¿Qué es la ciencia de datos para negocios?

Es el uso de los datos para la toma de decisiones en las empresas. Mediante técnicas como machine learning observamos el historial de datos de una empresa (y posiblemente otros datos) y aprendemos de los patrones que nos llevan a las mejores decisiones. Son un gran número de decisiones de impacto menor que en agregación generan en un alto impacto general. A mí me gusta llamarlas microdecisiones. Por ejemplo, qué producto recomendar a un cliente en la web, o qué descuento mandarle hoy a un usuario específico.

¿Cualquier empresa podría incorporar la ciencia de datos?

Si bien hay casos en los que los líderes de las empresas tienen que tomar decisiones con una mínima cantidad de datos, basados en la experiencia y el buen juicio, hay muchas oportunidades en las que tenemos suficientes datos como para intentar predecir el impacto de esas decisiones. Para lograr eso no solamente se necesitan profesionales en ciencia de datos, sino empresas centradas en datos en las que se coleccionan y estructuran datos para que puedan ser explotados. Asimismo, tenemos que aprender a rastrear y entender todas esas microdecisiones que se están tomando.

¿Un caso de ciencia de datos para negocios para entender mejor?

Hicimos, para la plataforma #1 de streaming en EE. UU., la ingeniería del sistema de machine learning que compra espacios publicitarios —en remates realizados en tiempo real— a razón de tres millones de subastas por segundo. Cuando uno entra a una página, o entre episodio y episodio de una serie, en ese instante, se remata el espacio. Miles de servidores, en nombre de anunciantes, pujan por ese espacio ofreciendo cantidades precisas de dinero para mostrar sus avisos. El servidor que oferte el monto mayor termina mostrando el aviso. El sistema que desarrollamos decide el monto óptimo a ofertar en cada subasta usando machine learning y tomando en cuenta cientos de variables. El resultado es que el retorno de la inversión en marketing es el mejor posible.

¿Qué soluciones son las más solicitadas por sus clientes?

Big Data, ya que no solamente incluye Data Science y machine learning, sino también toda la ingeniería de datos necesaria para desarrollar productos inteligentes. Para trabajar a la escala de datos con la que trabajamos se necesitan también otras competencias para poder usar eficientemente recursos de la nube (clusters de computadoras).