El entrenador, el detective y el estratega: analítica

Tienes 40 millones de dólares para invertir en 25 jugadores de beisbol. Tu oponente ya gastó 126 millones de dólares en sus propios 25 jugadores. ¿Qué haces con tus 40 millones para evitar la humillación de la derrota? La respuesta no está en la suerte ni en contratar jugadores sobrevalorados, sino en los números y el análisis del desempeño histórico de cada jugador, de sus habilidades físicas, del récord de sus lesiones, de su historia, de los factores externos que influyen en su ejecución.

Esto lo plasma Michael Lewis en su libro Moneyball, en el que relata cómo a inicios de la década pasada, Billy Beane, director del equipo de beisbol Oakland Athletics, llevó a la victoria a su equipo de bajo presupuesto frente a rivales de las Grandes Ligas, basando sus estrategias en la estadística y la informática. El caso es emblemático para demostrar las posibilidades de lo que hoy se conoce como la analítica de datos.

Lo que hacía era analizar todos los grandes volúmenes de datos de los jugadores para tener una ventaja competitiva, y que después los equipos de beisbol, futbol americano, soccer, todos utilizan analítica para predecir cuál es el mejor resultado , explica José Luis Sánchez, presidente de SAS para la región norte de América Latina.

SAS es una empresa estadounidense fundada en 1976 por el doctor James Goodnight en Carolina del Norte. Se especializa en el desarrollo de soluciones informáticas de inteligencia de negocios a partir del análisis de datos, aunque en sus inicios se enfocó en el sector agrícola para predecir cuándo se obtendrían las mejores cosechas de maíz y trigo. La creación de SAS es también producto de una década previa de investigación académica sobre el uso, procesamiento y análisis de información.

Cuando vi que estaban usando SAS para predecir cuál era la mejor combinación de jugadores y el mejor resultado, entendí que se puede usar en cualquier cosa. Si podemos combinar elementos tan variados y distintos como los jugadores de beisbol, entonces podemos saber lo que queremos como tomadores de decisión y predecir qué combinación de variables necesitamos para tener el resultado que buscamos , relata el directivo.

Si las investigaciones sobre el análisis computarizado de datos datan de casi medio siglo, en el caso de SAS, ¿por qué es hasta ahora cuando se coloca bajo los grandes reflectores de la industria tecnológica?

Uno, por el volumen de información que se está generando más rápidamente. El volumen, variedad y velocidad de la información de los datos es un gran propulsor, pues ahora tenemos más datos de los que podemos analizar antes. Y a esto se suman los avances tecnológicos de poder de cómputo , explica el directivo.

Este fenómeno se documentó en el estudio Universo Digital para el 2012 de la firma de análisis IDC y la tecnológica EMC, divulgado en enero. Las firmas calculan que para el 2020, el volumen de información digital a nivel mundial llegará a los 40 Zettabytes (ZB). Dos años antes se calculaba que alcanzaría los 35 ZB.

Los 40 ZB equivalen a la capacidad de almacenamiento de 10 billones de DVD e implica un volumen de información 50 veces mayor al existente en el 2010 y supone que el tamaño del mundo digital se duplicará cada dos años a partir del 2012.

Shawn DuBravac, economista en jefe y director de Investigación de la Asociación de Electrónica de Consumo, vaticinaba a inicios de año que la humanidad entró en una era donde todo es medible y el análisis de la información desarrollará nuevas formas de hacer medicina, hasta revoluciones tecnológicas como la creación de automóviles que se manejan solos.

Con los recientes casos sobre espionaje gubernamental y las solicitudes del gobierno estadounidense a firmas como Google, Yahoo, Microsoft o Facebook para que brinden información de sus usuarios, se evidencia aun más el valor que pueden generar los datos y su análisis informático.

Lo que buscan todos es poder analizar entre todos esos datos. Los gobiernos se están centralizando en big data, qué pueden encontrar entre esos datos y están buscando el análisis de los mismos. Buscan comprender todo lo que pudiera haber , considera José Luis Sánchez, de SAS.

SAS no es la única empresa con oferta hacia la analítica. Grandes tecnológicos como IBM, Oracle, SAP o EMC ofrecen soluciones de analítica de datos para realizar campañas de mercadotecnia personalizadas al consumidor, para prever escenarios económicos y de consumo o para mejorar la eficiencia de recursos.

Antes competíamos con empresas específicas de nicho y ahora los grandes jugadores han comprado y adquirido muchas empresas y están incorporando analítica a su oferta, pero una de las grandes ventajas de SAS es que todo el camino nos hemos dedicado a esto. SAS no sólo es de hardware, software o datos, sino que tenemos el enfoque de crear las soluciones a problemas específicos , asegura el directivo.

Esto se traduce en el presupuesto destinado a investigación para resolver problemas particulares, desde la predicción del comportamiento de una epidemia como la influenza tipo A H1N1 hasta la prevención de fraudes en el sector asegurador.

El 25% de todos los ingresos de SAS a nivel mundial se dedica a la investigación y desarrollo y SAS vende casi 3,000 millones de dólares anuales a nivel mundial , agrega.

SAS tiene presencia oficial en México desde hace 21 años, aunque su primer cliente en el país fue Bancomer, con el que tienen relación desde hace tres décadas. La mayoría de los clientes de la firma es del sector financiero o de telecomunicaciones.

SAS en México, además de comercializar, también desarrolla soluciones.

Somos casi 200 en la oficina de México. Hace ocho o nueve años éramos 25 y ahora somos poco más de 200. Aunque las ventas han incrementado dramáticamente esos años, el número de vendedores no tanto. De 10, ahora son 15, pero antes eran nueve las personas de consultoría y servicios profesionales y ahora ya suman 90 personas , dice el ejecutivo.

En México, por ejemplo, se adaptó una solución para la detección de fraudes a una operadora de telecomunicaciones para evitar el éxodo de usuarios a raíz de la portabilidad numérica.

Mediante el análisis de las llamadas, mensajes y hábitos de uso de los usuarios, la solución de analítica podía identificar quiénes eran usuarios influyentes sobre otros, a quiénes se dirigieron las campañas de mercadotecnia para la fidelización de clientes.

Ayudamos a esa compañía a que se enfocara en las mujeres de 16 a 17 años, pues en muchos casos son ellas, y no el papá que esta pagando la cuenta, las que tienen mayor poder e influencia sobre sus amigas.

También pasaba a nivel corporativo. Veíamos llamadas entrantes y salientes y logramos que los usuarios se trajeran toda su comunidad de teléfonos móviles , indica José Luis Sánchez.

Esta solución ha sido adoptada por otras oficinas de SAS para sus clientes de telecomunicaciones, principalmente en Latinoamérica.

Pero para obtener un mayor provecho de la nueva moneda de cambio , como llamó Shawn DuBravac al big data, se necesita integrar las soluciones de analítica a carreras profesionales y disciplinas que no estén relacionadas directamente con las matemáticas, las ingenierías o la ciencia.

Trabajamos mucho en que se use la analítica más allá de una materia de probabilidad y estadística, sino en poder visualizar los problemas y las soluciones, verlos de diferentes maneras y desarrollar muchos profesionales en ese sentido. La analítica es un diferenciador competitivo y es algo que todos vamos a tener que manejar , agrega.

julio.sanchez@eleconomista.mx