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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, etc), 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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Volver a codear

knot

Estoy en el aula con los otros. Mi pantalla muestra líneas de código sobre un fondo azul. El R-Studio me indica paternalmente que me volví a confundir un vector con un data-stream. Miro alrededor: soy el más grande y el más lento. El profesor merodea mi Mac, acercándose en vueltas cíclicas hacia su tortura: ver qué le voy a preguntar  ahora.  Tras 25 años estoy intentando volver a programar en algo que se llama “R”. Para qué? Ya llegaremos a eso.

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Los i-gen y las nuevas alarmas

i-gen

El hecho no sorprende -lo vemos en cada casa- pero las estadísticas, sí. Existe algo nuevo llamado generación i-Gen que es la que le sigue a los millennials, que coincide con la aparición del smartphone de manera ubicua en la sociedad. Los millennials habían nacido con contacto casi continuo con web -y el “casi” marca la diferencia- y se los ve como faltos de compromiso, erráticos, vanos, etc. Los i-Gen nacieron con el smarphone en la mano, y fueron bombardeados con apps y redes sociales como soluciones básicas y gratuitas para todo.

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“Person as a Service” y la Gig Economy

Captura de pantalla 2017-07-12 a las 5.00.11 p.m.

La sigla PaaS ya está identificada con la “P” de plataformas, pero me gusta igual el concepto de “Person as a Service“. Esto de PaaS está sucediendo aún en esta remota aldea del sur que es Buenos Aires. Lo que ya ocurrió con la hotelería (Airbnb), con los taxis (Uber) y con cientos de ejemplos más, pasa con el mercado laboral, sobre todo en ámbitos muy especializados. Y en cierta forma es un regreso a formas más simples: dame tu laburo por tanto tiempo, y vale tanto.

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Acerca de la extrema corrección política

paris

Hay una palabra inglesa muy linda, de difícil traducción. Se trata de “self-righteous”. Describe gente que tiene la certeza absoluta -e infundada- de poseer una moral superior. Con motivo de los atentados en París este comportamiento arrecia en las redes sociales estos días. Parece haber una necesidad de adoptar los hashtags que describen el sentimiento de dolor (como #PrayForParis) o de embanderar el avatar con los colores de la bandera francesa. Quien no lo hace, por alguna razón extraña, parece condenable por no compartir la uniforme corrección del nomenclador. Y como decía Mandelstam “evil is a sucker for solidity”… y en lo personal desconfío un poco de cualquier copy & paste de sentimientos.

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Car as a Service

auto as a service

Hace poco The Guardian publicó “End of the Car Age” una excelente nota sobre tendencias urbanas respecto al auto y a las ciudades, con algunos datos increíbles. En pocas palabras, el auto es un bien oneroso que usamos el 4% del tiempo (!!!), que se deprecia continuamente, al que le ponemos demasiada energía y cuidados, y encima es poco eficiente. Esta realidad está cambiando.

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