Los Data Driven Business

Los “Data Driven Business” desarrollan modelos predictivos mediante un complejo proceso, casi artesanal, liderado por la figura del “Data Scientist”.

Lo hace Google cada vez que es capaz de personalizar la publicidad que nos muestra en las webs basándose en nuestros gustos, deducidos a través de las buscas que efectuamos. También lo ha hecho Amazon cuando cambió totalmente la experiencia de adquirir en Internet con su ovacionado servicio que era capaz de analizar compras realizadas y recomendar libros que habían comprado usuarios con gustos similares.

Facebook no se queda atrás y lo hace por medio de su algoritmo Edge Rank, el que elige y prioriza el contenido de todos los que proseguimos (amigos, conocidos y empresas) y lo muestra en nuestro timeline para que sigamos enganchados a sus red.

Estos negocios “orientados a los datos” han generado un nuevo estándar de servicio basado en la personalización absoluta de la experiencia del usuario, al que al resto de industrias se tendrán que adaptar si quieren sobrevivir en la nueva economía de servicios digitales que gobernará nuestro siglo.

¿Cómo lo hacen?

Generan algoritmos: desarrollan modelos predictivos mediante un complejo proceso, casi atersanal, liderado por la figura del data scientist, una especie de “alquimista moderno” que es capaz de extraer y destilar conocimiento de los datos. Para ello, el método que sigue el científico de datos es:

  1. Simplificar el problema de negocio hasta formular una pregunta a la que se quiere dar respuesta.
  2. Limpiar las impurezas que se acumulan en los datos.
  3. Seleccionar el o los algoritmos matemáticos y computacionales más adecuados.
  4. Programar dichos algoritmos matemáticos con ayuda de algún software estadístico que, al procesar su juego de datos, le dará una respuesta y el grado de confianza en esa respuesta en función de la bondad estadística del modelo que ha realizado.
  5. Recomendar el proceso si la respuesta es equivocada o la bondad del modelo no es suficiente. Para ello, añadirá nuevas variables y/o suprimirá otras, basándose en su intuición, hasta dar con una fórmula que le satisfaga, y también a sus usuarios de negocio.

Precios dinámicos en el sector turístico

Indudablemente, el sector turístico ha sido uno de los primeros en entender de qué forma podía sacar provecho del análisis masivo de información en tiempo real. En un ámbito en el que la mayoría de los costes son fijos y los costos variables son mínimos, los precios se convierten en algo tremendamente flexible. Tanto es con lo que las compañías hoteleras o las líneas aéreas nos han acostumbrado a que veamos cambiar dinámicamente en cada momento los costes que publican en Internet.

Los cambios son controlados por algoritmos inteligentes que deciden en milisegundos qué precio mostrar en nuestra pantalla, en función de cuantas plazas quedan disponibles, cuántas personas están viendo ese mismo producto en ese mismo momento o qué flexibles al costo somos según nuestro historial de compras. Esto significa “teras” de información analizados en tiempo real para mostrar exactamente el precio justo que va a hacer que decidamos hacer click y también irnos de escapada ese fin de semana.

Si hay una compañía turística que está sabiendo captar todo el potencial de Big Data, esa es, indudablemente Uber. Esta compañía internacional da transporte a sus clientes del servicio mediante una conexión entre pasajeros y conductores de automóviles basada en una aplicación móvil que organiza los contactos en urbes de todo el mundo. Aparte de lo controvertido del mecanismo, que ha sido puesto en lona de juicio por empresas de taxis, resulta interesante analizar la aplicación de la tecnología Big Data en este negocio.

El registro de los datos de usuarios pasajeros y conductores es la clave de un sistema con fuerza apoyado en la minería de datos, la gestión de la información y la tecnología GPS. ¿De qué manera funciona?. El costo de los recorridos se fija de antemano por la propia app dependiendo de la distancia a recorrer, merced a un algoritmo de cálculo de costo.