Hemos entrevistado a Roger Agustín, CEO y fundador de Prenomics, una empresa de Barcelona que provee big data tanto para grandes compañías como para pequeñas y medianas empresas. Además, ofrecen soluciones de business intelligence que ayudan a ahorrar en costes o a recuperar antes la inversión. A lo largo de la entrevista, Agustín nos ha dado respuesta a diversas dudas, como qué son exactamente los macrodatos y la inteligencia empresarial, y por qué es tan importante implementarlas en los negocios de todo tipo. Asimismo, el CEO de Prenomics nos ha contado de dónde surgió la idea de crear esta empresa.
Compartimos un fragmento de la entrevista:
Pregunta: ¿Qué es esto del big data y cómo lo pueden aprovechar las empresas?
Respuesta: Es una pregunta compleja. El big data es puramente la capacidad de explotar de forma eficiente grandes volúmenes de datos, lo que se traduce en tablas que pueden tener cientos de millones de registros. Esto, al final, es un volumen de datos que no muchas empresas tienen y, cuando en los medios de comunicación se habla de ello, realmente no solo se está hablando de big data, sino también de business intelligence y machine learning. Big data es la parte del análisis tan masivo de datos, business intelligence es la parte de cómo visualizamos e interactuamos con estos datos, y machine learning es la parte de aplicar técnicas de matemática estadística para extraer patrones de cara a la predicción y a la clasificación. En conjunto, vendría a ser ser todo lo relacionado con integrar datos de múltiples fuentes en el volumen que se pueda según el caso para tomar mejores decisiones, mejorar productos o servicios, o mejorar procesos de nuestras organizaciones.
P: ¿Y cómo se puede aplicar esto en las empresas?
R: Hay muchos casos de aplicación. Nosotros siempre recomendamos que es importante no empezar la casa por el tejado. Es decir, si una empresa aún no tiene nada, no tiene sentido plantearse hacer el súper algoritmo de machine learning que aprende de manera autónoma qué producto venderle a tu cliente. Hay un paso a paso que tiene mucho sentido hacer: por ejemplo, si no tenemos nada, lo primero que tiene sentido hacer es identificar cuáles son nuestras fuentes de datos y ver cómo integrarlas en un modelo de datos analítico.
¡Dale al play para escuchar la entrevista completa!
