Primero Data, después Big Data

Hoy todos quieren ser parte de la revolución del Big Data y la Inteligencia Artificial (IA). Esto es algo bueno, ya que el valor que estas tecnologías tienen potencialmente en nuestras industrias son cada vez más evidentes. Nos permitirán diferenciar nuestros servicios, ganar eficiencias, y transformar nuestros modelos de negocios.

Es necesario entender que antes de entrar en estos temas, es importante vivir la curva de aprendizaje del trabajo con datos, no hay atajos en esto. No se puede correr una maratón si nunca aprendiste a caminar. Antes de pensar en Big Data, asegurémonos de gobernar y explotar la Data que ya fluye en nuestras compañías.

En gran parte de nuestras empresas los volúmenes de información que se manejan son relativamente bajos, algunos aún mantienen sus bases de datos en planillas de cálculo, o nunca han definido estándares, y muchos menos han intentado explotar esta información mediante modelos matemáticos.

La investigación operacional es una disciplina que existe hace casi 100 años y hay un largo inventario de modelos matemáticos que utilizan datos para solucionar problemas del mundo real. Big Data e IA son las herramientas modernas que utilizamos los científicos para resolver los mismos problemas de siempre (Optimización, Predicción, Clasificación, Agrupamiento), pero utilizando más información que los modelos convencionales.

Los modelos de IA, que vienen de las ciencias de la computación, son de mayor complejidad que los modelos econométricos o estadísticos. Esto por un lado nos permite reflejar mejor la realidad, pero por otro lado son más costosos de calcular computacionalmente. Ahí es donde las tecnologías de Big Data son de gran ayuda, ya que a través de diversas estrategias permiten hacer estas operaciones en tiempos razonables.

Es importante saber elegir la herramienta correcta para cada problema, ya que la complejidad adicional no siempre agrega valor y podemos terminar matando moscas con metralletas. En la mayoría de los problemas se puede generar valor con modelos simples calculándose en un computador local. Llegar a este nivel sería un excelente cimiento para comenzar a explorar las posibilidades de las nuevas herramientas y acercarnos a la frontera tecnológica del análisis de datos.

De esta forma, a quienes les interese explorar Big Data e IA, les recomendaría hacerlo una vez que aborden los siguientes puntos:

1. Tener claro cuales son las decisiones de negocio que quieren resolver a partir de los datos.
2. Establecer un gobierno de datos, que vele por la integridad de la información, desde su captura, almacenamiento hasta su uso productivo.
3. Construir flujos de toma de decisiones basándose datos, aunque sean modelos simples.

Con estos temas resueltos, ya es posible iterar con diferentes modelos y tecnologías hasta llegar al equilibrio entre valor agregado y complejidad.