"Billones de registros de millones de personas... Encontrar la información útil y correcta, comprender su calidad y producir datos analizados confiables de manera oportuna y rentable son cuestiones críticas".

El vicepresidente sénior de investigación de Smart Software, Tom Willemain, tuvo recientemente la oportunidad de hablar con el Dr. Mohsen Hamoudia, presidente de la Instituto Internacional de Pronosticadores (IIF), para discutir problemas actuales y oportunidades para el análisis de big data. El IIF informa a los profesionales sobre tendencias y desarrollos de investigación en pronósticos a través de publicaciones impresas y en línea y la celebración de conferencias profesionales.

El Dr. Hamoudia comienza, a modo de introducción:

En todas las industrias, la disponibilidad de datos se está disparando en volumen, variedad y velocidad. El análisis de big data está jugando un papel importante en la identificación de los datos que son más importantes para el negocio.

Permítanme tomar el ejemplo del sector de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC). Estamos viendo un crecimiento literalmente exponencial en la cantidad de datos disponibles para las telecomunicaciones, los distribuidores de contenido independientes Over-the-top (OTT), el gobierno, los reguladores y otras organizaciones.

En todo el mundo, somos testigos de petabytes de datos: billones de registros de millones de personas, todos provenientes de múltiples fuentes. Entre estas fuentes: conexiones a Internet, ventas, centros de atención al cliente, redes sociales, datos de teléfonos fijos y móviles. Encontrar la información útil y correcta, comprender su calidad y producir datos analizados confiables de manera oportuna y rentable son cuestiones críticas. Las empresas de TIC buscan cada vez más información procesable en sus datos. ¿Cómo pueden aumentar su base de clientes y sus programas de fidelización? ¿Cómo pueden mejorar la calidad del servicio (QoS) y reducir la rotación de clientes? Con las plataformas de análisis de big data adecuadas, pueden ser más competitivos y eficientes, mejorando las operaciones, el servicio al cliente y la gestión de riesgos. Pronosticar y predecir las tendencias y direcciones de los clientes es clave para las telecomunicaciones.

Las habilidades de pronóstico, incluidas las matemáticas, las estadísticas y la econometría, forman uno de los "bloques" más importantes de habilidades requeridas en la gestión de Big Data. Algunas actividades de pronóstico forman naturalmente parte del debate de los grandes datos.

En las industrias minoristas, las direcciones de previsión diarias pedir a través de miles de productos. La previsión financiera, ya sea considerando el comportamiento del cliente o series de datos financieros, genera conjuntos masivos de datos en línea. Como señaló Robert Fildes, profesor distinguido de la Universidad de Lancaster, hasta el momento la comunidad académica de pronósticos no está completamente involucrada, con solo unas pocas excepciones. Hal Varian de Google analizó parte del trabajo que David Hendry y Jennifer Castle, en la Universidad de Oxford, han realizado en la búsqueda de grandes conjuntos de datos para modelos significativos congruentes con los datos. Stock y Watson también han desarrollado sus propios enfoques para grandes conjuntos de macrodatos. Pero a pesar del intento, en el simposio del año pasado sobre pronóstico en Seúl, de explorar el tema de los grandes datos y sus aplicaciones de pronóstico, quedan pocas aplicaciones convincentes del uso de datos en línea en problemas reales de pronóstico.

P. En la actualidad, se habla mucho de "análisis predictivo", pero la frase rara vez se relaciona con la previsión. ¿Está de acuerdo en que la previsión se encuentra en el corazón del análisis predictivo? ¿Tiene alguna explicación de por qué se ha roto el enlace? ¿Tiene ideas sobre cómo reinyectar pronósticos en la conversación?

Los resultados de la previsión (el “qué”) quizás ahora se perciban como menos importantes que el “cómo”. En consecuencia, la confianza que los usuarios otorgan a la previsión tradicional ha disminuido. ¿Quién de hecho cuestiona la precisión o la relevancia de los pronósticos al comparar, a posteriori, la realidad con el pronóstico, defendiendo la efectividad de los metododiges y, por lo tanto, generando credibilidad?

Con la percepción actual de "análisis predictivo", probablemente haya más espacio en la imaginación del público asignado al lado "cómo" de las cosas y, por lo tanto, una historia más creíble para contar a los socios, inversores o clientes.

P. Parece que casi no hay vínculo entre el pronóstico tradicional y la tecnología móvil (teléfonos inteligentes, tabletas). ¿Es esto cierto o algunas empresas están migrando la previsión a dispositivos móviles? ¿Ve un camino a seguir en el que los algoritmos de pronóstico tradicionales residirían de forma rutinaria en los dispositivos móviles?

En primer lugar, estoy realmente encantado de invitar a sus lectores a echar un vistazo a nuestro último número de Foresight. Un excelente artículo sobre el tema, "Pronósticos en el bolsillo: los dispositivos móviles pueden mejorar la colaboración", explica que "la creciente popularidad de las PDA, los teléfonos inteligentes, las tabletas y otros dispositivos móviles abre nuevas oportunidades para la comunicación y la colaboración en los pronósticos comerciales". Los autores nos dicen que "las aplicaciones móviles de pronóstico (m-forecasting) pueden simplificar los enfoques de colaboración entre minoristas y proveedores, contribuyendo así al suministro e intercambio de información sobre productos, especialmente porque los pronósticos están fuertemente vinculados al conocimiento del contexto local".

Por ejemplo, en el lado de las TIC y OTT, una gran cantidad de proyectos predictivos, como los de Google+ y Facebook, están sucediendo gracias a la inclusión de los datos de "ubicación del usuario" en los sistemas de TI de OTT. En mi opinión, y lo que veo en algunos sectores como retail y logística, es que la previsión tradicional y la previsión móvil (m-forecasting) son complementarias. Este último podría verse como un enfoque de pronóstico de abajo hacia arriba que confirmará o no los resultados del pronóstico de arriba hacia abajo.

P. Algunas personas argumentan que los macrodatos facilitarán el reemplazo de los pronósticos por sistemas de “detectar y reaccionar”. Hablando en términos prácticos, ¿cómo explicaría "sentir y reaccionar"? ¿Hay áreas de aplicación en las que cree que es probable que se afiance o no?

Me parece que “sentir y reaccionar” está completamente orientado a la perspectiva de corto plazo. El pronóstico amplía esto al abordar las necesidades para un horizonte variable: corto y mediano plazo.

Como efecto colateral de ATAWAD (Anytime, Anywhere, Any Device), los criterios de toma de decisiones son, más que nunca, “a corto plazo”. Big data es un sistema de detección de "señales débiles", que permite la detección casi en tiempo real de oportunidades comerciales que pasarían desapercibidas con los sistemas de TI tradicionales. Realmente no hay aplicaciones preferidas o no prioritarias para esto, la pregunta está más en el lado de "cuándo".

Big data es relevante cuando se mira debajo de la superficie en tiempos económicos difíciles, pero no estoy tan seguro de si vale la pena el esfuerzo en un período económico "normal". Para concluir sobre este punto: me complacerá ver un ejemplo de cuán precisos son los pronósticos que se basan en "sentir y reaccionar" frente a los pronósticos basados en modelos tradicionales.

P. Estoy haciendo algunas preguntas importantes. ¿Hasta qué punto ve que la comunidad de IIF da forma a estas discusiones y resultados? ¿Cómo pueden los lectores unirse al diálogo?

Esperamos una mayor disponibilidad y un mayor uso de una gran cantidad de datos en muchas industrias, como la energía, el transporte, la atención médica, las finanzas, las telecomunicaciones y el turismo.

Muchos de los miembros del IIF están involucrados en diferentes aspectos del “movimiento” de big data. El IIF está trabajando en las actividades de pronóstico que, naturalmente, forman parte del debate sobre los grandes datos. En términos más generales, el IIF está participando activamente y brindando un foro para la discusión de pronósticos en el resto del mundo.

El tema de nuestro último Simposio Internacional sobre Pronósticos (ISF) celebrado en Seúl fue "Pronósticos con Big Data" y algunas presentaciones estuvieron relacionadas con la atención médica y las telecomunicaciones. El Banco Central Europeo (BCE) acaba de organizar un taller relevante. Si estos modelos se capitalizan, tienen el potencial de impactar la política económica de Europa con bastante rapidez.

Los lectores pueden unirse al diálogo contribuyendo con artículos para las publicaciones del IIF (The International Journal of Forecasting, Foresight and El oráculo). La previsión, por su parte, es una voz invaluable para reunir a académicos y profesionales en una discusión en curso.

Los lectores también pueden presentar trabajos en la conferencia anual (la mencionada ISF). También pueden sugerir y organizar talleres específicos para aplicaciones específicas de big data, como el que acaba de organizar el BCE en Frankfurt. Otra oportunidad es invitar a los miembros de IIF a asistir a cualquier reunión relacionada con el pronóstico con big data. Todas estas oportunidades forman buenas plataformas para establecer contactos y trabajar juntos.

Mohsen Hamoudia, PhD, es el presidente del Instituto Internacional de Pronosticadores. También se desempeña como Jefe de Estrategia para Grandes Proyectos (París) para Orange Business Services (la antigua France Telecom).

Thomas Willemain, PhD, cofundó Smart Software y actualmente se desempeña como vicepresidente sénior de investigación. El Dr. Willemain también se desempeña como Profesor Emérito de Ingeniería Industrial y de Sistemas en el Instituto Politécnico Rensselear, y como miembro del personal de investigación en el Centro de Ciencias de la Computación, Instituto de Análisis de Defensa.