Conclusiones del Big Data Science Fighters

1ª Edición del Big Data Science Fighters

La primera edición de Big Data Science Fighters, celebrado en el Teatro Callao de Madrid, reunió a 8 de los profesionales españoles más reconocidos del ámbito del Big Data, Business Analytics, Business Intelligence y gestión y visualización de datos.

Al ser la primera edición, la expectación era máxima por conocer de mano de profesionales, en qué consiste y qué puede aportar a la toma de decisiones de las empresas la profesión denominada por la revista Harvard Business Review como la más sexy de la década: “Data Scientist“.

Desde el comienzo de la sesión se podía sentir un hervidero de gente que se repartía por la zona. Con una puntualidad inglesa, Gemma Muñoz subió al escenario para presentar el evento como representante de las empresas organizadoras, El Arte de Medir y Kschool.

9:30 JAIME REQUEJO (IBM) SISTEMAS COGNITIVOS

Jaime Requejo es Specialist Business Analytics en IBM. Cuenta con más de 17 años de experiencia facilitar la experiencia del cliente e intentando desarrollar fuertes relaciones comerciales.
Comenzó su presentación con un video en el que dos ejecutivos realizaban preguntas sobre información comercial y de estrategia de negocio a un ordenador que contestaba y ofrecía distintas soluciones. Esto, que hace unos años hubiera parecido ciencia ficción, es el presente de las grandes empresas.
Seguidamente presentó a Watson, la herramienta diseñada por IBM (actualmente en fase Beta) y que es la realidad del video comentado. Su funcionamiento es simple, se introduce la información y actúa como un advisor.
Jaime comenzó a realizar distintas preguntas sobre datos económicos y geográficos de una determinada empresa y Watson le devolvía respuestas agrupadas según la interpretación semántica que realiza por si misma.
Para el que no conozca la herramienta, es gratuita y la verdad es que es impresionante ver su funcionamiento y presentación de datos, ya que, dependiendo del tipo de información, los presentará de una u otra manera. Este es uno de los elementos clave de Watson, ya que está diseñada para que cualquier tipo de persona pueda entender sus informes.

10:00 DANIEL RODRIGUEZ (TERADATA) DATA SCIENCE

Daniel Rodriguez tiene una trayectoria de más de 13 años aportando valor a las empresas en sus relaciones comerciales gracias al uso del Business Intelligence.
Comenzó su presentación realizando la siguiente afirmación:
“La ciencia transforma la realidad (los datos) en modelos comprensibles que la describen y nos permitan tomar decisiones”.

Con ello queda claro que las decisiones tienen que basarse en los datos analizados.

Prosiguió definiendo la persona del Data scientist y sus características:

• Escucha a las personas pero cree a los datos.
• No le tiene miedo a las matemáticas, estadística y domina las herramientas informáticas necesarias.
• Entiende de los procesos que intenta reconstruir con datos
• Esta abierto a lo que pueda descubrir
• Sabe contar una historia alrededor de esos datos.

Para finalizar dando una pinceladas sobre el data science:

• Consiste en descubrimiento, agilidad y flexibilidad
• Necesita condiciones para ser útil: cultura organización, tecnología y arquitectura
• Es parte de un proceso en el que existen 4 partes diferenciadas:
  -Integrar los datos para que representen la lógica del problema del negocio.
  -Analizar y descubrir los patrones y comportamientos en los que están las oportunidades.
  -Actuar y optimizar el uso de esos patrones y conductas, crear segmentos y priorizar.
  -Elegir y personalizar el medio para hacer llegar esa acción a sus destinatarios
• Requiere una tecnologia adecuada.
• Data science puede ser bello.

Además, Daniel nos permitió conocerle un poco más explicando experiencias personales relacionadas con la toma de decisiones en momentos empresariales difíciles.

11:30 RUBEN CASADO (TREELOGIC) PARADIGMAS DE PROCESAMIENTO EN BIG DATA: ESTADO ACTUAL, TENDENCIAS Y TECNOLOGIAS

Rubén Casado dirige actualmente el programa de Big Data en Treelogic, donde desarrollan proyectos y herramientas para facilitar el trabajo de los data scientist y desarrolladores.
Su exposición comenzó con la siguiente pregunta:

“¿Qué es big data?”

Se considera Big Data cuando los datos gestionados tienen alguna de las siguientes características:
Elevado Volumen.
Necesidad de su análisis en un corto espacio de tiempo (Velocidad)
Cuando existen una gran Variedad.

El proceso de trabajo con todos esos datos es el siguiente:

1. Adquirir datos
2. Almacenarlos
3. Analizarlos
4. Resultados

Debido a su naturaleza, Rubén nos explicó que existen 3 soluciones, con sus herramientas y tecnologías.

• Batch processing; Se usa para gestionar datos históricos.
  – Escalable
  – Grandes cantidades de información estática
  – Distribuido
  – Paralelo
  – Tolerante a fallos
  – Alta latencia
  Herramientas: hadoop, sqoop, flume, scribe, hdfs, hbase
  Tecnologias de procesamiento: mapreduce, hive, pig, spark,spark sql
• Streaming procesing: Analiza los datos actuales, en el momento.
   – Baja latencia
   – Información generada de continuo
   – Distribuido
   – Paralelo
   – Tolerante a fallos
  Herramientas: Flume, storm, trident, s4, spark streaming
  Tecnologias: kafka tecnologia estrella, kestrel
• Hybrid Computation Model: predicciones basados en momentos históricos y actuales.
  – Baja latencia: tiempo real
  – Datos en estático+datos en movimiento
  – Escalable
  – Combina resultados batch y estreaming
  Tecnologias: summingbird, lamdoop

12:30 CARLOS GIL BELLOSTA (EBAY) ADAEQUATIO REI ET ANALYSIS

Carlos Gil es un data scientist y un experimentado consultor de R, de cuya comunidad, es un activo miembro e incluso ha sido el presidente de sus usuarios en España.
Dio comienzo a su presentación explicando su experiencia en banca allá por el 2006, cuando las entidades financieras gastaban gran cantidad de dinero en herramientas de análisis de datos.
Como profesional del sector, Carlos nos definió las 3 clases de herramientas que necesita un Data Scientist para realizar su trabajo.

• hardware
• software de almacenamiento
• software de análisis

La ponencia fue muy amena con las historias y experiencias que nos fue contando Carlos, a la vez que daba pinceladas del día a día de su trabajo.

Finalizó su presentación con las siguientes afirmaciones:

• El análisis de datos es una combinación de herramientas de hardware, software y teóricas.
• Estas han de adecuarse al fin y problema en cuestión.
• Nadie como el data Scientist está cualificado para definir el ecosistema adecuado.

13:30 JOSEP CURTO (DELFOS RESEARCH) LAS MIL CARAS DEL DATO: MODELOS DE NEGOCIO ANALÍTICO

Josep Curto es analista de mercados y trabaja en los ámbitos del Business Intelligence, Business Analytics y Big Data. Ayuda a empresas a generar valor y estrategias competitivas gracias a los datos.
Primero, comenzó explicando la importancia que tiene generar valor al cliente y como debes basarte en los datos para tomar decisiones orientadas a su fidelización, para continuar realizando la siguiente afirmación, con la que deja clara su visión sobre la base de la diferenciación de una determinada empresa.

“Optimizar no es innovar”

Para proseguir explicando las claves en las que se basan las decisiones empresariales:

• Se trata de competir en innovación.
• Buscar crear momentos de magia, aunque existe una delgada line entre la intromisión de tu privacidad y sentir ofertas personalizadas.
• Cuidar el diseño fisico.
• Cuidar el diseño virtual.

Concluyendo su presentación con los modelos analíticos de negocio:

• Recursos: el dato es el recurso crítico y puede tener las siguientes características:
  • Interno: Datos preexistentes y autogenerados (crowdsourcing, traking).
  • Externo: Datos comprados, proporcionados por el cliente o disponibles en abierto (open data, social media y web)
• Actividades clave que se realizan con los datos:
  1. Creación
  2. Adquisición
  3. Procesamiento
  4. Agregación
  5. Análisis
  6. Visualización
  7. Distribución.
• Propuestas de valor.
• Cliente: B2B, B2C, ambos.
• Modelo de negocio: Venta de activos, alquiler, licencias, pago por uso, modelo de suscripción y publicidad.
• Estructura de costes.

15:30 SORAYA PANIAGUA (PERIODISTA Y CONSULTORA INDEPENDIENTE) WEB, SENSORES, INTERNET DE LAS COSAS Y BIG DATA, UNA VISION DIVULGATIVA

Soraya Paniagua es periodista y consultora independiente. Impulsora del grupo Macrodatos que organiza para Fundación Telefónica y referente del Big Data en España.
Su exposición se basó en realizar un repaso general al internet de las cosas y big data.

• Sensores. Actualmente son los generadores de la mayor fuente de datos.
• Hardware libre. El gran proyecto es Rep Rap y Raspberrypi y Ara de google.
• El ciudadano en el hardware libre por ejemplo kickstarter o el movimiento fablabs y los makespaces en los que la gente se une para realizar proyectos.
• Robotica. Los drones y los coches autonomos.
• Fabricacion digital y las impresoras 3D.
• Internet de las cosas weareables, objetos, …
• Monitorizacion clientes.

“El reto es conseguir que todos los dispositivos se conecten entre si y hablen el mismo idioma para poder combinar sus datos.”

16:00 CARLOS GÁMEZ KINDELAN (20 MINUTOS) DIBUJITOS Y DATOS: LA NUEVA ERA VISUAL

Carlos Gámez es un periodista con más de 15 años de experiencia y experto en la publicación de datos y las infografías. Actualmente tiene una agencia de contenidos visuales y trabaja para la cabecera online de 20 Minutos.
Nos explicó la importancia que tiene la correcta visualización de los datos y de cómo nuestro cerebro recuerda más fácilmente este tipo de información.
Carlos nos enseñó algunas de sus increíbles creaciones y nos dejó 4 claves para realizar una perfecta presentación de datos:

• Informacion+diseño+creatividad.
• Como contar historia.
• Texto+imagen+video.
• La innovación es el futuro, la forma de como dar valor añadido a la información.

16:30 MARCELO SORIA (BBVA) BIG DATA E INNOVACIÓN

VP Data Services at BBVA Data & Analytics

Marcelo Soria concluyó el I Big Data Science Fighters, pero no por ello bajó la calidad de su actuación.

Después de su presentación realizó la siguiente afirmación:

“La vida es datos, pero están desconectados”.
Nos explicó como el BBVA utiliza los datos de los clientes para poder ofrecerles financiación y alternativas de negocio. Como la misma entidad, ofrece a sus clientes herramientas en las que se pueden visualizar informes para mejorar su funcionamiento, como pueden ser la transaccion media, distribución de pago, comparación de la actividad en su código postal con otro…

La vida son datos, son interacciones que hoy podemos medir mas que nunca y considerando su contexto, todos los datos pueden ser relevantes para alguien.

La última afirmación con la que concluyó su presentación y el evento fue:

“El data scientist es el nuevo hombre del renacimiento”

Y así concluyó la primera edición Big Data Scientist Fighters, con una breve despedida de la gran Gemma Muñoz y con un emplazamiento para vernos el año próximo.