadería de mejor manera, los datos cedidos por el usuario se usan a diario. En ese marco, el término Big Data quedó insuficiente, dijeron los especialistas invitados, ya que engloba muchas cosas y el hecho de que haya datos disponibles no significa que haya conocimiento. En ese aspecto, los cinco participantes de la mesa moderada por Sebastián De Toma, subeditor de Infotechnology, prefieren hablar de Data Science, ya que no importa el volumen de los datos sino la calidad. Soria, a partir de su experiencia académica, aseguró que hay una mayor generación de datos pero todavía no se usan correctamente, y mucho menos en los negocios. Sobre esa aplicación práctica Yanni afirmó que hoy las compañías quieren tener la información más democratizada y que no sea solo para un sector de IT. Por eso es clave saber para qué se buscan los datos y en ese camino va Accenture Digital. “Queremos tomar decisiones de negocios basadas en datos y no solamente en experiencias”, sostuvo Raverta. En un ecosistema de datos cada vez más grande, el Chief Data Officer del banco consideró fundamental ofrecer datos user friendly para que todos los puedan explotar. “La tecnología hoy no es un limitante, pero se necesita de un traductor que analice los datos para poder usarlos”, agregó Yanni sobre este punto. Tal es así que Rodríguez Varela explicó que no alcanza con tener la información, sino que hay que saber para qué sirve y ser creativo en la aplicación de sistemas como machine learning e inteligencia artificial. “Se busca trabajar