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Data-Day: un lugar para iniciarse en el mundo de los datos

Data-Day reúne una serie de conferencias de tomadores de decisiones, ingenieros y científicos de datos con el objetivo de generar diálogo sobre la ciencia de datos y sus posibles aplicaciones.

miércoles 31 de enero de 2018 - 13:34

La economía tradicional está basada en la escasez de recursos: el petróleo es escaso y por lo tanto es valioso. La economía de datos es distinta por la abundancia de este recurso y tanto los jóvenes que están interesados en estudiar algo relacionado con la extracción y análisis de datos, como las empresas que quieren implementar alguna solución de Inteligencia Artificial o de Machine Learning para generar su propia información, pueden empezar por acudir a Data-Day, el próximo 15 de marzo en la Ciudad de México.

Data-Day reúne una serie de conferencias de tomadores de decisiones, ingenieros y científicos de datos con el objetivo de generar diálogo sobre la ciencia de datos y sus posibles aplicaciones en distintos tipos de negocio o emprendimiento social.

La ciencia de datos, según Jesús Ramos, director de Contenidos de Data-Day y director de Operaciones de Datank.ai, startup especializada en Ciencia de Datos, se resume en la transformación de datos en conocimiento accionable. Los científicos de datos se preguntan por qué sucede un fenómeno de negocio y cómo mejorarlo, y con ello eligen los datos para limpiar y analizar; mientras que los ingenieros y programadores se preocupan por desarrollar aplicaciones de software que faciliten la utilización de dicha información y los tomadores de decisiones ponen en acción el uso de los activos que suponen estos datos.

De acuerdo con datos del Imco, cada año egresan de los centros universitarios alrededor de 113,000 programadores. En contraste, la suma de matemáticos y físicos que salen de las aulas no supera los 350 egresados cada año. “A estos matemáticos y físicos hay que restarle los que se dedican a la academia y aquellos que emigran a otros países y esos son los que nos quedan en la ciencia de datos”, dijo Jesús Ramos.

Volver las matemáticas una disciplina operacional es el objetivo de la ciencia de datos y supone un trabajo colaborativo. Por eso es necesario que esos más de 100,000 programadores que cada año salen de las universidades convivan y discutan con científicos de datos y tomadores de decisiones empresariales para que conozcan y se adentren en esta veta que mezcla las matemáticas con el código de programación.

Para el director de Operaciones de Data-Day, el comité coordinador del evento busca que todos los sectores se den cuenta de las posibilidades en el mejoramiento de la calidad de vida que suponen la ciencia y la economía de datos, no sólo en los negocios sino también en la implementación de proyectos sociales.

Sector público, pionero en análisis de datos en México

De acuerdo con Jesús Ramos, las prácticas de análisis de datos llevan bastante tiempo realizándose en México, sobre todo en el sector público.

“Las regresiones lineales que utilizan los economistas en el Banco de México para hacer proyecciones sencillas implican la existencia de un algoritmo de aprendizaje que de manera muy sencilla puede arrojar una predicción. No se llamaba ciencia de datos, ni machine learning o artificial intelligence, se llamaba estadística”, dijo el director de Operaciones de Data-Day.

De acuerdo con el también catedrático del ITAM, este nuevo lenguaje tecnológico es tal vez uno de los factores que han hecho que el sector privado esté confundido acerca del uso de datos.

Comenta que no es extraño escuchar al director de una empresa pedir soluciones de machine learning para el negocio sin tomar en cuenta que lo más importante a la hora de implementar una estrategia de análisis de datos es la calidad de estos y en la mayoría de las compañías, lo que abunda es la fragmentación de la información.

“Ni el machine learning ni la inteligencia artificial suponen retornos brutales ni una maximización exponencial del alcance que tienen las compañías o sus marcas. Muchas veces el ecosistema de datos de las empresas está fragmentado, incluso a veces el histórico de datos no está integrado de manera correcta y tampoco se preocupan por recabar datos de manera confiable. Entonces el mayor costo a la hora de implementar una solución de análisis de datos no es económico ni tecnológico sino cultural: las compañías tienen que tratar a los datos como un activo que vale la pena guardar y administrar como si fuera dinero”, dijo Jesús Ramos.

La ciencia de datos también requiere que la aplicación de algoritmos matemáticos se haga con rigor y no gracias al fetichismo tecnológico, como lo llama el director de Contenidos de Data-Day. “Los programadores se tienen que dar cuenta de que esto no es fácil, que el 80% del tiempo se lo van a pasar limpiando y ordenando datos”, dijo Jesús Ramos.

En esto Jesús concuerda con Melanie Mecca, directora de Productos y Servicios de Gestión de Datos del Instituto de Integración de Modelos de Madurez de Capacidades (CMMI), que se presentó durante primer el Congreso Internacional de Gestión de Datos e Información de DAMA, y para quien un deficiente modelo de gestión de datos recae en un 19% en la recolección o extracción de la información y en un 60% en la organización y limpieza de la misma.

DAMA es una de las organizaciones que patrocinan la realización de Data-Day. Entre estas también se cuenta al ITAM, Datank, The Data Pub, Software Gurú, DataIQ, VinkOS, QLink y R Studio.