¿Qué puede hacer un data scientist por mejorar los resultados de una empresa?

Está emergiendo una nueva economía en la que la ciencia de los datos tiene mucho que aportar. Hay empresas cuyos ingresos dependen críticamente de calcular con precisión la probabilidad de que un usuario pinche en el banner que le muestra su aplicación. Las hay que ahorrarían tiempo y recursos si sus rutas de reparto estuviesen convenientemente optimizadas.

Hay industrias donde se hace ciencia de datos desde antes de que surgiese el concepto: piénsese en la optimización dinámica de precios en las aerolíneas. Pero es reciente que esas técnicas están comenzando a extenderse a otros sectores, como el hotelero o el de los eventos (conciertos, encuentros deportivos, etc.).

¿Por qué es útil manejar con soltura R?

Obviamente, no lo es para todo el mundo. Pero sí para quienes manejan datos habitualmente. Simplemente, por una cuestión de productividad.  Me daba cuenta de que perdían muchísimo tiempo en tareas que se hacen casi automáticamente en R. Creo que les compensaría pasar una serie de horas aprendiendo R.

¿Qué conocimientos requiere una persona que quiera dedicarse al análisis de datos?

Siempre se ha dicho, y creo que con sentido, que tres: estadística, informática y conocimiento del negocio.

¿El manejo eficiente de datos masivos es uno de los secretos del éxito de Google o Facebook?

No diré que el único, pero sí que es importante. De todos modos, no todos tenemos que ser o podemos ser Google o Facebook. Cada industria es como es. En muchas el factor humano es fundamental.

¿Como sociedad cuándo crees que comenzaremos a hablar de manejo de datos sin caer en generar alarmas?

Hace poco leía lo fácil que resultaba a los primeros hackers de España hacerse con contraseñas a todo tipo de (los primeros) servidores. Llamaban por teléfono a la central diciendo que eran Paco, el de mantenimiento de Huesca, que tenía una avería, y se la daban. Hoy en día eso parece prehistórico y hemos aprendido a proteger el acceso a nuestros sistemas. De la misma manera, dentro de no mucho, aprenderemos también a gestionar qué es público, qué es privado, qué se puede compartir y qué no. Qué papel tiene la minería de datos y cuál no. Creo que entonces tendremos un debate más sosegado sobre el asunto, sin los alarmismos a los que te refieres. Irá sucediendo. Nos haremos a ello.

¿Cuáles son las industrias que más se pueden beneficiar de manejar con eficiencia grandes cantidades de datos?

Pues.. aquellas donde existen. Banca, finanzas, etc. ya están en ese punto. Se oye hablar de contadores inteligentes, del internet de las cosas, etc. Pueden generar incrementos de productividad. Pero hay que tener en cuenta que la ley de los incrementos decrecientes rige: dos veces más información no significa dos veces más productividad o beneficio.

 

Assistant Director & Data Scientist

Izaskun Larrea Manzarbeitia

 

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión /  Cambiar )

Google+ photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión /  Cambiar )

w

Conectando a %s