Rafael Cisneros, Telefónica: 'Hay una necesidad de 4.5 millones científicos de datos en el mundo'

El Big Data, análisis de grandes cantidades de información permite tomar decisiones informadas.

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Rafael Cisneros, director de Empresas y Negocios de Telefónica para Centroamérica, conversó con La Nación sobre el deseo de las empresas de la región centroamericana de incursionar en el Big Data (análisis de grandes cantidades de información para la toma de decisiones), en el marco del TIC Fórum 2018.

En la actividad celebrada a inicios de febrero en el Hotel Real Intercontinental, en Escazú, se discutió además sobre otras temáticas del mundo digital, como transformación digital, bitcoin y cuarta revolución industrial.

¿Por qué es importante discutir sobre Big Data?

-Porque con el desarrollo de la tecnología se abre la posibilidad de tomar decisiones con datos reales, no con observaciones o encuestas.

"Usando sensores del Internet de las Cosas (se pueden obtener datos). Básicamente, un smartphone promedio tiene 19 sensores, mientras que un vehículo ya viene conectado con 100 sensores. También información sobre el clima, las redes sociales, todo el ámbito digital genera tal cantidad de información que el Big Data lo que hace es habilitar la posibilidad de analizarlo".

"Hay empresas que, hablando de esto y usando esto, han encontrado vetas de negocio, han creado enorme cantidad de valor, tal es el caso de Amazon, Spotify o Netflix. Así, otras compañías se han dado cuenta de que quieren hacerlo".

¿En Centroamérica se discute sobre esta temática?

-Hemos hecho una encuesta entre directores ejecutivos de Centroamérica y hemos encontrado que el 82% ya tiene proyectos de Big Data. Es una tecnología que genera mucho valor, pero menos del 10% nos dice que ha visto algo de retorno.

"Hay mucha incertidumbre de por dónde empezar los proyectos de este tipo, por la cantidad de tecnología que hay afuera".

"No se sabe por cuál infraestructura empezar, no saben cómo juntar muchas fuentes de información; por ejemplo, una tienda de ropa que quiere predecir la demanda de productos que va a tener. Cuando empezamos a ver, son decenas o centenas de fuentes de datos y (los empresarios) se preguntan cómo colocar esa información en una sola base de datos, cómo juntarlos en un mismo lugar".

"Ahora también empezamos a tener datos desestructurados: video, audio, todo mezclado en volúmenes enormes, gigantes, los tenemos en tiempo real. Esta velocidad (de crecimiento de la información) implica capacidades de procesamiento más grandes, entonces esto hace que las empresas estén confundidas de qué comprar o en qué invertir".

"Además de la experiencia (para procesar los datos), necesitamos científicos de datos".

¿Hay carencia de este tipo de profesionales en el mundo?

-Hay una necesidad de 4,5 millones de científicos de datos en el mundo. Es uno de los talentos más requeridos porque implica competencias matemáticas y estadísticas, ellos son los que nos van a generar los algoritmos y la toma de decisiones, es difícil el proceso, pero una vez que se logra, tiene mucho valor.

¿Cómo ayuda Telefónica a las empresas que desean incorporar Big Data en sus proyectos?

-Tenemos 23 científicos de datos en Centroamérica, más de 400 en el mundo. Contamos con una consultora de mucha profundidad y conocimiento llamada Synergic Partners, la compró Telefónica hace tres años. A los interesados los asesoramos sobre cómo desarrollar un proyecto de Big Data, sobre cómo entender el tráfico que soportan diariamente. Les damos información agregada y anónima, respetando siempre la privacidad. Así podemos entender comportamientos". "Telefónica aporta información, infraestructura y asesoría".

¿Qué tipo de conocimiento debe tener alguien dedicado al Big Data?

-Conocimiento matemático y estadístico, algo que puede complementar es que sean capaces de manejar visualizadores, lo más importante es que puedan aprender algoritmos. Es importante que tengan conocimiento de negocio. Los datos por sí solos no van a decirnos nada".

"La toma de decisiones por experiencia o sentido común es insuficiente. Entonces el científico de datos tiene que ser capaz de entender, si hace calor vendo trajes de baño y si hace frío, vendo abrigos".