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No la vimos venir

coronavirus workers wuhan

En la fiesta de Navidad del 2019, hace millones de años, yo contaba como chiste familiar el escaneo de temperaturas en los aeropuertos de China. La transición del modo-chiste al modo-seriedad fue abrupta. No la vimos venir, y el mundo será otro. Cualquier puede hablar ahora desde la seguridad relativa de su living. Cualquiera puede conjeturar. Eso hice los últimos días, y voy a pasar en limpio lo que estuve pensando, mientras por enésima vez para un helicóptero por arriba de mi casa recordándome el Estado Presente. Más abajo, en su nuevo horario adaptado de 12AM a 3PM, la vecina tose.

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Data Literacy: el nuevo skill

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Hace algo más de veinte años yo dejaba mi doctorado en Física e ingresaba a Telefónica. En el grupo ingresante de 40 ingenieros había dos «raros» que veníamos de Ciencias Exactas (UBA). Vi algo que me asombró del management: no eran muy afectos a manejar el MS Office ni a enviar emails, cosa que sí hacíamos en Exactas. Muchos de estos directores todavía utilizaban fax y memos. Recuerdo en particular una gerente que imprimía todos sus emails y subrayaba prolijamente los párrafos esenciales. La toma de decisiones en reuniones pasaba por leer en voz alta larguísimos enunciados. Por suerte, la nueva camada cambió esas prácticas. La información ya fluía de otra forma, y solo los directores y gerentes que supieron aprender a tiempo disfrutaron todo lo que vino después.

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La fantástica ilusión de usar datos incorrectos

analytics vs data governance

Hace unos cuantos meses acepté el ofrecimiento de diseñar y dictar cursos sobre Data Science y Analytics para una gran consultora global. La audiencia no estaba definida -desde técnicos informáticos hasta gerentes de negocios, pasando por data scientists-. Esta amplitud me provocó dudas sobre el contenido. Tenía mucha información recopilada en varias vidas pasadas como Físico, profesional de Telcos, Consultor y Presales para varias empresas del exterior, Director de Ventas, y “generador de trainings” en los últimos tiempos. Tras alguna reflexión y consultas me decidí por no codear en “R”, contar algo de historia (Bayes, Hollerith, Galileo, Turing, Vonnegut, incluso algo de Ciencia Ficción), explicar los algoritmos y modelos más usados, abrir el juego y estimular la capacidad de dar respuestas basadas en data con los Problemas de Fermi. Sobre todo incluí muchos casos de uso de unas diez industrias: contar qué es lo que funciona y qué no. La vuelta de tuerca es que diseñar estos cursos me hizo pensar acerca de lo que realmente funciona en la transformación digital de las empresas.

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Galileo, Saturno y el «bias» de la información

Era verano en el año 1610 en Pisa. Galileo había logrado en pocos meses mejorar un telescopio holandés, negociar un cargo casi eterno con la Universidad de Pisa y tentar un mecenazgo de los Medici. Soñaba con las lunas jovianas recientemente descubiertas y quería ver más allá. El reciente trabajo de Kepler sobre los movimientos planetarios (áreas iguales en tiempos iguales) estaba en su cabeza.

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La falacia de las tecnologías sencillas

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Hace unos diez días asistí en Viena a una reunión con el board de Alphazetta. El corolario de la reunión fue el Global Analytics Summer Camp, con una decena de oradores muy importantes. Fue un evento-boutique con solo unos 60 asistentes,  puro contenido y reflexiones, absolutamente desprovisto de humo marketinero o intenciones comerciales demasiado directas. Hago un resumen de las mejores 4 ó 5 charlas.

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Las cajas chinas de Cambridge Analytica

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Déjenme reconstruir el asunto en orden cronológico, y usar el tiempo presente, aunque esto comenzó en 2013. O tal vez antes, cuando todos decidimos confiar y ceder los datos.

Una consultora boutique, Cambridge Analytica (CA en adelante), contrata científicos de datos para construir modelos sobre datos que aún no tiene. El CEO de esta compañía, Alexander Nix, está muy bien conectado, incluso con gente que acerca fondos a la campaña de Trump. Es un «etoniano», un sujeto de la más elegante clase intelectual británica.

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