Transcript Presentación - Centro de Innovación BBVA

CONOCE LOS DETALLES
DEL ECOSISTEMA
DEL BIG DATA
DATA
01
02
El valor de los datos,
por Marco Bressan
Cómo es el día a día
de un ‘data scientist’
03
04
SERIE INNOVATION TRENDS
INFOGRAFÍA
Claves del Big Data
CASO DE ÉXITO
Illustreets, Carto DB
05
06
Ejemplos reales de
uso del Big Data
MASTERCLASS
DJ Patil
01
El valor de los datos
Marco Bressan, Chairman & CEO BBVA Data & Analytics, nos cuenta en esta entrevista en BBVA Innovation
Center que el objetivo principal de su departamento es capturar valor de los datos (
) que tiene el banco.
Con una cantidad de datos importante de los
clientes, de sus obligaciones, “lo que buscamos es,
en primer lugar, centralizar esos datos, poder
mirarlos y poder extraer conocimiento, extraer
información de esos datos traducir ese
conocimiento e información en nuevos servicios,
en mejores servicios para nuestros clientes, etc.”
Por ello la aplicación más importante de Big Data (
)
es extraer información de nuestros clientes a partir
de lo que hacen, ya no es hacer una encuesta,
salir y preguntarle al cliente que le gustaría, sino
realmente ver, por ejemplo, cómo utiliza su cuenta,
qué tipo de movimientos hace, qué tipo de vida
tiene, y tratar de darle a ese cliente un mejor
servicio.
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En este sentido, el responsable de BBVA Data
& Analytics destaca la parte de inteligencia
comercial que se consigue para poder dar ese
mejor servicio, que es fundamental. Y, además,
ese conocimiento de los clientes, a su juicio, es
el que “nos permite evaluar mejor al cliente de
cara a productos que tenemos, como puede
ser dar créditos o prevenir el fraude, por
ejemplo”.
“El objetivo
es transformar
información
en servicos
para clientes”
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Competir gracias
al conocimiento
BBVA ha lanzado en España
proyecto un piloto en el que se
están utilizando los datos de
pagos para el pequeño y
mediano comerciante, con el
objetivo de hacer una mejor
estimación del riesgo que se
tiene a la hora de conceder un
crédito. Gracias a ese dato se
están dando un 4% más de
créditos, ya que se está
ajustando más esa estimación
y se está conociendo mejor a
todos los clientes.
Marco Bressan ha destacado
todo lo que se puede hacer con
ese conocimiento que se tiene
a partir de los datos, que es
precisamente ver qué nuevos
productos, qué cosas se
pueden brindar a los clientes.
Por ello, BBVA está trabajando
por agregar ese dato,
anonimizarlo y compartir
estadísticas sobre ellos. “Por
ejemplo, estamos trabajando
con secretarías de turismo
para entender mejor cuál es el
comportamiento de turistas
cuando visitan ciudades, el
comportamiento comercial y
mejorar la oferta turística en
esa ciudad”.
En su opinión, las empresas
trabajan para entender ( ),
por ejemplo, cuál es el impacto
que tiene un evento: si yo
organizo una fiesta en una
ciudad, si tengo un evento
importante, un congreso, una
conferencia, cuál es el impacto
comercial que tiene ese evento
en la ciudad... “Todo esto son
productos que se generan a
partir del dato que tiene el
banco y que tiene utilidad más
allá de las fronteras del
banco”.
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+4%
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02
Cómo es el día
a día de un ‘data
scientist’
El día a día de un equipo que trabaja en data
análisis se puede definir como un esfuerzo
multidisciplinar, porque es muy difícil que una
persona aislada delante de un ordenador
pueda obtener toda esa información. La clave
del equipo está en las personas que trabajan
juntas en varias disciplinas.
No solo se requieren conocimientos
tecnológicos, estadísticos o matemáticos,
también científicos de diferentes áreas: ya sean
sociales, geográficas, geopolíticas,
económicas...
Por eso, aunque pueda parecer que estamos
trabajando con un ordenador, se trata de
matemática y mucha estadística. “Es muy
divertido porque es un trabajo que, sobre todo,
explota la curiosidad, la creatividad, la
exploración, la prueba y error”, nos describe
Marco Bressan, Chairman & CEO BBVA Data &
Analytics.
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El data scientist tiene que tener un espíritu
científico, porque en su día a día la aproximación
científica es muy importante: “hay que trabajar
con datos, meterse dentro de ellos y tratar de
encontrar patrones e información que pueda
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llegar a ser relevante”.
03/INFOGRAFÍA
Claves de Big Data
DJ Patil nos ha dado las claves de esta tendencia en auge, no solo para
conocer cómo mejorar un producto gracias al data, sino para saber cómo
debes formar un equipo y cuál debe ser la metodología de trabajo para
aplicar los análisis de datos.
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Mejores productos de datos
Intuitivos
No añaden costes
de formación para
el usuario
Invocan un
sentimiento y buscan una
acción
Metodológicos
Satisfacen
la formación
Crean un ecosistema,
permiten compartir e interactuar
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Generan humanidad
¿Cómo las personas
pueden ayudar al
producto?
Metodología en el equipo
Conversar, los datos funcionan mejor
Operar todos a una, la mejor manera
de entender los datos es poniéndolos
en común antes
Debatir enriquece, no sólo una opinión
Intuición y experiencia,
a veces es la mejor solución
Contribuir para lograr
una decisión más rápida
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Consejos para el analista
Alta velocidad de observación,
control y una intensa curiosidad
Encontrar el origen de los
datos y derribar obstáculos
Limpia datos, separar los sitios
webs válidos de los problemáticos
Preguntarse acerca
de los deseos de la gente
No centrarse en algoritmos
sino en el problema
Narrar una historia
Usar datos para contar una historia
y ser capaces de comunicarlo
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04/CASO DE ÉXITO
Illustreets, la app geoespacial
que te ofrece todos los datos
para buscar una nueva casa
Un buen análisis de datos se puede transformar en una gran
herramienta, muy sencilla de usar de la mano de una buena
visualización de ese gran maremágnum de datos. Esto es lo que han
hecho los fundadores del proyecto Illustreets y CartoDB.
La búsqueda de vivienda es un proyecto importante en la
vida de cualquier persona. Las dificultades que te
encuentras para elegir barrio, para pensar más allá de lo
que necesitas en tu vida actual… es lo que preocupaba a
Manuel Timita y Katya Koval. Ellos son los fundadores de
Illustreets una aplicación
geoespacial ( ) que te ayuda en esta compleja decisión
ofreciéndote una visualización de todos los datos que tienes
que manejar para acertar en la búsqueda de casa.
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Timita y Koval se enfrentaron a
este problema en Inglaterra,
donde era muy difícil encontrar
información sobre la zona en
la que se encontraban las
vivienda, a pesar de que
existía una gran cantidad de
datos accesibles. Estos datos,
además, se publicaban cada
vez con mayor frecuencia e
incluso podían analizarse a
través de un documento
Excel… el problema radicaba
en que
la visualización de todos estos
datos no era nada intuitiva
para el usuario. Era muy poco
visual.
De hecho, a excepción de los
datos de compra/venta y
alquiler que provienen del
buscador de propiedades
Nestoria, todos los datos
usados en el proyecto
proceden del portal UK Open
Government
Data. Este portal contiene más
de 9.000 sets de datos
procedentes de los diferentes
departamentos del Gobierno
central inglés, así como de
instituciones públicas y
autoridades locales. Estos
datos tienen garantizado el
acceso gratuito y perpetuo
gracias a la legislación vigente
en Reino Unido.
La búsqueda de
vivienda es un proyecto
importante en la vida de
cualquier persona…
Ante este problema, los
fundadores de este proyecto
se dieron cuenta de la
necesidad de ilustrar toda esta
información disponible a través
...Timita y Koval se
de mapas. Es en este punto
enfrentaron a este
cuando surge la necesidad de
encontrar la visualización de la
problema en Inglaterra
solución que ya existía para
SERIE
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este INNOVATION
problema.
De dónde salen los datos
Además, la herramienta de
Illustreets ofrece a sus
usuarios el análisis de los
datos de hasta 15 bases de
datos diferentes procedentes
de los siguientes
organismos:
• Office for National Statistics
•
Department for Education
•
Land Registry
•
Ordenance Survey
(boundary
and postcode data)
•
Department for Communities
and Local Government
•
Police UK
•
Ofsted (school inspection
data)
•
Department for Transport
•
Environment Agency
Ante esta cantidad de datos,
desde Illustreets tenían el
objetivo de extraer y analizar
esta cantidad ingente de
datos para hacerlos
accesibles y útiles a través
de una aplicación
geoespacial que permitiese
visualizarlos de una manera
atractiva e interactiva.
Para ello han desarrollado
una herramienta eficaz (
)
para los que necesiten tomar
una decisión de comprar o
alquilar una casa en una
zona determinada o, para
aquellos que simplemente
quieran tener más
información de la zona en la
que viven.
Cómo visualizar
todos estos datos
Durante casi tres meses, el
equipo de Illustreets estuvo
investigando y probando
diferentes tecnologías y
herramientas de mapeo, tanto
comerciales como de código
abierto, hasta que eligieron la
plataforma CartoDB con sus
herramientas CartoDB.js,
CartoCSS y SQL API para
crear la visualización de todos
los datos que solicite el usuario
en la aplicación.
el principal factor de testeo
porque el reto del proyecto
era garantizar una buena
experiencia de uso.
Esta aplicación permite al
usuario con una única
búsqueda o un clic en una
zona del mapa ( ):
•
Obtener información de
manera rápida al pasar
el ratón sobre el área
seleccionada.
•
Buscar por precio
medio de compra y
alquiler para ajustar la
búsqueda al
presupuesto
disponible.
•
Estimar el tiempo de
viaje entre dos puntos.
•
Acceder a información
como el nivel estándar
de vida, los crímenes
reportados, el precio de
los colegios.
De hecho, la usabilidad ha sido
la clave, porque se convirtió en
SERIE INNOVATION TRENDS
05
Ejemplos
reales del
uso de Big
Data
Big Data y Data son dos de las
palabras más de moda en el
ecosistema de la innovación y
el emprendimiento. Sin
embargo, ¿conocemos casos
reales y concretos en los que
se haya utilizado? (
)
Desde BBVA, hasta Obama,
pasando por el béisbol o incluso
la Semana del Orgullo Gay en
Madrid, el uso de datos y su
análisis para predecir
tendencias y comportamientos
está ya entre nosotros y
promete quedarse mucho
tiempo.
En los últimos años,
encontramos algunos ejemplos
muy llamativos
en el uso y análisis de Data y
Big Data ( ) que, de alguna
manera, sirven tanto para crear
nuevos productos, como para
predecir comportamientos y
tendencias, optimizar acciones
de marketing, etc. Destacamos
los siguientes:
Macy’s y sus precios
en tiempo real
Macy’s es uno de los comercios
Este artículo trata de mostrar
minoristas más importantes de
algunos de estos ejemplos, en
los Estados Unidos, que
áreas tan diversas como el
destaca por su e-commerce.
deporte, la política o la
Utilizando la tecnología de SAS
economía.
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Institute ha conseguido mejorar
sus ingresos y la experiencia del
Gracias a la velocidad de
análisis y los informes
obtenidos con esta nueva
tecnología, han reducido en
500.000 dólares el gasto
anual de analítica. Macy’s
sabe hoy perfectamente el
impacto de sus newsletters
y notificaciones y conoce
mejor a los clientes más
satisfechos, lo que les gusta
y lo que no... Hoy, el uso de
estos datos, les permite
segmentar al máximo sus
envíos, de manera que
envían menos emails, pero
con mucho más impacto y
han conseguido reducir las
de suscripciones hasta en
un 20%. Gracias a la
utilización de un algoritmo y
al control de la demanda y
el inventario, pueden lanzar
ofertas cruzadas, ajustar
precios y hacer rebajas casi
en tiempo real para sus 73
millones de artículos a la
venta.
Juegos de pelota y
millones de datos
Casi todo el mundo ha oído
hablar de la película Moneyball:
Rompiendo las reglas (2011), si
no es por Brad Pitt, al menos sí
como ejemplo del uso de Data.
Ocurrió en la pretemporada de
2002 en Oakland Athletics de las
Grandes Ligas de Béisbol de los
Estados Unidos. El gerente
deportivo Billy Beane,
revolucionó la historia del club y
posiblemente del deporte
en general, tras fichar a un joven
economista, Peter Brand, que
traía nuevas ideas. Juntos
contrataron jugadores
infravalorados, pero
económicamente rentables, con
un criterio de selección muy
diferente. La intuición y sapiencia
de los ojeadores es sustituida por
las conclusiones de los análisis
de estadísticas y números
acumulados a la hora de
establecer las necesidades del
equipo y los jugadores que mejor
se
adaptan
a TRENDS
éstas.
SERIE
INNOVATION
En la actualidad contamos con
muchos más casos en los que se
usa Big Data en el deporte ( ).
Los equipos de la NBA ya tienen
implantado el uso de datos a la
hora de preparar la estrategia en
partido, mientras que la NFL
tiene una plataforma que ayuda
con sus aplicaciones a los 32
equipos a tomar las mejores
decisiones en base a la analítica
de datos: desde el estado de la
superficie del césped a las
condiciones climatológicas,
pasando por datos de la etapa
universitaria de cada jugador...
todo está registrado y todo puede
servir para sacar conclusiones
diversas, como
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la de prevenir lesiones en
jugadores. Además, analiza las
preferencias de los aficionados
gracias a su aplicación NFL
Now, que ofrece la posibilidad
de que éstos creen su propio
canal con contenido variado de
la NFL: vídeos divertidos,
cheerleaders preferidas,
información por equipos, por
jugadores, etc. También utilizan
NetApp para almacenar todos
estos datos. Con esto consiguen
establecer las demandas de los
fans y facilita las cosas a la hora
de establecer acciones de
marketing, expandir el mercado,
encontrar los partners más
apropiados, etc.
La reelección de Obama
Tras su primer mandato, el presidente de los EEUU,
Barack Obama, decidió utilizar Big Data para su
reelección en 2012. Un centenar de personas
trabajaron en el departamento de analítica de la
campaña. 50 estaban fijos en las oficinas centrales,
otros 30 se movilizaron a lo largo y ancho de las
distintas sedes del país, y 20 estaban únicamente
centrados en la interpretación de los datos
recibidos.
Tras un primer análisis, los esfuerzos de la
campaña se enfocaron en tres aspectos: registro
(recoger datos de los votantes convencidos),
persuasión (dirigirse a los dudosos de una forma
eficaz) y voto del electorado (asegurarse de que los
partidarios fueran a ejercer el voto sí o sí). Por
primera vez, los tres equipos de las campañas
electorales: el de campo, el digital y el de
comunicación, trabajaron con una estrategia
unificada con los respectivos datos de cada uno. El
motor de todo, la plataforma inteligente utilizada fue
HP Vertica.
demográficos, audiencias, precios de publicidad,
programas... (se mejoró en impacto y
segmentación). Con su analítica, el equipo de
Obama optimizó la comunicación y mejoró la
respuesta del electorado afín, permitiendo no
malgastar recursos, tiempo y dinero en los
votantes que no eran de su partido.
BBVA: Mobile World Congress
y Turismo Madrid
BBVA también ha realizado diversas pruebas de
Big Data, en las que además, se ha dado
importancia a su visualización para permitir que
sean más comprensibles a ojos de un
espectador neófito. En Barcelona en 2012, se
hizo la medición del impacto económico del
Mobile World Congress. Para ello, se extrajeron
datos de las transacciones realizadas con
tarjetas de crédito, tanto la semana antes como
la semana en que tuvo lugar el evento.
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Entre las acciones más efectivas que permitía esta
plataforma: recoger datos a pie de campo y realizar
un feedback rápido vía notificaciones email (se
mejoraba en tiempo y eficiencia); o detectar los
nichos en los que funcionaría mejor la publicidad en
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TV cruzando datos de los votantes con otros
Los resultados sirven para concluir los lugares,
días y horarios donde más “movimiento” hubo,
algo que, por ejemplo, puede servir a los
comercios para reforzar sus acciones de
marketing y venta de cara a eventos similares o
a las propias ciudades para hacer lo propio con
sus promociones turísticas.
Otro ejemplo de estudio es el realizado por
BBVA en el que se analiza el uso de las tarjetas
de crédito en España durante la Semana Santa
de 2011 en cuatro sectores: mercados y
alimentos, bares y restaurantes, moda y
gasolineras.
Un último ejemplo de la entidad fue el llevado a
cabo junto con el Ayuntamiento de Madrid que,
bajo el título Dinámicas del Turismo en la Ciudad
de Madrid, analiza el comportamiento de los
turistas
en cuanto a su actividad comercial durante 2012.
Entre los muchos resultados, el estudio sirvió
para cuantificar el impacto económico del Orgullo
Gay
en diversas zonas de la ciudad. El gasto
comercial aumentó un 24% respecto a la misma
semana del mes anterior. Además, se conocen
otros datos interesantes como los turistas que
más gastan,
en qué gastan, por dónde se mueven, etc.
Data y Big Data están cambiando
muchas cosas, ya no sólo a la hora
de tomar decisiones comerciales,
deportivas, políticas o de otra índole
sino también a la hora de crear
productos, de innovar, almacenar
datos, desarrollar, visualizar las cosas...
Es una tendencia que se ha
generalizado y que parece que va a
quedarse entre nosotros mucho tiempo.
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06/MASTER CLASS
DJ Patil nos enseña a utilizar los datos
y a construir grandes productos
DJ Patil, VP Product de RelatelQ en Crunchbase, es uno de los Data Scientist
más renombrados del mundo. El Centro de Innovación BBVA acoge esta
masterclass en la que explica diversos conceptos sobre Big Data.
Patil nos introduce en metodologías de trabajo en torno al análisis de datos,
en el creciente interés de este fenómeno que se ha convertido en
mainstream, en cómo interpretar los dashboards, en la importancia de
predecir las tendencias, en la experiencia de usuario, en casos prácticos
relacionados, en las claves que debe manejar un data scientist, etc. Una
charla amena y muy útil en la que tienen cabida cosas tan diversas que van
desde Angry Birds, hasta Star Trek, pasando por dobles péndulos,
huracanes, gurús, nerds...
¿Quieres conocer la profesión más sexy del momento?
¿Quieres ponerte al día con una de las profesiones más demandadas?
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El primer Chief
Data Scientist en
la Casa Blanca (
)
El nombramiento de DJ Patil
es una apuesta clara del
presidente de EEUU, Barack
Obama, por la innovación y el
emprendimiento.
A partir de ahora, Patil
trabajará codo con codo
con el director de
Información y Servicio
Digital de los EEUU con un
único objetivo: el
uso de las nuevas
tecnologías ( ) para
servir
mejor a los ciudadanos
estadounidenses.
A lo largo del mandato de
Barack Obama, el
Gobierno de EEUU ha
dado pasos importantes en
relación a la innovación y el
emprendimiento. Entre
otras acciones en este
sentido, además de abrir
138.000 bases de datos al
público para facilitar el
trabajo de los
emprendedores, se han
mejorado los accesos y
servicios a los datos
personales digitales de los
ciudadanos.
El que fuera vicepresidente de
Producto de RelatelQ y ex
LinkedIn, Greylock Partners,
Skype, PayPal o eBay, tiene
por delante una bonita tarea
que comenzará con la
participación en la iniciativa de
la Administración sobre
Medicina de Precisión, que
trata de usar Data para dotar
a las clínicas de las mejores
herramientas, así como del
conocimiento y las terapias
para seleccionar los mejores
tratamientos adecuados a
los pacientes. ( )
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