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Juan Manuel López Zafra

Big data

Improvisación

No es admisible un “no lo sabemos” tras otro en cada comparecencia, después de cincuenta días encerrados. No es admisible tanta improvisación

El ministro de Sanidad, Salvador Illa, y Fernando Simón, director del Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias.
El ministro de Sanidad, Salvador Illa, y Fernando Simón, director del Centro de Coordinación de Alertas y Emergencias Sanitarias. Efe

¡Datos! ¡Datos! ¡Datos! gritó con impaciencia. No puedo hacer ladrillos sin arcilla.” Sherlock Holmes

Target es una cadena de supermercados norteamericana que está, ella sí, en el top ten de sus pares en su país. En el último año fiscal, recién concluido, ha generado un Ebitda (esa cifra mágica que muestra la salud del corazón del negocio, el beneficio bruto de explotación antes de deducir los gastos financieros) de 7.262 millones de dólares, un 10% más que el año anterior. Su tarjeta de fidelidad cuenta con más de 10 millones de clientes activos. Ya en 2012, el director de analítica de datos se dio cuenta de que los clientes “respiramos” a través de nuestras compras. Nuestro ADN comercial se encuentra en cada ticket. Y ese ADN muta con las variaciones vitales por las que pasamos. Crecemos acompañados de esa tarjeta, nos casamos con ella, envejecemos con ella. Y Target descubrió, tirando del hilo a partir de cada ticket de compra, estudiando cientos de miles de transacciones, que los hábitos de sus clientas embarazadas sufrían tantas modificaciones como las que soportaba su cuerpo, ligeras al principio, pero significativas. Target estudió su comportamiento, pronosticó su estado y reaccionó mediante promociones específicas.

No improvisó. Analizó los datos

Ese mismo año pasará a la historia por ser el año en el que Sandy tocó tierra en Nueva York. El trabajo para el servicio de seguimiento de huracanes estaba siendo enorme desde los días anteriores, fundamentalmente por la magnitud: más de 1.800 kilómetros de diámetro (dos veces el ancho de la península ibérica), vientos sostenidos superiores a 185km/h… y una trayectoria que lo lanzaba directo contra Nueva York, con sus más de ocho millones de habitantes censados. El desafío para los servicios de emergencias y meteorológicos fue monumental, más aún teniendo en cuenta que dispusieron de sólo seis días para reaccionar: predecir trayectorias probables, la intensidad del impacto, zonas potencialmente afectadas, población en riesgo, cómo advertirla de cada decisión que se iba tomando...

Sandy golpeó finalmente Nueva Jersey, al sur de Nueva York, el 30 de octubre; dejó más de 50 fallecidos en la ciudad y unos 19.000 millones de dólares en daños asegurados. Sin embargo, durante todo el proceso, los organismos encargados de monitorizarlo aprendieron, predijeron y actuaron. Su actuación desde el primer día, sin despreciar el riesgo en ningún momento, salvó miles de vidas.

No improvisaron. Estudiaron los datos

BlackRock es la primera gestora de fondos del mundo, con un volumen de activos bajo gestión de 6,5 billones de dólares (esos que nuestro presidente llama trillones). Sus ingresos netos en el primer trimestre de 2020 han alcanzado los 35.000 millones de dólares. Analizando los portales de empleo, como LinkedIn o Monster.com, a finales de 2015 sus analistas del área de Systematic Active Equity observaron un importante incremento en las ofertas de Amazon Web Services, la filial de Amazon de servicios en la nube. En pocas semanas, se registraron más de 2.000 ofertas de empleo, lo que supuso un aumento del 76% respecto de la tendencia. Tomaron posiciones. Un mes más tarde, la matriz anunció un incremento de los ingresos mayor que el esperado por el mercado, debido fundamentalmente al mayor negocio generado por AWS. La acción de Amazon pasó de 434 dólares el 30 de junio de 2016 a 593 dólares sólo un mes después. La ganancia para la matriz fue enorme.

No improvisó. Estudió los datos

Mientras BlackRock estudiaba los portales de empleo, un pequeño club se enfrentaba a su segunda temporada en la primera división del fútbol británico, la famosa Premier League. La modestia presupuestaria del Leicester City era tal que sus 17 millones de euros en fichajes palidecían al lado de los 75 millones que habían pagado los reds por Di Maria, o los 40 millones del Chelsea por Diego Costa en la temporada 2014-2015; más aún si tenemos en cuenta que esos 17 millones eran la suma de todos los fichajes de cuatro años. Proteger a la plantilla se torna vital en tales circunstancias. Tal empeño puso el equipo técnico en esa tarea que siguió invirtiendo en tecnología de monitorización de tendones, sensores biométricos y geolocalización para medir las posibles sobrecargas musculares y el rendimiento en carrera. Así, con una aproximación científica, perdió 275 días acumulados en lesiones; el Arsenal, por su parte, perdió 1.137. Sólo en ocho ocasiones algún jugador de los foxes estuvo más de dos jornadas sin vestirse, por las más de 24 del Arsenal. El Leicester City cuidó a sus jugadores, su principal activo. Por primera vez en la historia, un equipo que no había acabado entre los tres primeros la temporada anterior ganaba la Premier.

No improvisó. Analizó los datos

Estamos en un cambio de paradigma. Todos los casos anteriores son ejemplos de data driven decision making, o toma de decisiones basadas en datos. Ya no basta con la madre de la ciencia, la experiencia. Tenemos más información que nunca, y los decisores deben separar la señal del ruido. Para no improvisar, necesitamos gestores de datos. Y no vale decir que te adaptas a las circunstancias; todo playbook lleva un análisis de escenarios incorporado, para que la adaptación esté prevista de antemano.

Hoy estamos restaurando en parte, sólo en parte, nuestra muy limitada libertad. Una decisión política en la que ha pesado mucho más la intuición que el conocimiento. Los gestores gubernamentales de la covid-19 no saben cuántos tests se han hecho, ni la prevalencia de la enfermedad, ni cuántos asintomáticos hay, ni siquiera cuántas personas han fallecido, ni si hay inmunización, o cuál es la probabilidad de empeoramiento de la enfermedad en función del momento en que se detecta, o cuál el tiempo medio de estancia en cuidados intensivos en según la edad del paciente…

Así sólo se puede improvisar, no tomar decisiones que afectan a la vida de las personas. Sólo conocemos lo que no saben. Todo es un despropósito por la incapacidad de recoger y analizar una información desde, como tarde, el 9 de marzo. Cambios de criterio sin razón científica, sin transparencia, datos que se piden tarde, mal o nunca, decisiones que se adoptan en un consejo de Ministros y se rectifican a la salida...

Nunca antes los gestores tuvieron a su disposición más información, más rápidamente, con menos coste y con mayor facilidad de procesamiento. No es admisible un “no lo sabemos” tras otro en cada comparecencia, después de cincuenta días encerrados. No es admisible improvisar cuando deberían observar, analizar y decidir. Pero es que no son decisores, son muelles que reaccionan.

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