Google adquiere la comunidad de “ciencia del dato” Kaggle

La semana pasada, nos enteramos de una noticia que, para nosotros, los del “Big Data”, debe ser bastante relevante: se ha confirmado que Google ha adquirido una de nuestras comunidades preferidas, Kaggle. Quizás alguno se pregunte por qué esta noticia es tan relevante. La propia web de Kaggle te lo dice nada más entrar:

Your Home for Data Science

La casa para hacer “ciencia de datos” o sacar valor a los datos a través de modelos analíticos. En nuestros Programas de Big Data, es frecuente que salga Kaggle durante las clases. No ya solo por invitar a nuestros estudiantes a sus competiciones, lo importante, como suele pasarnos en muchos de estos espacios web, es la comunidad en sí: más de 500.000 personas que se juntan en esa plataforma para discutir alrededor del dato y la ciencia del dato (Data Science). Y que encima, publican datasets con los que “jugar”.

Datasets de Kaggle
Datasets de Kaggle

Es la home o punto de inicio de muchas personas que se dedican al dato. El primer sitio al que acudían a buscar respuesta a algún tema que se nos complicaba. Un lugar donde estaban los mejores de todo el mundo. Donde muchos profesores hemos diseñado clases o hemos construido nuestra forma de afrontar los problemas alrededor de los datos.

Y Kaggle, ahora ha sido adquirida por Google. Esta, llevaba ya un tiempo detrás del tema, al parecer. Acababan de organizar conjuntamente una competición de 100.000 dólares para clasificar vídeos de Youtube. Una competición que permitía la integración nativa con la plataforma de machine learning de Google, la que se ha venido a conocer como Google Cloud Platform. En nuestro Programa en Tecnologías de Big Data en Madrid, ya hemos tenido un par de sesiones con nuestro profesor (y Alumni) Alex Urcola, de Google, alrededor de estas tecnologías y servicios web que ofrece Google.

Es probable que Google, en su interés, haya siempre valorado más la comunidad que la tecnología. Pero no podemos olvidar que Kaggle, para sus competiciones, comenzó con scripts, que luego acabaron siendo “kernels”, o núcleos para permitir el desarrollo de soluciones analíticas avanzadas.

Kernels de Kaggle
Kernels de Kaggle

Y tampoco podemos olvidar que Google seguro ha valorado la cantidad de puestos de trabajo que ya comenzaba a gestionar Kaggle: algo así como un “LinkedIn vertical” para el mundo del Big Data.

Como ven, lo que parece claro, es que la apuesta de Google por el mundo de la inteligencia artificial y el Big Data está claro. Y esto es lo que me parece noticia. Ya hablábamos en un artículo reciente sobre cómo las grandes tecnológicas querían correr en esta carrera por la inteligencia artificial. Es probable que Google ahora busque aglutinar todas sus soluciones de manejo de datos en un mismo ecosistema. Después de liberar TensorFlow (que nació dentro de las necesidades existentes en el equipo Google Brain), ha visto como su uso se dispara. En la carrera que Google mantiene con Amazon por los servicios en la nube, quizás, va siendo momento de verticalizarse en un área donde es fácil que todos veamos a Google como un actor válido y de referencia.

¿Y qué mas tiene Kaggle? Pues obviamente, como comunidad que es, talento. De hecho, de nuevo, basado en cuestiones medianamente intuitivas y lógicas, es fácil pensar que Google quiere tener en su órbita a los mayores expertos en el mundo en el manejo de datos y la algoritmia. Y eso, hoy en día, está en Kaggle. Y es que reclutar talento en esta era digital y de datos, es sin duda alguno, el gran reto que afrontan las comunidades. Que Kaggle haya sido capaz de construir ese ecosistema alrededor, hace que todos entendamos que estar cerca del talento, sea absolutamente necesario.

Big Data para transformar la industria del automóvil

(Artículo de nuestro profesor Jonatan Belarde, en el Programa en Big Data y Business Intelligence)

En el módulo de negocio del Programa de BI y Big Data hacemos un ejercicio con los alumnos. Les proponemos transformar una industria, a priori tradicional, en un modelo de negocio totalmente diferente, gracias al uso de los datos. A lo largo de las tres ediciones hemos transformado negocios tan diversos como la apicultura, la distribución de contenidos, franquicias para despiojar o peluquerías.

Uno de los casos habituales es la transformación de una OEM de automoción (fabricante de automóviles), una industria cuya transformación se acelera con las evoluciones hacia los vehículos eléctricos y autónomos. Pero esta industria tiene más cambios que abordar. A los alumnos les preguntamos, ¿cómo imaginas el mundo dentro de 10 años? ¿Y cual es el papel que ocuparían los actuales fabricantes de vehículos sabiendo que cada vez se van a vender menos vehículos y habrá más competidores?

Lo habitual es recurrir a las fórmulas en auge como el carsharing, pero pensemos en la movilidad como si fuera un servicio (Maas) y en el coche como si fuera un smartphone, el dispositivo a través del cual interaccionamos con otras aplicaciones y servicios mientras viajamos, conduciendo o no.

Entrando en otras industrias

Esta es la gran pregunta que se están haciendo los fabricantes de vehículos, ¿en qué industrias puedo incursionar gracias a los datos que extraigo de mis usuarios y dispositivos (vehículos)? y ¿a cuanto de su mercado puedo aspirar? McKinsey estimó hace dos años que la industria crecerá 215 mil millones de dólares, y esto sin construir más automóviles.

Fuente imagen: https://unsplash.com | Autor Karlis Dambrans |
Fuente imagen: https://unsplash.com | Autor Karlis Dambrans |

Por ejemplo un sector como el de las aseguradoras que están haciendo grandes esfuerzos y aproximaciones para competir con alguien que sabe cada kilómetro que recorre un asegurado: la distancia, el día, la hora, la meteorología, los accidentes cercanos, la ocupación de vehículo, la velocidad a la que circula, las personas con las que viaja, el motivo del viaje (fiesta, negocios?), etc. Todas son variables que en un análisis del riesgo (scoring) hace que un seguro sea más barato (menos riesgo) que otro. Pólizas de seguro a medida, no por vehículo y edad como existen ahora, sino por kilómetro, circunstancia y minuto, y en tiempo real, ajustándose a las variaciones de los parámetros según viajamos. ¿Por qué un seguro debe cobrar cuando un vehículo está aparcado en nuestro garaje? Porque sin datos deben prever las coberturas de accidentes tanto si está en uso como sino, calculando entre el grueso de sus clientes la rentabilidad global de la actividad. No pueden hacer una oferta personalizada como la que podrían estar ofreciendo si dispusieran de datos, sino un sistema en el que los justos pagan por pecadores para que las cuentas cuadren a final de año. Los seguros van a tener más difícil que un fabricante de vehículos el acceso a estos datos durante la conducción. Una vez más, quien tiene el contacto con el usuario y el cliente final tiene el control del negocio, y en pocos años serán los OEM los que controlen este contacto.

¿Puede el fabricante de automóviles, que conoce todos nuestros movimientos y rutinas, convertirse en quien abastezca energéticamente a nuestros vehículos? Calculando los consumos, distancias, desplazamientos podría ofertar tarifas planas para abastecer de energía eléctrica a sus clientes conductores, incluso ofrecerles puntos de carga a los que estamos poco acostumbrados hasta ahora: cargadores de vehículos en los parking de los supermercados mientras hacemos la compra, en la universidad mientras estamos en clase, en el museo, en la playa ¿en una propiedad privada? ¿Quien es el único que sabe cuántos conductores, y a qué hora, y con cuánta recurrencia pasan por allí con los depósitos de electricidad llenos o vacíos?

Un vehículo que tiene absolutamente todo medido y calculado (y está en red con decenas de miles de vehículos y dispositivos) sabe si una ruta es más o menos económica, rápida o cómoda porque sabe el tráfico que hay, la velocidad a la que se puede viajar, y las alternativas. ¿Pagarías 5 euros por ahorrarte 7 en un desplazamiento? ¿Cambiarías de ruta si te ofrecen “llenar” el depósito al 50% porque hay un sobrante de energía en un determinado lugar en un determinado momento? Una vez más el vehículo intermediaría entre la oferta y la demanda y sería quien haría la reserva del servicio y por último, el pago (otra intermediación conseguida en una industria indirecta: la banca).

De igual forma actuaría con los mantenimientos, al identificarnos como usuario al entrar en un automóvil, automáticamente va a conocer nuestras configuraciones, nuestros hábitos y preferencias. Conocerá por ejemplo los viajes que hemos realizado anteriormente, los destinos habituales, el número de paradas. Y puede ofrecer un servicio de mantenimiento personalizado, en base a la probabilidad más alta de ser contratado por esa persona en ese momento y en ese lugar.

Podría llegar a ofrecernos música y contenidos audiovisuales (videos, podcast…) Conocería la música que habitualmente escuchamos cuando estamos viajando. Al usuario podría interesarle contratar temporalmente un servicio de streaming durante el trayecto, con una intermediación entre un Spotify o Apple Music y el viajero, y cobrándole una tasa por el tiempo de escucha de la música, vídeo, etc.

¿Podría un OEM de automoción atacar otros negocios como el de la economía colaborativa, tipo UBER, Blablacar, etc…? ¿Podría intermediar en el transporte de personas y cargas en vehículos entre empresas y particulares? Si UBER, Blablacar, Airbnb están funcionando es gracias a los datos que consigue durante la prestación de sus servicios, y la interacción digital con los mismos. No olvidemos que los fabricantes de automóviles van a ser los mejor posicionados para obtener estos datos, con opciones, si lo hacen bien, de apropiarse del negocio del alquiler, el carsharing, el free-car y cuanto modelo esté en contacto con el desplazamiento, la movilidad, los viajes….

Con datos, solo hay que echarle imaginación y hacer números… y usar las tecnologías Big Data.