El futuro pertenece a quienes se preparan para hoy

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El futuro pertenece a quienes se preparan para hoy

El futuro ha llegado, estaba en la canopia de los árboles, entre la fronda. Ahora que empiezan a caer las hojas es ya un hecho innegable. Alguna gente no se ha dado cuenta, todavía, los que no miran a lo lejos. Los que nunca levantan la vista de la pantalla en la oficina, los que tampoco quitan ojo de la carretera cuando vuelven a sus casas ¡Despertad!

No estamos ante una serie de eventos a los que se pueda reaccionar, son más bien cambios sutiles que se dejan entrever y que hay que buscar activamente y abrazar.

La materia prima

Todo ha cambiado. El dato que recibimos no es estructurado, tiene una forma en un servicio web, otra en una aplicación móvil, y otra diferente en una cafetera conectada. Todas ellas enriqueciendo el perfil de un individuo en una cosmogonía user-centric. Nos siguen interesando las vistas de página, pero no es la única metáfora que empleamos para analizar el espectro de eventos que devienen de la interacción. Ahora medimos pasos cuando el usuario sale a correr, conocemos lo que le gusta, cuándo está despierto y cuándo está trabajando. Le seguimos a través de todos sus dispositivos de forma que recibimos más bien un stream de datos que eventos dispersos. Cambia el producto, pero no ha cambiado la manera de cocinarlo.

¿No?

La cocina

La media y la varianza semanal estaban bien cuando sólo veías la sombra de los clientes entrando en la tienda. Pero ahora vemos a color, ponemos atributos a estos clientes y los clasificamos en grupos más o menos homogéneos. Si tuviéramos tiempo no sería descabellado observar uno a uno cada uno de estos clientes para ver si se parece a algún otro que nos haya reportado beneficio. Pero no lo tenemos, nuestro tiempo es finito y las operaciones aritméticas no se le dan bien a nuestro cerebro basado en el carbono.

¿Qué podemos hacer, pues, para descubrir las similitudes y patrones que el análisis estadístico no es capaz de ver? Pues lo mismo… pero en otro cerebro, en uno de silicio.

El nuevo análisis

Este aprendizaje delegado tiene nombre, se llama Machine Learning, y ya existe. Los grandes como Google y Adobe lo implementan de una u otra forma como mencionamos en este artículo. Resulta especialmente interesante, hoy en día, en el perfilado de audiencias, pero su uso va desde predicción de CTR en campañas de Google AdWords a recomendación de contenidos en Netflix.

Diagrama de Venn de disciplinas de análisis de datos.
Fuente: www.analyticsvidhya.com

 

Ya sabemos lo que puede hacer la analítica basada en modelado estadístico, va a seguir ahí cuando la necesitemos. Ahora toca cambiar.

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