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Eres un dato y las empresas te quieren

Las grandes marcas comienzan a poner en marcha iniciativas basadas en el 'big data' y crean departamentos para gestionar esa información

Escaparates en el centro de Madrid, en los que han instalado sensores de captación de clientes Kike Para (EL PAÍS) EL PAÍS VÍDEO

Nos guste o no, a cada paso que damos dejamos huella en forma de datos. Cuando hacemos deporte con nuestra aplicación cuentakilómetros, cuando usamos una tarjeta, cuando navegamos por Internet, cuando hacemos una llamada o, simplemente, cuando nos movemos con nuestro móvil en el bolsillo. Por no mencionar los que facilitamos voluntariamente al darnos de alta en una red social o al descargar una aplicación. Vivimos en la era del dato y, salvo que hagamos la vida del eremita, liberados de todo dispositivo electrónico, el chorro de información que vamos dejando a nuestro paso no hará sino ganar caudal. Y con el internet de las cosas, el flujo irá a más.

Se habla ya de que el dato es el nuevo petróleo, un yacimiento infinito del que las empresas pueden sacar tajada económica. Porque alguien recoge esos datos que vamos dejando y, debidamente tratados y gestionados, se convierten en oportunidades de negocio y en materia prima para estadísticas de todo tipo. “El dato tiene un potencial importante de mejora de la toma de decisiones y casi de comprensión del mundo”, afirma Elena Alfaro, consejera delegada de BBVA Data & Analytics, la división de la entidad bancaria para la gestión de datos. “El dato es un activo estratégico que, bien gestionado, puede hacer crecer el negocio”, dijo David Castelló, responsable de los servicios de Data & Analytics de Ernst & Young en España en el Chief Data Officer Day, una jornada dedicada al negocio del dato celebrada en Madrid el pasado 27 de septiembre.

Pero, concretamente, ¿qué se hace con esos datos? ¿En qué se traduce toda esa información? Ya sabemos que, una vez que hemos realizado una compra online o hemos estado mirando determinado producto, los algoritmos nos ofrecerán productos similares en las siguientes páginas de internet que visitemos. Pero el mundo del dato va mucho más allá. He aquí algunos ejemplos.

Tarjetas para medir el impacto de un huracán. Tras el paso del huracán Odile por el estado mexicano de Baja California Sur en 2014, BBVA, junto con la agencia Global Pulse de la ONU, estudió el comportamiento de los residentes antes, durante y después del fenómeno gracias al uso de las tarjetas, tanto retiradas de efectivo como pagos en comercios. Así, se pudo comprobar cómo los vecinos de las zonas afectadas acumularon víveres —la compra de comida y combustible aumentó— antes de la llegada del tornado y cómo, tras su paso, poco a poco, en un plazo de alrededor de dos semanas, la vida volvió a la normalidad. Se vio también que fueron las mujeres las protagonistas de la preparación —compraron más que los hombres en los días previos—. “Lo que intentábamos ver con la ONU, sobre todo, es la capacidad de recuperación de las diferentes zonas, lo que se conoce como resiliencia, y ver si realmente se pueden identificar cosas que en algunos lugares se hacen de forma distinta y que les llevan a recuperaciones más rápidas”, explica Alfaro. De cara a futuros fenómenos similares, el estudio podría servir para que los comercios de la zona acumularan existencias de productos básicos que los vecinos demandaron o para destinar de forma más precisa los esfuerzos de recuperación. Además, si se trata de una zona turística, como es el caso, puede servir para saber si los nacionales de algún país han dejado de venir y realizar acciones concretas para hacerles ver que la zona está recuperada, deduce Alfaro.

Sensores para contar personas. El 30 de septiembre se presentó en Madrid el Informe Big Data sobre el comportamiento del consumidor 2015. Es un estudio dirigido a los propietarios de tiendas en el que se afirma, entre otras cosas que a una tienda de 80 metros cuadrados situada en la Gran Vía de Madrid le cuesta un cliente potencial 3,5 céntimos de euro, mientras que el posible comprador cuesta 2,6 céntimos en el paseo de Gracia de Barcelona. ¿Cómo obtienen esas cifras? Sencillo, dividiendo el número de peatones que pasan al día por delante de la tienda entre el coste diario del precio del alquiler. ¿Y cómo saben cuántas personas pasan por delante de la tienda? Más sencillo aún: con sensores instalados en los escaparates. La empresa barcelonesa TC Group tiene 6.000 de esos sensores instalados en las principales calles de las ciudades de España, a petición de los comerciantes, claro, y esos sensores van contando. Cuentan la gente que pasa y la gente que entra en la tienda. Una vez dentro, es fácil saber quién compra. Esta información, por supuesto agregada —datos brutos acumulados, sin personalizar— es muy útil para los comerciantes, pues les permite hacerse una idea de lo atractivo que resulta su establecimiento (el llamado ratio de atracción) y saber cuántos de los que entran terminan comprando o ratio de conversión. También permite saber qué tasas de atracción o conversión tiene una zona donde se piensa abrir una tienda.

Seguros a la carta. Otro de los sectores que está sacando provecho al big data es el de los seguros. Empresas como la italiana OCTO Telematics instalan dispositivos en los coches —también puede ser mediante una aplicación en el móvil— que registran los datos de telemetría del vehículo, como pueden ser velocidad, distancias, hora, ruta, forma de conducir, acelerones y frenazos. Con esta información, el conductor puede ir a una compañía aseguradora y decir: “Así conduzco”, para que la compañía le ofrezca un seguro a la medida a la vista de esos datos.

¿Qué estoy haciendo mal (o bien)? También relacionado con las tarjetas y con las tiendas, BBVA ofrece a los comerciantes que contraten sus TPVs (Terminal en Punto de Venta, los dispositivos para pagar con tarjeta) el servicio e-Commerce. Este servicio permite al comerciante saber, siempre con datos agregados, cuántos clientes han pagado con tarjetas de la entidad o en sus TPVs en los comercios de su categoría de los alrededores. Mensualmente, una peluquería, por ejemplo, puede obtener un informe con los pagos con tarjeta en las peluquerías de su zona y comparar. También puede saber si está fallando un día de la semana, si es capaz de atraer a gente de otras zonas, horas con mayor afluencia, perfil del cliente, si está cerrando los días adecuados… “Hemos tenido el caso de una librería que ahora abre los domingos por la tarde porque se han dado cuenta de que en su barrio sí se vendía ese tipo de productos ese día”, cuenta Alfaro.

Las cuentas, claras. ¿Cuánto gasto en ropa? ¿Y en ocio? Los clientes de Santander en Reino Unido pueden organizar sus cuentas con Spendlytics, una funcionalidad dentro de la aplicación móvil que le ofrece una clasificación de todos sus movimientos (gastos, pagos con tarjeta, domiciliaciones…) “para que pueda hacer un control de sus finanzas de manera mucho más visual y más fácil que simplemente viendo movimientos uno a uno”, aclara Álvaro Ruiz, director de información del Banco Santander. Y en tiempo real, es decir, cada vez que entra en la aplicación obtiene un dibujo de su actividad, con “los saldos, los movimientos y la analítica”. En España funciona Santander Money Plan, una aplicación similar. Como explica Luis Enríquez, director de arquitectura tecnológica del Santander, “el siguiente paso sería dotar de capacidades predictivas a esta analítica, es decir, conociendo tu comportamiento en pagos, tu flujo de ingresos, anticipar si un cliente puede tener a final de mes un descubierto y, en ese caso, ofrecerte una financiación, o un crédito al consumo”.

El número de ejemplos podría ser enorme. “El potencial del uso del dato es casi infinito y estamos casi al principio”, asegura Alfaro. De hecho, ella trabaja en un departamento que hasta hace poco ni siquiera existía, el del análisis de datos. También Eva Montoro, Raúl Cruces y Miguel Martín, en este caso en la competencia, en el Banco Santander. En su ponencia en el Chief Data Officer Day, Cruces, Chief Data Officer Corporativo, definía así la función de su departamento: “Los datos son como caballos salvajes: bellos y con mucho potencial. Pero hay que domarlos, encauzarlos, porque salvajes no nos sirven”. Junto con su compañera Eva Montoro, resalta el “cambio cultural” que se vive en las empresas con el auge de los datos.

Finalmente, la seguridad es una de las preocupaciones fundamentales, tanto para las empresas como, sobre todo, para el ciudadano, origen y propietario del dato. Álvaro Ruiz asegura que los data centers del Santander son auténticos búnkers con las máximas certificaciones de seguridad y que el banco no guarda datos de clientes en la nube. “Dicho esto, nada es 100% seguro en el mundo actual. Siempre tienes que pensar, y así lo hacemos, que te pueden entrar en cualquier momento. No es tan importante tener una caja fuerte cada vez con más capas, que también, sino estar preparado para reaccionar a máxima velocidad en caso de intrusión. Es en lo que estamos”. Alfaro también señala que los datos que el BBVA utiliza para iniciativas como las mencionadas son agregados, anonimizados y e incluso trasladados a un entorno separado del depósito original, pero que “como en cualquier otro ámbito”, siempre puede haber quien quiera hacerse con ellos con intenciones oscuras. “Cualquier avance tecnológico puede tener un uso positivo y negativo. Aquí es igual. Más que los datos que dejo es qué se hace con ellos y quién vela por que lo que se haga sea beneficioso y, por supuesto, legal”, afirma.

Calidad y trazabilidad. El dato, como la carne

Cuando vamos a una carnicería, a una pescadería o a una frutería, podemos ver el origen de los productos que tenemos delante: dónde fue criada la ternera, pescado el pez, cultivado el melón. Con los datos que una empresa recoge, es parecido. “Al final, la clave de un buen uso de los datos es un conocimiento claro del flujo completo de la vida del dato, desde que se captura en origen hasta que se usa”, explica Cruces. Por ejemplo, si un regulador pide un informe, “tengo que ser capaz de demostrarle de dónde he sacado todos los datos que llevan a esa información, dónde ha sido el flujo, cómo lo he calculado, qué transformaciones he hecho, si he hecho ajustes, donde los he hecho”. Al final, la calidad del dato, remata Eva Montoro, depende de que “sea verídico y tenga el formato adecuado” para ser usado. Miguel Martín, director de la oficina de certificación del Santander, es el encargado de “poner el sello” de calidad en los datos que maneja el banco. “El dato es como la mujer del César. No solo tiene que serlo (cierto), sino también parecerlo”.

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