Graphext Redes, dimensiones y topologías: business intelligence hecho arte

La startup española Graphext permite agrupar y visualizar grandes bases datos con el objetivo de generar un conocimiento con el que las empresas puedan tomar mejores decisiones

"Una herramienta para sacar inteligencia de datos", dice Victoriano Izquierdo, uno de los fundadores de Graphext, en un intento por definir la startup. Él y su troupe son un grupo avenido y bien hallado que, hasta hace poco, se encontraba trabajando en Campus Madrid y que ahora se ha mudado a sus propias oficinas. Son una empresa relativamente misteriosa, en la que han querido invertir muchos fondos y business angels. Ellos, sin embargo, han optado por un crecimiento alejado de los ritmos que normalmente exige el capital riesgo. Hasta ahora, han cerrado una ronda de financiación por unos 600.000 euros. Y no les va mal: empezaron dos y ya son nueve.

El objetivo de Graphext es amplio y, si quieren, algo difuso. Quieren que su aplicación haga preguntas e indique a sus usuarios dónde buscar soluciones a sus problemas. Están pensando en empresas, claro, con muchos datos. La idea, apunta Izquierdo, es "convertir esto que llamamos datos, una tabla de excel muy grande, en conocimiento, en algo con que una empresa pueda tomar mejores decisiones".

Graphext trabaja varias etapas. En la primera, señalan desde el equipo, intentan "hacer una herramienta exploratoria muy buena". ¿Para qué? Para que el usuario sea capaz, tras cargar un conjunto de datos, de ver y observar cosas muy rápidamente, haciendo muchas combinaciones.

Graphext permite la visualización de bases de datos.
Graphext permite la visualización de bases de datos. VP

La startup española, fundada en 2015, trabaja sin especializarse en un solo tipo de dato ni en un tipo de sector: desarrollan una herramienta horizontal que a base de recetas es aplicable a cualquier sector. El reto es, pues, mayúsculo porque una de las limitaciones de la inteligencia artificial (IA) es el dominio: no hay buen motor de IA sin especialización en un dominio. O eso pensábamos hasta ahora.

Graphext desarrolla una herramienta horizontal que a base de recetas es aplicable a cualquier sector

Graphext quiere que ese amplio enfoque de negocio no sea una limitación sino al contrario una virtud. Lo es para Google, cuando captura datos de libros, de correos electrónicos, de navegación para entender nuestros patrones y diseñar productos que atiendan problemas. Lo puede ser para Graphext y sus clientes, claro.

El 'insight' entra por los ojos

En Graphext saben que combinar la captura de datos masivos necesita una visualización potente. De lo contrario, la solución cojearía por su pata más llamativa. Juan Morales, empleado de la firma, considera que poder reducir toda la dimensionalidad de los datos a una sola topología permite luego a Graphext pintar en pantalla todos los datos de manera sencilla de entender.

La startup permite dar un formato visualmente atractivo a una amalgama de datos desestructurados.
La startup permite dar un formato visualmente atractivo a una amalgama de datos desestructurados. VP

Una parte de los datos vienen por defecto en un formato de tabla. Con ellos, Graphext genera un clustering (una agrupación de datos en función de distintos criterios) para mostrar algo visualmente más atractivo que una tabla. Sin embargo, si los datos no tienen estructura -un caso muy frecuente-, la herramienta genera una topología de la red de datos sobre la que volver a pintar las dimensiones (los criterios por los que se agrupan los clusters) en un eje de coordenadas es relativamente sencillo. Consiguen así volver a dar un formato visualmente atractivo y entendible a una compleja amalgama de datos desestructurados.

Graphext consigue dar un formato visualmente atractivo y entendible a una compleja amalgama de datos desestructurados

En muchas ocasiones, el reto de las empresas no está en entender los patrones ocultos en los datos que recopilan, sino en limpiarlos y obtenerlos de manera ordenada. Esa es quizás una de las virtudes más destacadas de Graphext, que pretende ser una herramienta que, con el tiempo, aprenda de los datos introducidos y señale patrones o comportamientos sobre los que el cliente debería poner su atención.

'Inteligencia' artificial

No nos damos cuenta pero la inteligencia artificial actual, por avanzada que parezca, está lejos de la inteligencia humana. Se limita a señalar muy frecuentemente, a detectar patrones muy repetidos y avanzar comportamientos sobre estos patrones. Cuando detecta patrones nuevos, tiene que esperar a que un humano tome una decisión, pero cumple bien la función de anticiparse a esas tendencias. Estamos lejos de tener HAL 9000 pero el deep learning es una bendita revolución ya.

De hecho Graphext trata de puentear estos dos escenarios. Al etiquetar colecciones de datos de forma masiva, sus clientes están alimentando la potencia del motor de Graphext que, en consecuencia, será capaz de progresivamente detectar nuevos patrones que al cliente inicialmente le han pasado desapercibidos.

Las virtudes de la inteligencia artificial siguen lejos de las que muchos imaginamos, pero lo que motores como Graphext demuestran es que el ritmo al que aprenden las máquinas no para.



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