Matías Gil, Country Manager de Teradata para Chile y Perú revela las tendencias de Big Data en nuestra región y la importancia de saber cómo y en qué momento aprovecharlas.
En el encuentro anual Teradata Partners, en Nashville, el Country Manager de la compañía para Chile y Perú conversó con América Economía. Desde la “Music City USA”, el ejecutivo compara los grandes anuncios de Big Data con la realidad latinoamericana y comenta la inversión en tecnología en tiempos de bajo crecimiento económico.
¿Cuán grande es la brecha entre los anuncios de un evento internacional de Big Data y lo que actualmente opera en América Latina?
La gran diferencia es que en EE.UU. las iniciativas de Big Data parten de que la base de que las empresas ya están explotando al máximo sus datos estructurados, los que vienen de los sistemas operacionales. Eso ya está maduro en EE.UU. y el desafío ahora es el análisis de datos no estructurados, donde lo que hago es agregar nuevas variables que me ayuden el final del día a tener una visión mucho más acabada de mi cliente. En cambio, en Chile o Perú si bien hay una moda con el Big Data, falta mucho por madurar. Muchas compañías se están aventurando pero todavía no tienen solucionado el extraer conocimiento de los datos estructurados. Falta un par de años más para poder madurar la explotación de estos datos y en paralelo empezar a pilotear los datos no estructurados. En América Latina las compañías están en una etapa de pruebas mientras en EE.UU. más que pilotos lo que hay son proyectos concretos.
¿Cuál es el perfil de estos clientes que exploran el Big Data en la región?
Son compañías que manejan grandes volúmenes de información: del retail, de las comunicaciones y del sector financiero. Tienen millones de clientes, muchas transacciones por cada uno y operan 7x24. Su desafío es integrar la información de un cliente que interactúa a través de múltiples canales. Como por ejemplo en un banco, donde se interactúa a través de un ejecutivo, a través de la web, del cajero automático, a través del Smartphone. Allí el banco debe tener una visión única del cliente, absorber esa data para conocerlo mejor y entregarle propuestas mas atractivas a su perfil. En la región se están haciendo pilotos chiquitos, en la cual el cliente se familiariza con la tecnología. A medida que se va interiorizando esa tecnología se está extendiendo dentro las compañías a más unidades de negocio.
¿Existe en América Latina el capital humano para los desafíos que se esperan en Big Data?
El tema es que se necesita un perfil particular para sacar provecho a los datos no estructurados. No es un analista, sino un científico de datos, que necesita tres habilidades: saber de tecnología para manejar datos, saber del negocio en particular que está analizando y conocer de estadística. Respondiendo a la pregunta: este científico de datos es difícil de encontrar, es escaso. En Teradata formamos nuestra propia gente y una de las ventajas de ser una compañía internacional es ayudarnos con recursos humanos globales. Pero el desafío no va tanto por nosotros como proveedores, sino por el lado del cliente. Porque debe darle continuidad a cada proyecto, en un análisis de datos que nunca termina. Entonces para iniciar estos proyectos de descubrimiento necesitas un científico de datos. El gran desafío es desarrollar este tipo de perfiles.
Entre los temas debatidos este año acá en Nashville está el Big Data no sólo para los negocios, sino para áreas como la política o la gestión de ONGs. ¿Qué áreas se podrían explorar en América Latina?
El Big Data aplica a cualquier área en que haciendo correlación de grandes volúmenes de datos aportemos valor a algo. Fuera del mundo de los negocios, un ejemplo es el análisis de datos demográficos. Hoy algunos Estados piensan unificar toda la información del ciudadano y tener el comportamiento de eso geo-referenciado en la ciudad. Esto puede servir para ver datos de mayor propensión de delitos y mejorar la fuerza de la policía. Ya se usa, pero en forma más bien artesanal. La gracia de usar plataformas tecnológicas es que te permiten hacer eso de una forma mucho más simple. Porque con Big Data se pueden hacer estadísticas con el muestreo total de la información.
Cuando hay una baja en la economía como hoy en día, ¿disminuye la inversión en nuevas tecnologías en el caso de Big Data?
Al contrario, en una economía apretada es cuando más se invierte en tecnología. Por ejemplo, el retail: en tiempos económicos buenos su única preocupación es cómo abrir más tiendas para vender más y tener el mix de productos adecuados para generar la venta. Porque el cliente llega corriendo y cada tienda que abre se llena. Pero cuando tienes una economía en baja, el cliente no llega a la tienda. Entonces ¿cómo logro vender más?. Ahí el retail debe ser proactivo en buscar a ese cliente y toma relevancia, por ejemplo, el canal de venta online. Porque son los únicos canales que tienen la particularidad de captar toda la información del cliente. Con eso las compañías pueden hacer un análisis de comportamiento y sacar conjeturas respecto a cada perfil sobre qué oferta entregarle en cada momento. Esto toma más relevancia en periodos donde la venta es más difícil. Ahí tienes que ser creativo e impulsar lo que las tecnologías de la información entregan para la generación de venta hacia afuera. Por eso, en estos periodos contractivos es cuando más creativos tienen que ser las empresas para enfrentar la baja en la demanda.
