Cualquier entidad financiera cuantifica en un histórico el número de clientes que han contratado una hipoteca y los que han dejado de pagar la cuota mensual en alguna ocasión. Si esos datos se cruzasen con otros, como la cuantía de la nómina o la contratación de otros productos bancarios —sin olvidar otros factores socio-económicos—, sería posible hacer un listado de perfiles de clientes gemelos que se podrían comportar de manera similar en un futuro no muy lejano. Teniéndolos identificados, sería posible ofrecerles algún tipo de servicio personalizado que evitase aquellos impagos. Igualmente, si conocemos en qué tiendas suele comprar un cliente, ¿por qué no llegar a acuerdos con esos comercios para ofrecerle promociones o descuentos en exclusiva al pagar con una determinada tarjeta?

Borja Torres durante el taller impartido en Madrid.

En el sector de las aseguradoras ocurre lo mismo. “Haciendo un buen análisis de los datos, se podrían prevenir fraudes en los siniestros o bajas laborales, predecir cancelaciones de productos y hasta saber qué nuevo servicio están demandando nuestros clientes”, ha explicado el científico de datos y CEO de la empresa Next Best Target (NBT), Borja Torres. Junto con su partner, la consultora en IT VASS, Torres ha impartido un taller práctico sobre data science o ciencia de los datos.Ha sido el 26 de junio, en el Impact Humb de Madrid, donde ha llamado la atención sobre una realidad: si bien existe tecnología para tratar grandes volúmenes de datos y procesarlos, hay una carencia de profesionales especializados en la ciencia de los datos. Esta falta de científico de datos o data scientist, “está ocasionando carencias importantes en todas las compañías”, que no pueden sacar provecho de la ingente cantidad de datos acumulados.

Por tanto, las empresas no tienen la capacidad de utilizar en su propio beneficio todos los datos que ya atesoran de sus clientes, que no son pocos. En los últimos 20 años, el número de datos que las personas generamos se ha multiplicado por miles de millones. Y esta tendencia no irá sino a más en las próximas décadas: “en 2006 se cifraron en 0,16 zettabytes (un zettabyte equivale a un trillón de gigabytes) los datos generados en todo el mundo y se prevé que en 2020 este volumen crezca exponencialmente hasta los 40 millones de zettabytes”, ha asegurado Torres.

¿Qué hacer con tantos datos y cómo usarlos? Como ha dejado claro Torres: “Predecir comportamientos de los clientes para que las compañías puedan crecer y, sobre todo, ahorrar costes”. Esto es especialmente útil para las empresas del sector bancario y asegurador. Si se sabe convertir los datos en conocimiento del que extraer información de valor, “se tomarán decisiones estratégicas con una probabilidad de acierto cercana al 100%”, según Torres.

Las Administraciones Públicas también serían grandes beneficiadas del auge de la data science, al permitirles conocer, entre otras muchas cuestiones, qué perfil de estudiantes tiene más riesgo de fracaso escolar o cuántos contribuyentes han cometido errores en sus declaraciones de la renta y cómo pueden ayudarlos a prevenirlos. Incluso podrían solventar crisis como las aglomeraciones de pacientes en hospitales en épocas de alta estacionalidad de gripe, al dimensionar bien los equipos de médicos.

Data scientist, el perfil más demandado
El científico de datos es uno de los perfiles profesionales más demandados por las grandes compañías. Dado su alto grado de especialización y la novedosa disciplina de la que se ocupa, brilla aún por su ausencia. La mayoría de ellos aún están formándose en universidades o escuelas de negocios, y los que ya trabajan como analistas de datos son mayoritariamente matemáticos, estadistas o informáticos, pero no suelen tener formación específica en el área de negocio que les incumbe. No en vano, quienes se dedican hoy a sacar valor a partir de los datos, para una adecuada toma de decisiones en los negocios, se afanan por aunar, en su persona y en su currículum, conocimientos avanzados sobre analítica y negocios con la intención de ayudar a las compañías a crecer y ahorrar costes.

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