Big data, big models y big analysts
No hemos tenido que esperar mucho para ver cómo el big data inunda nuestras vidas. Hacemos una simple búsqueda en Internet para realizar un viaje, escuchar una canción o comprar un libro y, casi por arte de magia, recibimos sugerencias, no sólo sobre lo que buscamos sino también sobre alternativas similares.
El mundo de los negocios ha sido de nuevo pionero, pero ya se está extendiendo a otros ámbitos, como el análisis económico. Lo hará además de manera revolucionaria pues, en definitiva, los datos, el estudio de sus patrones y la capacidad de realizar inferencias suponen gran parte de la materia prima para nosotros, los analistas. Desde el momento en que las nuevas tecnologías comenzaron a recoger y a procesar datos en “tiempo real” sobre las decisiones de individuos, empresas, organizaciones y gobiernos, la cantidad de nuevos datos a la que podemos acceder ha aumentado de manera desorbitada.
Sí, han leído bien: ¡en tiempo real! Esto es, ya de por sí, un gran avance para el análisis coyuntural, dados los retrasos con los que todavía se publica la mayoría de los indicadores económicos. La medición del ciclo de los negocios, los precios, en tiempo real o now casting, se verá notablemente beneficiada, ofreciendo previsiones más ajustadas. Esto nos ayudará a todos los niveles ya que podremos mejorar la asignación de recursos, analizar con mayor detalle las decisiones de consumo e inversión, de individuos y empresas, así como entender mejor el mecanismo de transmisión de las políticas económicas. Habrá que esperar algo más al desarrollo de los big models, que nos ayuden a conocer no sólo lo que está ocurriendo ahora, sino en el futuro. Aquí la máxima bursátil de: “tendencias pasadas no aseguran las futuras”, está todavía muy viva.
No sólo mejorará lo que hacemos, sino que se extenderá a nuevos análisis, como a aquellos que hasta ahora sólo eran cualitativos. Un buen ejemplo de ello es el procesamiento natural de textos (o incluso imágenes) o el análisis textual. ¿Quieren saber cuál fue la frase con mayor sentimiento negativo de la carta del Brexit?: “En términos de seguridad, un fallo en alcanzar un acuerdo significaría que nuestra cooperación en la lucha contra el crimen y el terrorismo se vería limitada”. Los algoritmos que analizan el sentimiento del lenguaje también se dieron cuenta, y no sólo lo hacen de una manera más rápida que nosotros, sino que pueden revisar y contrastar millones de textos a la vez. Además, lo harán cada vez mejor. El hecho de que las palabras puedan trasladarse a números no sólo eleva la cantidad de datos para el analista sino que nos permite estudiar aspectos hasta ahora fuera de nuestro alcance: la incertidumbre de política económica, el clima político, las relaciones entre los distintos países, las tensiones geopolíticas, el grado de percepción de un individuo o empresa en los medios de comunicación, incluso la felicidad y el temor que registran millones y millones de noticias que se publican cada segundo…
Es lo que Robert Shiller llama “narrativas” y que pueden afectar al estado de la economía desde el momento en que nuestras decisiones son mortales, influenciables y pueden convertirse en profecías que se autocumplen.
Fascinante, ¿verdad? Aunque recuerden, el big data son millones y millones de bits de información desestructurados que podrán ser extraídos y procesados rápidamente, pero que al final del proceso han de ser, sobre todo, analizados. Podemos construir fácilmente una red de relaciones con millones de nodos y aristas interrelacionados, pero sólo el analista bien formado sabrá ver dentro de toda esta maraña de relaciones y, lo que es más complejo, realizar inferencias sobre el futuro de la misma. Sabremos antes si estamos ante una desaceleración económica, pero todavía será complejo saber si nos enfrentamos a un frenazo súbito o a un punto de giro en el ciclo.
El potencial del big data es enorme, pero la cantidad de conocimiento que consume también, lo que da cierto margen para la artesanía. No sólo necesitaremos big data, sino big models y, sobre todo, big analysts. ¡Todo un reto!