Mi participación en la 3ª edición de “DataBeers Euskadi”

Esta tarde tendré el placer de hacer la apertura del programa de mini-charlas de la tercera edición de “DataBeers Euskadi” que se celebra en San Sebastián. Este evento, inspirado en los “DataBeers” inicialmente organizados en Madrid, giran en torno a un programa de breves charlas sobre la analítica de datos en un ambiente distendido, con tiempo para el networking y la conversación informal cerveza en mano.

[Visita guiada] Desmontando mitos del Big Data

En esta breve visita guiada por las entradas del blog propongo un recorrido centrado en desmontar algunos de los mitos principales que rodean la vorágine que se ha creado en los últimos años en torno al Big Data:

1. Para comenzar, revisa las diferencias entre los diferentes enfoques para la analítica de datos [ver entrada], junto con la definición de los términos clave en torno al análisis de datos [ver entrada] y la evolución histórica de su relevancia [ver entrada]
2. Sitúa el Big Data dentro del campo de la Ciencia de Datos y la analítica para extraer conocimiento de los datos [ver entrada 1] [ver entrada 2], para así encuadrarlo en el contexto anterior
   

Mi participación en la jornada “Big Data para Pymes locales” organizada por Fomento de San Sebastián

El pasado día 20 de abril tuve el placer de abrir la jornada divulgativa organizada por Fomento de San Sebastián (a quienes quiero agradecer su propuesta de participar en el evento) para acercar el Big Data a las pymes (podéis acceder a las diapositivas de mi presentación en este enlace). Cuando me proponen impartir la ponencia de apertura en este tipo de eventos, siempre suelo procurar que el enfoque de la charla (al menos la primera parte) sea el de poner en común con la audiencia unas mínimas bases (sin entrar en temas muy técnicos ni profundizar en herramientas o tecnologías concretas) para comprender realmente qué es y (cada vez más importante) qué no es esto del Big Data, en qué consiste realmente y cuáles son los aspectos fundamentales que entiendo que deben analizar y evaluar quienes estén pensando en alguna idea de proyecto en este campo.

El valor adicional de la analítica predictiva frente a la descriptiva

En una entrada anterior del blog repasábamos las diferencias entre los enfoques en los que habitualmente se clasifica la analítica de datos: descriptiva, predictiva o prescriptiva. Si revisamos la correspondencia de estos tipos de analítica de datos con la aplicación de tecnologías Big Data, a juzgar por el tipo de proyectos que se difunden en contextos académicos, profesionales o incluso en medios generalistas, vemos que la mayor parte de los casos están ligados a la analítica predictiva y, según las posibilidades que propicie el escenario de uso concreto, también prescriptiva. Tanto es así que en muchos (demasiados) foros se mezclan y confunden los conceptos de analítica predictiva y las propias tecnologías Big Data, asimilando erróneamente esto último como cualquier aplicación de minería de datos. ¿Por qué la analítica predictiva/prescriptiva acapara tanto interés en los proyectos de analítica de datos en contextos de negocio? La clave está en el valor adicional que ofrece la detección temprana de aquellas situaciones que un negocio precise controlar.

Entendiendo la diferencia entre analítica de datos descriptiva, predictiva y prescriptiva

Cuando recopilamos datos de un proceso de negocio, sea del sector que sea, y queremos extraer valor de los mismos a través de su análisis, podemos afrontar la tarea con diferentes objetivos para dicha analítica. Es habitual hablar de tres diferentes niveles o perspectivas en la analítica de datos (analítica descriptiva, predictiva o prescriptiva), donde las técnicas y herramientas que deberemos emplear dependerán de si nos enfocamos a una u otra. En esta entrada revisaremos las principales diferencias entre estos tres enfoques para la analítica de datos y la manera en que cada uno de ellos facilita los procesos de toma de decisión dentro de un negocio.