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Soraya Cronista compulsiva. Periodista por vocación y de formación. Consultora NTIC por experiencia. Mi pasión es mi hija. Me gusta el café. Más sobre mí.

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Soraya Paniagua

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20 febrero, 2012 Posted by sorayapa Publicado en Bigdata, Entrevistas Big Data
4 comentarios

Big Data en España se llama Bayes Forecast

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José Almagro, Bayes Forecast.Hace unos días conocí a  Pepe Almagro , fundador de Bayes Forecast. Desde mi punto de vista, una de las empresas con más futuro del panorama tecnológico actual. Bayes trabaja con Big Data para crear inteligencia en tiempo real.  Operan en más de veinte países. En 2011 crecieron un 28%. Pepe me dijo, “el momento de la compañía es el futuro“.

Pepe, como le gusta que le llamen,  fundó Bayes hace veinte años visualizando, ya entonces, la explosión informativa que se avecinaba y la inteligencia predictiva que se podía construir. En la celebración de esos 20 años Pepe anunció, ante  sus 100 empleados: “Vamos a ser una compañía enorme, ya lo veréis”.

Sí, yo también lo creo. He tenido la oportunidad de conocer a Pepe.  Un encuentro largo y gratificante  que me ha permitido entender un poquito mejor el trabajo con los datos y la complejidad que encierra una empresa como Bayes.

Verán, Bayes dispone de una metodología propia que se fundamenta en la creación de  modelos estadísticos dinámicos capaces de prever y explicar el comportamiento de los mercados, los individuos y las operaciones. No les voy a hablar sobre la dinámica de modelación, tiene que ver con datos, operaciones algebraicas, cálculos de probabilidad, errores, dispersión …. Ufff !! Pero les voy a poner algunos ejemplos de casos concretos. Entenderán en seguida la “magia” que albergan los datos.

Para el sector de las Telecomunicaciones pueden  prever ingresos por clientes móviles,  residenciales o pymes. Identifican clientes propensos a reclamar, a migrar a la competencia o clientes potencialmente morosos en captación. Han creado modelos que miden la probabilidad de baja de ADSL, Tv de pago u otros servicios. Pueden prever el tráfico de interconexión entre distintas operadoras. Para una “Telco”  de Brasil, han desplegado un sistema que predice más de 20.000 series temporales, altas, bajas, tráfico, facturas, recargas … Generan sistemas predictivos  para detectar el equipamiento  de telecomunicaciones de los hogares españoles condicional con el equipamiento que poseen con una compañía concreta.

Adaptación de la variable precio a la demanda esperada. Bayes Forecast.

Para la mayor compañía de bebidas del mundo generan previsión desagregada por embotellador, marca y envase, asimismo previsión agregada por embotellador en términos diarios, del total de cajas vendidas.

Para diferentes países modelan las ventas tanto por variables externas, macroeconómicas, meteorológicas, como por variables de marketing de la competencia  y propias.

Disponen de sistemas “parásitos” que prevén la evolución de las macro magnitudes de la economía española y a partir de ellos pueden predecir el número de empresas y autónomos de forma segmentada.

Para un gran banco colombiano están trabajando en modelos de morosidad. Este proyecto  ha sido definido por el propio cliente como  “la innovación más grande en gestión de riesgo de crédito de los próximos 10 años”. En Brasil están  ayudando, a otra entidad bancaria,  a mejorar la rentabilidad del proceso de recobro tanto a corto como a largo plazo  o el sistema de incentivos.

Para una empresa líder en mensajería están generando previsiones de envío de paquetes entre delegaciones. Para diferentes empresa editoriales continúan con sus “tradicionales” sistemas de de distribución y análisis de marketing de promociones.

Con diferentes empresas del sector de la energía están realizando análisis predictivos en torno a la demanda de gas o consumo eléctrico.  Actualmente se encuentran inmersos en un gran desafío, la previsión del precio de la energía eléctrica en el mercado mayorista.

Si, verdad. Han entendido la dimensión y el potencial de una empresa que ha estado veinte años preparándose para afrontar  los grandes y apasionantes retos de la futura Sociedad Inteligente.

Hablamos de estadística, de matemáticas, de física, de programación … de tecnologías muy avanzadas. En estos años Bayes ha ido construyendo y forjando su propio futuro. Han creado un lenguaje de programación denominado TOL (Time Oriented Language) de código abierto. También han creado su propia metodología de modelación.

Ahora les voy a contar  cómo se fraguó esta “joya” empresarial española.

La historia

“El día que fundé Bayes llevaba 11 años trabajando en la compañía, los tres anteriores estuve construyendo un modelador automático de series temporales”.

Diez años antes, Pepe Almagro ya había creado y vendido dos empresas, la primera fue  “Análisis Estadístico de Datos” y luego otra llamada “Ingeniería de datos”, ambas eran compañías de modelación, pruebas de lo que después sería Bayes.

“Tuve que fundar una tercera compañía porque veía el mundo como una explosión informativa fantástica, fundamentalmente por el desarrollo de la informática…  Yo estaba muy pendiente de este desarrollo que iba a multiplicar las capacidades de almacenamiento, de procesos, etc . Y por eso  pensé que los modelos , las previsiones,  iban a tener un papel fundamental  en las compañías y que la gente se iba a dar cuenta de aquello … Entonces me equivoqué”.

Esto ocurrió en 1991. Pepe confiaba en su intuición, en su visión del mundo. Contó el proyecto a sus socios pero ellos pensaron que estaba loco.  Le dejaron sólo, tuvo que vender las otras dos empresas y comenzar de cero. Fueron tres años de soledad, de algoritmos, de ideas.

“En aquel tiempo no existían plataformas para modelar, no existía TOL , no existían bases de datos relacionales.  Escribíamos las cosas en Fortran. Todo era muy difícil. Yo veía la necesidad de crear esa tecnología, no sólo una plataforma como SAS o SPSS, veía que la información iba a ser dinámica, en series temporales,  por lo que esa plataforma no tendría que ser solo para hacer modelos,  sino un sistema con grandes potencias de almacenamiento de información, de gestión de información dinámica y modelación automática… En el proceso del modelado automático tuve que recurrir a la inferencia bayesiana, no encontraba la forma lógica de hacer un modelador automático que no fuese bayesiana, de ahí el nombre”.

Cuando la tecnología estuvo lista fue el momento de saltar al mercado. Desde luego no fue fácil. En 1993 las corporaciones no estaban preparadas para entender  el discurso de los datos, de su inteligencia. Pero un par de años después, en los que Almagro tuvo que vender de todo para sobrevivir, un cliente les dio una oportunidad, fue el diario Marca.

“Conseguí una cita con el director de operaciones de Marca y le dije: creo que somos capaces de hacer la distribución de Marca mejor que vosotros, podemos hacer que ahorréis mucho dinero. Él me dijo: bueno, haz una prueba.  Nos dieron datos de 60 kioscos y comenzamos a modelar. Hicimos una serie global y empezamos a modelar la liga fantástica, etc … Me pasé el verano trabajando sin dinero. En septiembre hicimos una presentación y quedaron impresionados… Nos contrataron. Hicimos un gran proyecto, inventamos el concepto  de estructura jerárquica, cómo modelar los puntos de venta, inventamos el concepto de fuerza deportiva, la probabilidad de ganar una competición,   la importancia de un partido en función de la fuerza de los rivales, introdujimos el planteamiento de que tenía que ser un sistema de decisión y tenía que regirse por una función de coste, analizamos las promociones … Nosotros hicimos las funciones esenciales de los modelos”.

En medio de todo aquello, Bayes construyó un lenguaje que hacia estimaciones, que tenía un montón de gramáticas, con el que fueron capaces de hacer previsiones todos los días, fue una época llena de creatividad.

“Después conseguimos un proyecto en Mercadona donde casi inventamos la estimación jerárquica con herramientas de estadística frecuentista. Conseguimos mejorar mucho el nivel de error que tenía Mercadona”.

El futuro

Desde 2008 la facturación de Bayes Forecast ha crecido un 75%, siendo de un 28% en 2011. Datos de crecimiento  que, en estos años de crisis, revela un extraordinario potencial. Bayes cuenta con grandes fortalezas como una internacionalización muy amplia, alto grado de experiencia, gran cantidad de conocimiento en numerosas áreas de aplicación, tecnología propia y un equipo humano de altísima cualificación.

El futuro de Bayes pasa,  inevitablemente,  por crecer.

¿Recuerdan  Minority Report? Esas escenas en las que aparece Tom Cruise analizando millones de datos  a una velocidad de vértigo.  El argumento central de la peli se basa en la capacidad de unas mentes prodigiosas para detectar los crímenes antes de que sucedan.

¿Saben que eso ya es posible? Sí, en este caso, además, la realidad supera la ficción de Spielberg.  En departamento de policía de East Orange, New Jersey , aprovecha el conocimiento de los datos para prevenir la delincuencia.

No es una exageración, estamos asistiendo al nacimiento de una nueva era, la que usará toda la inteligencia de los datos.  Minority Report ya no es ficción.

Pueden saber algo más sobre los datos en la serie de artículos que escribí sobre este tema en Big Data (I, II, III IV) .

Fuente: vídeos del discurso de Pepe Almagro en la celebración de los veinte años de la empresa, los pueden ver en la web de Bayes.

4 comentarios

  1. Fran dice:

    Hola Soraya.
    Muy interesante Soraya. Soy Matemático y hasta ahora, en mi trabajo, hago un poco la guerra por mi cuenta, pero, visto lo leido, hay más locos por los música de los datos como yo y MUCHO que aprender…
    Gracias por compartirlo con nosotros…

  2. Mikel dice:

    Hola,
    Conozco varias personas trabajando en esta empresa.

    Está en quiebra, no paga a sus empleados y tienen convenios de practicas con muchas univiersidades para utilizar a becarios para hacer funciones que no deberian ser de becario….

    No hay standares, no hay ITIL, no hay control.

    Y sobre todo no se puede fiar de una empresa que ni siquiera es capaz de cumplir sus contratos internos con los empleados y pagarles las nóminas.

    • sorayapa dice:

      Hola Mikel
      Gracias por la información. Este post es de 2012 y en aquel año las expectativas eran excelentes. Conozco a Pepe y sé que se ha dejado la piel en Bayes. Apruebo tu comentario con reservas porque no sé cómo es la situación real.

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