Sistemas de Información Empresarial

Los estudiantes de la asignatura de Sistemas de Información comparten sus avances en el aprendizaje de los múltiples aspectos y conceptos que se van abordando en el programa. La temática es sobre todo aquello que les ha llamado la atención, en definitiva sobre aquello que les ha hecho reflexionar, profundizar por su cuenta y por lo tanto tener una opinión propia.

¿Tienes lo necesario para ser un Data Scientist?

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En la actualidad se generan millones de datos cada segundo. Entender estos datos y saber utilizarlos para obtener una ventaja competitiva sobre la competencia es esencial hoy en día, lo que hace que los científicos de datos estén muy valorados y demandados.

Un científico de datos se podría definir como: “Persona que sabe más de estadística que cualquier programados y que a la vez sabe más de programación que cualquier estadístico”. En otras palabras, profesional dedicado a analizar, interpretar grandes volúmenes de datos y generar valor para la empresa a través de ello.

Aun con la alta demanda que existe no es fácil convertirse en uno de ellos, ya que es necesario contar con diversas habilidades. Para comenzar, es fundamental tener conocimientos técnicos avanzados en los campos de la programación y el análisis de datos.

  • Programación: los científicos de datos trabajan hoy en día principalmente con Python o R como lenguajes de programación debido a su gran versatilidad y velocidad a la hora de tratar con datos. La programación nos permite limpiar, organizar y estructurar los datos.
  • Herramientas analíticas: es indispensable saber utilizar herramientas como SAS, Hadoop o spark. Estas herramientas nos van a permitir extraer información y convertirla en conocimiento a través del análisis estadístico de los datos.

Por otra parte, también es necesario ser un experto en negocios, es decir, conocer el funcionamiento de la industria en la que estemos trabajando y las áreas criticas que mas impacto tienen sobre el negocio. El objetivo final de nuestro trabajo es mejorar las expectativas de negocio de la organización. Esto puede suceder por ejemplo a través de la mejora de los indicadores de desempeño clave (KPI) o mediante la optimización de la toma de decisiones. Para todo ello podemos utilizar la ciencia de los datos.

Pero no basta únicamente con tener habilidades técnicas y conocimiento de los negocios, existen otras habilidades igualmente de necesarias y mucho mas complicadas de encontrar en la gente si ademas sumamos todo lo anterior, lo que hace de la búsqueda de talento una tarea bastante compleja. Estas habilidades se conocen como “soft skills”. Aunque todas son en mayor o menor medida necesarias, cabe destacar tres de ellas:

  • Intuición y curiosidad: tener una buena intuición, saber donde buscar y como analizar cada conjunto de datos nos puede ahorrar mucho tiempo a la hora de dar con la solución al problema. También es importante tener una buena predisposición a querer aprender mas cada día. El campo del análisis de datos se encuentra en constante crecimiento y cambio por lo que es importarse saber adaptarse y aprender las nuevas técnicas de análisis que van surgiendo.
  • Habilidades comunicativas: como científico de datos nos tenemos que dirigir a un equipo de personas (departamento de marketing, por ejemplo) que no posee conocimientos técnicos, por lo que es imprescindible saber comunicar y presentar las soluciones a los problemas planteados de forma que cualquier persona externa al mundo de la ciencia de los datos pueda entender.
  • Trabajo en equipo: el trabajo como científico de datos envuelve trabajar con la mayoría de los sectores de la empresa como puede ser el departamento de marketing para mejorar las campañas publicitarias o la dirección para intentar establecer la estrategia y ayudar con la toma de decisiones. Por esta razón es importante tener facilidad a la hora de tratar con diferentes tipos de personas.

Para finalizar, como ya he mencionado previamente, la ciencia de los datos es un campo relativamente novedoso, con gran demanda de trabajo en la actualidad y un futuro bastante prometedor, así que si tienes las cualidades necesarias y pasión por el análisis de datos, no lo dudes y adentrate en el apasionante mundo de la ciencia de los datos.

Smart Cities + Big Data

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Anticiparse a los atascos, definir rutas óptimas de recogida de basura en tiempo real o contar con redes eléctricas inteligentes (Smart Grids) son algunos ejemplos de la “magia” del Big Data en una Smart City.

Una Smart City utiliza la tecnología para proporcionar de forma más eficiente sus servicios y así mejorar la calidad de vida de sus habitantes. Hoy en día, esta idea cada vez está tomando más fuerza y protagonismo, por ello empieza a convertirse en una oferta común por parte de todas las ciudades.

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Un claro ejemplo de esta evolución son los servicios como la información en tiempo real sobre la llegada de los autobuses, la videovigilancia inteligente, los dispositivos de medición del ruido y gases contaminantes, etc.

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Internet de las Cosas

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La cuarta revolución industrial está llena de desafíos, la tecnología inteligente está produciendo una modificación de la vida humana a través de la transformación digital profunda, nuestras relaciones, la manera de trabajar, la manera de hacer negocios, todo está afectado.

Son muchos los impactos de los nuevos sistemas y de la nueva tecnología basada en inteligencia artificial, pero ninguno tiene un calado tan amplio, tan profundo y tan incierto, como el llamado Internet de las Cosas.

IoT se basa en la conexión permanente de los objetos cotidianos entre si y con la nube, donde ‘depositan’ la información y los datos relevantes que recogen de su entorno para su análisis posterior. En cierto modo es como si los dispositivos establecieran una conversación entre ellos y con nosotros para un objetivo común. Las posibles aplicaciones son inmensas pero serán los negocios los que más rendimiento puedan sacar a los datos generados para hacer sus actividades mas eficientes y sostenibles y hallar nuevas oportunidades de negocio.

IOT

 

El internet de las cosas hace nuestra vida mas cómoda y ligera.  Desde detectar nuestro estado de animo y cansancio para seleccionar la música mas apropiada o que la iluminación de la casa se adapte al programa de televisión que vemos e incluso sugerirnos el menú según los alimentos disponibles en la nevera y su caducidad.

Aparte de tener estos dispositivos en nuestros hogares, también se han incorporado en algunas ciudades con el nombre de Smart Cities. Algunas ciudades han implementado redes de sensores en multitud de puntos como alarmas, semáforos, vehículos, alumbrado…Asimismo, mejoras que se espera conseguir como la cuantificación de los peatones que pasan por un determinado cruce para optimizar automáticamente el tráfico en esa zona.

Pensemos en un coche.  Hace no demasiado tiempo los vehículos apenas tenían componentes eléctricos. Dependíamos de un marcador en el que una aguja que señalaba el nivel de aceite o de gasolina y si la cantidad bajaba, como mucho nos saltaba una luz en el salpicadero. Hoy, un coche conectado al Internet de las Cosas permite monitorizar estas y muchas más informaciones del coche a través de sus sensores y actuar en consecuencia.

Por ejemplo, puede contactar con un taller y avisar de su estado antes de una visita. O recordar al chófer que vigile la presión de los neumáticos. Como el vehículo podrá ‘hablar’ con otros usuarios, también conocerá en vivo el estado de carreteras, del tráfico, del previsible consumo… El usuario gana en comodidad, ya que otra de las ventajas es que, gracias a esta conectividad, se puede conocer la ubicación exacta del vehículo en todo momento, algo especialmente útil en caso de robo o accidente.

Está claro que el Internet de las Cosas está revolucionando nuestras vidas, pero creo que hay un problema indispensable que se debe valorar y resolver y es el tema de la seguridad. Es cierto que ya existen dispositivos inteligentes que podemos controlar desde nuestro móvil, pero esto se va a masificar cada vez más, por lo que la seguridad, va a ser un factor clave.

Es por ello, a modo de conclusión, que los sistemas de seguridad informática tienen que avanzar de la misma manera que todos estos nuevos dispositivos inteligentes que llegan a las cosas que nos rodean. Precisamente porque las vulnerabilidades existentes pueden aprovecharse de forma sencilla por parte de los delincuentes para crear botnets y usarlos en beneficio propio.

Smart cities

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Cada vez se escucha más el término “Smart cities” y es un tema que me parece muy interesante y del que empecé a buscar información a parte del artículo ofrecido para tener una opinión a cerca del tema. Aun así, no estaba muy segura de utilizar este ultimo post de la asignatura para hablar de ello. Sin embargo, el otro día Jesús Fernández en la charla que nos dio en clase nombró el tema y, con ello, me empezó otra vez a dar vueltas por la cabeza. Así que me he dispuesto a hablar de ello.

En resumen, una smart city es, como su nombre bien indica, una ciudad inteligente. En estos entornos, la tecnología se combina con la información y de este modo se proporciona una mejor calidad de vida, se reduce el coste energético y el impacto que los humanos tenemos en el medio ambiente. Escuchándolo así parece que son todo mejoras, que todo son beneficios.

Está bastante claro que las nuevas “Smart cities” prometen muchas cosas, desde la evolución hacia el internet del futuro (o internet de las cosas) hasta proporcionar una mejora del urbanismo pasando por una gestión urbanística automática y más eficiente o una reducción de los gastos para las personas individuales.

Por muy bien que suenen esos aspectos, también hay que considerar las desventajas que dicho aspecto proporciona, comenzando por la inversión que hay que realizar par poder llegar a ese nivel de conexión entre economía, personas, gobierno y medio ambiente hasta el aumento de residuos electrónicos que generaría.

Una vez conocidas a fondo tanto las ventajas y las desventajas y buscado información sobre lo que conllevaría la implementación de las smart cities, he llegado a tener una conclusión personal sobre las mismas.

Por supuesto que yo también pienso que la “creación” de las llamadas smart cities van a suponer una gran ventaja para nuestro mundo, ya no solo a nivel de economía si no a casi cualquier nivel que quieras poner. Va a dejar que seamos más eficientes y, en cierto modo, también pienso que van a dejar que nos sentamos más libres. Posiblemente vamos a acabar siendo más dependientes de la tecnología de lo que somos ahora (que no es poco…) pero posiblemente, también, nos ayuden a superar ciertos baches que aun hoy son inalcanzables.

La verdad es que me gustaría pensar que la tecnologización de las ciudades, la conexión que va a existir entre personas, economía, gobierno y medio ambiente.

En cuanto a lo que las personas se refiere, todas las mejoras a nivel educacional, sanitario y de programas sociales suenan muy prometedoras en sí. En el caso de ser aplicadas creo que van a suponer un buen punto de partida para iniciar una gestión mejor por y para las personas de todo el mundo. El hecho de incluir estos cambios en todas las poblaciones sería algo estupendo.

En cuanto al gobierno se refiere, me da que pensar que lograremos tener una capacitación y una gestión del gobierno mucho más rápida, eficiente y eficaz. Modelos nuevos que nos generen rápidamente las respuestas que queremos, un gobierno más transparente y gestionable. Un gobierno que esté más centralizado y que, además, pueda dar un mejor trato en aquellos países donde sea necesario.

En cuanto a la economía se refiere, pienso que éste es uno de los ámbitos que más beneficiado se va a ver, va a ser una impulsión económica muy fuerte que también, por otro lado, va a haber que saber gestionar. Se van a crear nuevos puestos de trabajo, puestos que aún hoy ni se conocen dado que no se necesitan. Se va a crear una economía más variada, más viva. Además, supongo que, con esto, se mejorarán todos los parámetros de la crisis que actualmente muchos países del mundo sufren (o eso me gustaría pensar).

En cuanto al medio ambiente se refiere, la verdad es que me da bastante miedo. Si que es verdad que con las mejoras que se vana realizar se van a conseguir implantar pueblos o ciudades que contaminen menos, que hagan uso de la energía (por poner un ejemplo) de una manera más controlada gracias a nuevos sensores o redes de comunicación o que se van a poder optimizar los sistemas que ya se tienen. Aun así, pienso que en este punto hay diferentes problemas.  Con el paso del tiempo las tecnologías van cambiando, van mejorando (o al menos eso nos dicen) pero, del mismo modo existe la obsolescencia programada, es decir, que se determine el periodo de vida de un aparato tecnológico. El hacer que la tecnología esté presente en todos los ámbitos (o casi todos) de nuestra vida puede hacer que se genere un residuo tecnológico muy grande por lo que, antes de implantar muchas ciudades inteligentes considero que habría también que hacer un estudio de los residuos que éstas generen.

En conclusión, pienso que las ciudades inteligentes son un progreso para la sociedad, en el caso de que estuvieran bien controladas, pensadas, implantadas y gestionadas. En caso contrario, podrían resaltar en un caos que nos volvieran a llevar a una gran recesión (de nuevo).

Quiero acabar este último post con una última aportación personal: Me gustaría pensar que estas mejoras o adaptaciones no se van a realizar únicamente en las ciudades o territorios más “avanzados” y que, como siempre, los países más pobres lo único que van a poder apreciar es la “basura” que nosotros generamos. No estaría mal que por una vez se pensara en todas las personas que habitan en este mundo, que se le diera a cada persona, pueblo o nación la misma importancia que al resto. Todos estos cambios están a nuestras manos, somos nosotros los que tenemos que dar el primer paso por una sociedad global equitativa, con las mismas oportunidades para todos.

Supongo que habrá que esperar para verlo…

Mi experiencia como Data Scientist

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Hoy vengo a hablar de mi experiencia como data scientist en IKUSI. La verdad es que tuve la suerte de trabajar con ellos gracias al Máster de Big Data & Business Intelligence realizado en el año pasado. Venía de trabajar como Becario en churning problem (fuga de clientes) para Eroski, en colaboración con Deusto.

 

Mi etapa fue corta, intensa y preciosa en la Ciencia de Datos. Seguramente, desde mi variada experiencia es la mejor de todas.

 

Por contextualizar, nos centramos en trabajar con productos del sector aeronáutico. Aparecí en la primera fase de Big Data, donde partiendo de la información existente teníamos que sugerir ideas. El motivo de hacerlo, era porque había muchísimos datos que eran potencialmente interesantes desde el punto de vista de este mundo. Recuerdo algún acrónimo como FIDS (naturaleza de la solución Dolphin, en IKUSI) o Beluga, para gestión de operaciones.

 

Veíamos el origen de los datos y las distribuciones de los mismos; buscábamos incoherencias y asociaciones así como anomalías… Me divertía como un niño la verdad. A ese proceso se le conoce como EDA (Exploratory Data Analysis).

Participé de manera activa en la generación de ideas para el desarrollo de I+D. A modo reflexión personal y autocrítica, he de admitir que parece fascinante (y para mí y mi cabeza, antes impensable) que se haya abierto un nuevo mundo donde a partir de los datos se pueda aportar valor hasta el punto en el que podamos trabajar exclusivamente sobre los mismos. Recuerdo temáticas como Gate Assigment Problems, Clasificadores de pasajeros, planificadores  de anuncios… Para mí eran auténticos hallazgos de problemas que se resolvían con matemática y estadística que antes ni siquiera había escuchado. Se abrió todo un mundo nuevo para mí.

 

Otro aspecto que me encantaba era el tener que presentar a los distintos departamentos de IKUSI las conclusiones e ideas que se nos ocurrían. Había que ir a donde los departamentos (más concretamente, a donde los Product Owners) y plantearles vías de I+D para mejorar el producto y aportar valor. Me gustaba el no estar eternamente programando; el ser capaz de ofrecer soluciones que, primeramente, eran útiles (esto es, no sólo rentables a largo plazo sino que estas aportarían valor en el negocio) y segundo el realizar estas presentaciones resultado de un proceso de investigación propia. Me sentía como en familia, mejor dicho, en casa. Me sentía valorado y querido; me gané un sitio.

 

Es obvio que sin la evolución que ha sufrido la tecnología (y que ésta ha generado en el mundo, no sé si llamarlo en consecuencia o de manera recíproca) nada de esto sería posible. De hecho, menos mal que he nacido en esta época; si bien el mundo está globalizado y tiene sus contras tenemos el rol de cambiar las cosas a nuestra manera.

 

Por ir cerrando el post, he de confesar que muchas veces echo de menos la sensación de despertarme, tomarme un café y ponerme a trabajar en investigar, leer papers de innovación, explorar y atreverme a decidir si eran interesantes para las distintas soluciones dentro de la empresa. Me hacía sentirme un “artista” de alguna manera. Hoy tengo otros objetivos mucho más importantes y toca luchar por ellos y quien sabe, ya veremos si mañana volveremos a ese camino.

Tecnología, smart cities, y…

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Las nuevas tecnologías tienen tanto ventajas como inconvenientes. Todo avanza tan deprisa que no nos da tiempo a saber como manejarlo.

Claramente, es fantástico contar con un asistente personal, con una experiencia personalizada en cada pagina web que visitas. Pero la gran mayoría de las personas no saben o no se dan cuenta de lo que eso conlleva y si esperan que todo el mundo se lea las farragosas e infumables políticas de privacidad y de cookies, de cada página web, para entenderlo y dar su consentimiento informado vamos listos. Ponemos en manos ajenas nuestros datos personales, nuestro historial de búsqueda, nuestras conversaciones, etc. Puede que agradezcamos un servicio personalizado y que las empresas cada vez estén más centradas en el cliente, pero luego pasan cosas como el escandalo de Facebook y ya no estamos tan seguros.

Aquí entran muchos intereses en juego. Los intereses de los usuarios por mantener sus datos personales a salvo y los intereses de las empresas por utilizar esos datos para conseguir ganar más dinero. ¿Cuáles creéis que ganan?

Quien siga creyendo que google es gratis… Lo siento mucho, pero no. Google gana dinero gracias a que todos los días le estamos ayudando un poquito, cada usuario, a completar sus algoritmos. Además de para verificar que no eres un robot, ¿para qué creéis que sirve que le marques las imágenes donde hay semáforos, coches o pasos de peatones? ¿De dónde creéis que salen las búsquedas recomendadas? Google es lo que es, en gran medida, gracias a sus usuarios. Y lo mismo pasa con Facebook, Amazon o Netflix. ¿Aun no sabéis de donde saca Netflix todas esas ideas para series o películas “originales de Netflix” nuevas?

Por otra parte, existe la tecnología necesaria para hacer muchísimas cosas como ahorrar gastos, revertir el calentamiento global, mejorar la calidad de vida de muchas personas, etc. pero la gran parte de las empresas son avariciosas y no trabajan para llegar a una meta como estas o conseguir ese tipo de cosas, si no para ser líder en el mercado. Porque el IoT (Internet of Things) es fantástico, pero si queremos que este todo conectado y obtener valor, no puede ser que las empresas trabajen en paralelo, cada una por su lado, para llegar al mismo sitio.

Me parece que están muy bien las iniciativas para gestionar mejor las ciudades, muchas ciudades aspiran a convertirse en smart citiesy hay personas creen que gestionar una ciudad de manera inteligente es lo mismo que ser una ciudad inteligente, ¿de verdad piensan que es lo mismo reducir el consumo apagando la mitad de las luces de una calle que poner farolas inteligentes que iluminan según la luz ambiental? En realidad no he hecho el calculo, supongo que habrá alguien haciéndolo (o no), pero que tu portal este en el lado de la calle que están apagadas las farolas a las tantas de la noche cuando vuelves a casa, no me parece algo agradable.

Este post se podría convertir fácilmente en un articulo sobre el calentamiento global o sobre la sociedad en la que vivimos y habría mucho que decir, pero en realidad es de tecnología de lo que estamos hablando.

Las nuevas tecnologías son buenas soluciones, que deberían ayudarnos a unirnos, a facilitar la vida al resto de personas, a ser más. Pero, por lo que a mi parece, no lo está consiguiendo.

AirBnB revoluciona(rá otra vez) el sector

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Es indiscutible que los datos se han puesto en un primer plano en los últimos años. Conceptos como el Big Data prometían cambiar el panorama de las empresas y estas se lanzaron a invertir sin realmente tener objetivos claros. Lo cierto es que la gran mayoría de los proyectos de Big Data fracasan por un factor u otro pero, ¿y los que salen bien?

Airbnb-Carnaval-de-Cádiz-2018

En este, el último post de la asignatura, me gustaría hablar de AirBnB, el conocido marketplace que revolucionó la forma de viajar de millones de personas y que está a punto de volver a hacerlo. Los marketplace como AirBnB, Glovo o Uber no dan beneficios en primera instancia y esto es justamente lo que quieren los inversores. ¿Por qué? Pues muy sencillo, quieren la mayor cuota de mercado posible para así conseguir más usuarios y más datos. Todo se resume en datos y lo que podemos llegar a lograr con ellos.

Hace una semanas AirBnB anunció que a finales de 2019 lanzará su proyecto AirBnB:backyard que consiste en crear prototipos de vivienda. Se espera que estas viviendas sean hogares inteligentes, construidos con productos ecológicos y que tengan como base la sostenibilidad. Conceptos que casualmente tienen en cuenta los internautas a la hora de elegir donde hospedarse. Y es que AirBnB tiene todo lo que necesita para triunfar en esta nueva etapa que comenzará en los próximos meses: usuarios y datos.

Al crear sus propias “casas” AirBnB ampliará los márgenes de beneficio respecto a los actuales que son tan solo una pequeña parte de cada reserva. Pero crear casas no es donde esta compañía tiene la ventaja competitiva sino en saber dónde crearlas. Esto que puede parecer una tontería es la clave del éxito. Al saber en todo momento por su marketplace donde hay un exceso de demanda y poca oferta saben dónde deben construir, cuantas propiedades e incluso el beneficio que lograrán con ellas (al conocer los precios de las viviendas de la zona).  También pueden amoldar diferentes propiedades de la construcción al público al que estará dirigido, por ejemplo, en el caso de los estudiantes como el poder adquisitivo es generalmente menor que el de otro público la vivienda tendrá prestaciones diferentes. Este es un buen ejemplo de qué se puede lograr con la adecuada explotación de los datos.

Para finalizar me gustaría destacar el importante papel que juegan los Data Scientist al ser capaces de crear valor de los datos.

El datascientist

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Los temas propuestos para la reflexión en este tercer post son muy heterogéneos. Por ello, una de las pocas cosas que he podido sacar en común aparte de la disrupción digital es que todos producen una cantidad ingente de datos.

Pienso, a su vez, que actualmente vivimos en la época de la (des)información ya que es cierto que existe una cantidad ingente de datos generada cada día, pero, ¿cuántos de estos datos son aprovechables? ¿De verdad diferenciamos el valor de entre el ruido?

Por ello he decidido dedicar este post a explicar un poco cuáles deberían ser las funciones de uno de los perfiles profesionales más buscados en la actualidad, el data scientist o científico de datos. Además, tiene bastante que ver con el trabajo que estuve desarrollando durante mi proyecto fin de grado. Por tanto, trataré de definir a este profesional y al entorno al que se enfrenta desde mi experiencia en el ámbito.

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El Perfilado de usuarios y la privacidad

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El Modelado de Usuarios o Perfilado de usuarios es un proceso mediante el cual una máquina, entendiendo por una máquina a un ordenador o a un software, adquiere un conocimiento sobre el usuario o persona que la maneja, de forma que el servicio o funcionalidad que le aporta es de una personalización mucho mayor y se adaptada a su comportamiento, gustos, intereses, etc.

Esta adquisición de conocimiento sobre el usuario pasa por guardar datos sobre el mismo y trabajar con estos mismos datos para definir un perfil de comportamiento, gusto o intencionalidad asociada a él, que le  permite entender a la máquina cuales son los intereses de esa persona y predecir así, en cierta medida, su comportamiento. En las páginas web, por ejemplo, la información se suele obtener por medio de las Cookies, que son mini programas que guardan registros sobre la actividad de los usuarios en la misma página web desde la que se descargan y en algunos casos por toda la red. Ejemplos de algunos datos que son de interés para el perfilado de usuarios podrían ser las páginas que el usuario ha visitado antes de llegar a la nuestra, las que visita después de salir de la nuestra, su historial de navegación del que se puede obtener cuales son las páginas más visitadas, en caso de ser una página en la que se venden productos, cuales son los productos que ha comprado, cuales ha añadido a la lista de deseados, etc.

Con toda esta información, la máquina es capaz de definir un perfil de actuación. puesto que sabemos de dónde viene (páginas visitadas antes que la nuestra), a donde va (las que visita al salir), que compra, que tiene pensado comprar y todo lo contrario, que no compra, que no le interesa. Empresas como Amazon emplean esta información para hacer sugerencias sobre productos a los usuarios, pero no solo Amazon, agencias de viaje, de renting, localizadores de hostales u hoteles también emplean este tipo de tecnologías puesto que en última instancia lo que se consigue es ofrecer productos personalizados a los usuarios de manera automática, sin necesidad de que estos realicen cuestionarios o se le pregunte directamente.

Con estas tecnologías se ha conseguido aumentar la productividad de este tipo de negocios de una forma exponencial, pero esto tiene un coste, la privacidad. Este último año (2018) ha entrado en vigor la nueva ley de protección de datos la RGPD, pero han pasado muchos años antes de su llegada, tiempo en el que la información de los usuarios se obtenía en muchos casos sin su consentimiento, lo que hoy en día es un delito que ayer ni se contemplaba. El nivel de intromisión en muchos casos ha sido enorme, no solo empleando la información obtenida para personalizar un servicio, si no vendiendo esa misma información a terceros, con lo que se crea un mercado de información sobre los usuarios muy valioso para las empresas, mercado del que los usuarios no obtienen ningún tipo de beneficio, con lo que en cierta o total medida se les, o mejor dicho, se nos ha estado robando.

Según la forma de analizar la información obtenida, existen varios patrones de modelos de usuario, aunque generalmente se emplea una combinación de los mismos para definir los perfiles.

 

  • Modelo de Usuarios Estático: Son el tipo más básico. Una vez los datos principales han sido recopilados, normalmente no cambian, son estáticos. Los cambios en las preferencias de los usuarios no son registrados, y no se aplican algoritmos de aprendizaje para alterar el modelo.
  • Modelo de Usuarios Dinámico: Los modelos de usuario dinámicos permiten una representación de los usuarios más actualizada. Cambios en sus intereses, su proceso de aprendizaje o sus interacciones con el sistema son registrados y ejercen influencia sobre los modelos del usuario. Los modelos pueden además ser actualizados y tienen en cuenta las necesidades y objetivos del usuario al que siguen.
  • Modelo de Usuarios basados en estereotipos: Están basados en estadísticas demográficas. Los usuarios son clasificados en diferentes estereotipos o tópicos basados a su vez en la información recopilada, entonces el sistema se adapta a este estereotipo. Por lo tanto, la aplicación puede adaptarse al usuario aunque no haya datos sobre un área concreta. Esto es así, porque los estudios demográficos han mostrado que otros usuarios englobados en el mismo estereotipo poseen características semejantes. Como consecuencia, los modelos basados en estereotipos se centran principalmente en estadísticas y no toman en cuenta los atributos personales que podrían no encajar en el estereotipo. Sin embargo, permiten hacer predicciones sobre un usuario aunque haya poca información del mismo.
  • Modelos de Usuario altamente adaptativos: Intentan representar a un usuario particular y por lo tanto, permitir una gran adaptación del sistema. A diferencia de los modelos basados en estereotipos, no se basan en estadísticas demográficas, sino que intentan encontrar una solución específica para cada usuario. A pesar de que los usuarios pueden obtener un gran beneficio de estos sistemas, este tipo de modelos requieren recopilar una gran cantidad de información primero.

 

A modo de conclusión, insistir en la idea de que aunque ciertamente este tipo de software consigue un aumento de la productividad de las páginas en las que se emplea y que permiten obtener un modelo de negocio mucho más personalizado y adaptado a cada uno de los usuarios, tiene un lado peligroso y es la violación de la privacidad. Privacidad que a día de hoy está mucho más segura gracias a la nueva ley de protección de datos, pero que aún con ella no se garantiza la seguridad de nuestra privacidad en la red en el 100% de los casos.

Espero que este post haya servido para acercaros a un realidad y un modelo de software que yo personalmente encuentro muy interesante y al mismo tiempo alertar de una realidad que es la de la violación de la privacidad en la red, que es un tema del que se va a hablar mucho en los próximos años.

Hasta la próxima!

 

Bibliografía

 

El valor añadido de los datos en el mundo organizacional

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En este último post expondré mi punto de vista sobre los aspectos comunes que he identificado en los diferentes textos. En primer lugar voy hablar sobre un tema que se encuentra presente en todos ellos: los datos.

Los datos se encuentran detrás de cada nuevo producto o innovación tecnológica. Podríamos decir que el producto o la tecnología en sí sería la maquinaria, y el dato su combustible. Por este motivo, el volumen de datos que producimos está aumentando exponencialmente. Esto puede ser un problema ya que si no gestionamos adecuadamente dichas cantidades de datos, podemos perder el control sobre ellos, lo que supone numerosas consecuencias: fuga datos, exceso de información, problemas de privacidad… Por lo tanto, pienso que una de las principales ocupaciones de las empresas debería ser el tener una correcta gestión de los datos que generan y procesan.

Para dicha gestión, en primer lugar se debería tener consciencia de aspectos como qué tipos de datos se tratan, dónde se encuentran localizados, en qué parte del negocio tienen impacto… Es decir, tener formalizada una buena base a partir de la cual posteriormente se tomará como punto de partida para explotar los datos. En segundo lugar, se debería de establecer un método para integrar las diferentes fuentes de datos, ya que uno de los grandes problemas del big data es que los datos se encuentran en una amplia variedad de formatos, entre los cuales no sólo están los archivos de texto, sino también datos biométricos, voz, patrones de usuario… Pienso que disponer de una herramienta o tecnología que consiga unificar todo el espectro de datos es clave para sacarles el máximo rendimiento.

Por otro lado, los usuarios no son la única fuente de datos. Los dispositivos conectados que conforman el IoT (Internet of Things) aportan grandes cantidades de información que las empresas pueden utilizar para mejorar la calidad de sus servicios. Relacionándolo con la idea del apartado anterior de unificar los datos, otra de las ideas que se presentan en los textos es la poca o nula compatibilidad entre los diferentes dispositivos IoT. En mi opinión, se debería de establecer un protocolo universal mediante el cual cualquier dispositivo pudiese interactuar con el resto. De esta manera, las empresas se centrarían en mejorar la calidad de su producto y no tendrían que preocuparse por la implementación del sistema de comunicación. Además, la eficiencia de los programas inteligentes que hiciesen uso de los datos proporcionados por los dispositivos IoT aumentaría considerablemente debido a que al disponer de mayores cantidades de información se prestaría un servicio mucho más personalizado para el usuario.

Por último, me gustaría hablar sobre los Data Scientists. Cuando la información ha sido clasificada, depurada e integrada, aún no aporta un valor añadido importante a la organización. Es cuando los expertos en datos (o los llamados Data Scientists) realizan análisis y procesamiento de los datos mediante técnicas de big data cuando realmente se genera un conocimiento que sea de vital importancia para la toma de decisiones. Con esta idea quiero destacar que sólo por disponer de una gran cantidad de datos no vamos a conseguir una ventaja competitiva. Por ello, el papel de los Data Scientists es cada vez más importante debido a que son éstos los que extraen el conocimiento de unos datos que a simple vista sólo son los registros de la actividad de la organización.

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