Los superordenadores y los algoritmos deciden ya si usted merece un crédito, cómo le irá a su negocio, lo que querremos comprar o no… Incluso son capaces de adivinar dónde se producirá el próximo brote de gripe. Para bien o para mal, ellos ya tienen la última palabra, es el poder del big data. Consulte la revista elEconomista Tecnología
Y es que nadie se extraña a estas alturas de la película que cuando llamamos para pedir una pizza el encargado de atendernos sepa dónde vivimos. Como el número de teléfono y nuestra dirección ya están en su base de datos por los pedidos anteriores, nos ahorramos tener que repetir todo el proceso una vez tras otra.
En un futuro, quizá no muy lejano, a esa información se sumará la geolocalización. Así, quien nos atienda verá en pantalla dónde estamos exactamente y nos preguntará si queremos recibir la pizza allá donde estemos, en el trabajo, en casa…
También dispondrá de un histórico de pedidos así como de las últimas compras que hemos realizado en otros establecimientos. Como también le saltarán alertas por los últimos chequeos médicos que nos hayamos hecho, si las leyes así lo establecieran, podría aplicarnos un recargo -bien de nuestra compañía aseguradora, bien del servicio de salud…- por tener el colesterol alto, padecer obesidad…
De la misma manera, como dispondrá de información en tiempo real de últimos atracos y del nivel de seguridad de la zona en la que hay que entregar la pizza, incluso podría aplicar otra penalización por este motivo. Bien mirado, igual no hay que irse tan lejos -ni en el tiempo ni en el espacio- para ilustrar hasta dónde puede llegar el big data: los nuevos parquímetros de Madrid ya obligan a escribir el número de la matrícula del vehículo y castigan con una tarifa superior a aquellos vehículos más antiguos y contaminantes.
Las noticias vuelan
El economista José García Montalvo nos recuerda otro caso real: “En Minneápolis, un señor acudió muy enfadado a un local porque le habían enviado a su hija de 16 años una serie de cupones descuento para productos de bebé. El responsable de la tienda se disculpó por el presunto error. Cuando semanas más tarde ambos se reencontraron por la calle y de nuevo el responsable del local fue a disculparse, entonces el padre reconoció que en aquel entonces en su casa estaban pasando cosas que él desconocía. En conclusión, su hija estaba realmente embarazada. El único problema fue que, por las búsquedas que estaba haciendo en Internet, el de la tienda se enteró mucho antes que el padre de la noticia”.
García Montalvo, catedrático del departamento de Economía y Empresa de la Universidad Pompeu Fabra, explicó este caso en la inauguración de una jornada que la Fundación Ramón Areces dedicó días atrás a analizar el fenómeno del big data. Bajo el lema De la investigación científica a la gestión empresarial, a este debate acudieron expertos de muy distinto perfil, representantes de universidades y de instituciones públicas y privadas. Entre todos, intentaron echar luz sobre una cuestión que está en boca de todos.
Para Daniel Gayo, profesor titular de informática de la Universidad de Oviedo, con el big data pasa como con el sexo en la adolescencia: “Todo el mundo dice que lo hace aunque no sabe muy bien cómo se hace. Nadie se atreve a decir que no lo practica para no ser menos que los demás, aunque lo haga poco y mal. Pero tampoco se atreve a preguntarle a nadie cómo funciona el tema para no quedar en evidencia”.
En palabras del emprendedor español Óscar Méndez, CEO de Stratio, una firma con sede en Palo Alto que ha asesorado en temas de big data a muchas de las empresas incluidas en el Ibex 35, en el caso de Estados Unidos sólo el 3% de las compañías están desarrollando en realidad programas de big data. Eso sí, según Méndez, “las empresas mejor valoradas del mundo son también las que mejor uso hacen de sus datos: Google, Apple, Facebook…”
Un robot le niega el crédito
Sigamos con los ejemplos. La banca reconoce abiertamente que utiliza este sistema de gestión de los datos para eliminar el fraude, también para lo que ellos denominancredit scoring. Manuel Machado, de la consultora Deloitte, explica que “estas herramientas permiten, a partir de miles de indicadores, construirmodelos de riesgo a la hora de conceder un crédito”.
Digamos que el papel que antes asumía el responsable de la sucursal cuando solicitábamos un préstamo y que nos pedía la nómina, la declaración de la renta, el patrimonio… ahora lo hace un superordenador que tiene en cuenta todo eso y otras muchas variables. Y la decisión, por supuesto, queda en las manos de ese algoritmo endiablado.
Tampoco sorprenderá a nadie que muchas de las decisiones de compra y venta de acciones en los mercados bursátiles las tomen los robots. Estos manejan tal volumen de información que son capaces de reaccionar ante cualquier noticia.
Así ocurrió por ejemplo cuando vía Twitter saltó el bulo de que había muerto Barak Obama. Aunque se desmintió al momento, la bolsa de Nueva York perdió varios puntos en ese instante sin que nadie moviera un dedo. Esto fue así porque, entre las muchísimas variables que manejan esas máquinas, también se encontraba esa posibilidad, la muerte del presidente de EEUU.
Deme sus datos, que ya luego…
Daniel Villatoro, data scientist de BBVAData &Analytics, reconocía en este encuentro sobre Big Data en Madrid que, “a nivel privado, se usan los datos de los clientes para ofrecerles mejores servicios, para hacer posible una segmentación comercial”. Así le sucedió a la chica embarazada de Minneapolis y así nos ocurre cada vez que Amazon nos recomienda un libro que no conocíamos -y lo mejor y más incomprensible es que termina acertando-.
En el caso de BBVA, maneja una media de 26 millones de operaciones reales en un día normal, ya sean pagos con tarjeta, extracciones de cajeros… Volcadas todas esas operaciones en un mapa de España en continuo movimiento, podemos hacernos una idea real por ejemplo de la frenética actividad económica durante unas vacaciones de Semana Santa.
Cada movimiento es un punto de color que parpadea, estando las gasolineras representadas por el amarillo, los bares y restaurantes por el rojo, las compras de moda por el rosa, la alimentación por el verde… “Gracias al big data podemos calcular por ejemplo el impacto económico real que un evento como el Día del Orgullo Gay puede tener en Madrid. En este caso, basta comparar los movimientos registrados en un periodo de tiempo similar con el de esos días”.
O también es posible adivinar qué puntos interesan más en un mismo barrio a los turistas nacionales o a los extranjeros. O ir aún más lejos: “El dueño de una tienda, por ejemplo, conoce a sus clientes, su zona y su sector. Pero hay otras muchas preguntas sobre ese negocio que BBVA podría responder sin problemas porque tiene una visión mucho más amplia. Desde qué nuevos productos y servicios podría ofrecer para vendermás, hasta qué horario le iría mejor, cómo podría fomentar la fidelidad de los clientes… Nosotros sabemos hasta la distancia que recorren los clientes desde sus domicilios para realizar una determinada compra”, apunta Villatoro.
Como la vida misma
Otra idea que no hay que pasar por alto para comprobar la fuerza del big data es que se mueve a partir de evidencias, mientras que las redes sociales muestran meras intenciones no siempre reales.
“Un usuario puede hacer clic en me gusta de Bon Jovi en Facebook, pero nosotros sabemos exactamente cuánto le gusta de verdad, cuando comprobamos que se ha gastado 20 euros en un disco de él”, explica este representante de BBVA Data & Analytics.
En este sentido, Óscar Méndez, el CEO de Stratio, está convencido de que el big data es la “materia prima del marketing”. “¿Realmente los datos son dinero? Por supuesto. Spotify, Zapoos, Pandora, JustEat, WhatsApp ¿qué tienen en común y por qué valen tanto? Por sus datos, por los datos de sus usuarios, de lo que les gusta. Y lo mejor es que saben procesarlos muy bien con algoritmos complicadísimos”.
Méndez avisa: “Antes de empezar a trabajar en esto de big data, yo recomendaría a las empresas que hagan un estudio de la madurez de uso de los datos que tienen”.
Según este emprendedor español afincado en Palo Alto, hay tantos Internets como usuarios y, por ejemplo en el caso de un periódico, “a cada usuario podría ofrecérsele una portada totalmente personalizada, con su publicidad específica”. “Estamos desarrollando un proyecto con The Guardian y trabajando con 100, 200 ó 300 segmentos, pero se puede hacer uno para cada uno. Esto es lo primero que hay que usar en marketing: entrar en la burbuja de Internet de cada usuario”.
Es algo cuya efectividad comprobó Yahoo! hace ya siete años, como uno de los pioneros de esta revolución. Entonces, almacenó los datos de navegación de sus millones de usuarios y se gastó unos cuantos millones de dólares para lograr segmentar audiencias. Gracias a eso, logró aumentar en un 79% los clicks de enlaces recomendados, un 160% los clics en noticias y un 43% en principales búsquedas.
A la velocidad del rayo
Volvemos a casa para hablar de otra compañía española, la hotelera NH. En esta ocasión, se dedicó a cruzar datos de todo tipo y los comentarios de sus establecimientos en Tripadvisor y Booking, entre otras webs especializadas en sector viajes. Apartir de aquellos resultados, a los que llegó a través demotores semánticos, consiguió mejorar y lanzar campañas.
“Es lo mejor de los medios digitales, que gracias al big data podemos hacer un seguimiento en tiempo real de la evolución de una campaña y realizar variaciones según los resultados obtenidos?, subraya el CEO de Stratio sobre el poder de estas herramientas.
Otra de las propiedades del big data es su carácter predictivo. En marketing y también en otras situaciones. Así, Google Flu fue capaz en varias ocasiones de anticipar en qué zonas del mundo iban a producirse brotes de gripe.
También han logrado conocerse patrones de conducta y sobre todo de consumo según la meteorología… Un chiste tonto sobre esto último es el de un entrenador de fútbol que recuerda a sus chicos antes de un encuentro: “Sabemos que el equipo contrario ha estado recopilando datos sobre todos nuestros partidos anteriores. Así que, para destrozarles todas las previsiones de sus algoritmos, cuando vayáis a golpear el balón, no os olvidéis de hacerlo con la pierna contraria”.
Para Óscar Méndez, “el futuro de big data pasa por una combinación de varios aspectos: hay que ser capaz de utilizar cualquier base de datos teniendo en cuenta los datos del pasado -tendencias anteriores- con la información en tiempo real del presente y proyectar todo eso hacia el futuro. Y todo ello a gran velocidad. En la medida en que todo se simplifique y se puedan mostrar los resultados con aplicaciones más visuales, se extenderá. Es cuestión de tiempo. Hasta entonces, hay que seguir arriesgando. Y no hay nada más arriesgado que no arriesgarse. La mejor manera de predecir el futuro es crearlo”, concluye.
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