Pescar en el océano de datos digitales. No sólo eso: obtener resultados. Ese es el nuevo gran desafío para las empresas en tiempos en los que se imponen conceptos que huelen a revolución, como big data, business intelligence, data analytics, machine learning; y en los que avances como la inteligencia artificial prometen automatización de las decisiones.

Digodat, una startup que nació hace apenas 3 años y que ya tiene una facturación anual de más de USD 1 millón –que triplicarán el año que viene, prometen–, vende cañas para pescar en esas inciertas aguas. En verdad, se trata de uno los mayores expertos locales en consultoría en data science, para la revista Business Harvard Review la "profesión más sexy del siglo XXI".

Sin embargo, se trata de un segmento muy poco desarrollado localmente, al que se vuelcan economistas, ingenieros, matemáticos y algunos informáticos. Es tan nuevo que aún no tiene carreras de grado para estudiarlo. Sólo hay maestrías y cursos. Con todo, aparece siempre en los primeros puestos de las profesiones mejores pagas del mundo.

La educación se está quedando súper corta en temas de marketing digital y análisis de datos

"Digodat es una consultora especializada en analítica digital. Ayuda a las empresas a medir qué pasa en sus propiedades digitales, sean sitios web o aplicaciones, y a que cambien la cultura y la manera en que toman las decisiones. Y que lo hagan a través de datos, que es lo que sobra hoy en día. Las empresas en la Argentina están súper ávidas de sumarse. Tiene ganas, pero lo que faltan son manos", asegura Alan Daicht, CEO de la compañía.

"La analítica digital tiene una parte técnica, recolectar y luego cruzar datos. Después hay una parte estratégica que no tiene que ser subestimada: qué se hace con los datos y cuáles sirven para tomar decisiones. Si se genera esa información, se la cruza y después no se toman decisiones, se está igual que antes, pero sólo con más información", detalla.

Alan Datich, CEO de Digodat
Alan Datich, CEO de Digodat

Daitch tiene 28 años y es un verdadero entusiasta de un mundo casi inexplorado. Amante de los números, estudió Economía y tuvo una empresa de marketing digital desde la que pronto vio una tendencia global, desaprovechada localmente: el análisis de datos. Convocó a tres amigos licenciados en computación y así, en un monoambiente que prestó un hermano de Alan, nació Digodat.

La empresa, que comenzará este año su expansión regional con una oficina en México, es la única certificada en el país por Google como partners de su Analytics 360 Suite, la herramienta más utilizada para la medición de tráfico en sitios web y apps, que ahora estrena su nueva Optimize 360, que permite personalizar sitios de manera dinámica basándose en el comportamiento de sus usuarios.

Hoy, Digodat tiene entre sus clientes a buena parte de las empresas locales más importantes de telecomunicaciones, banca, retail, turismo, gobiernos y medios.

El impacto de los datos en le negocios

– ¿Las empresas entienden lo que está pasando y el potencial de los datos que generan?

– Hay empresas en distintos estadíos. La pyme familiar que creció no está acostumbrada a este mundo. En ese caso, la idea es ayudarlas a entender qué se pueden hacer cosas con datos y ver a dónde pueden llegar. Hay otras mucho más ávidas; banca, por ejemplo. Tienen muchos economistas y gente que está acostumbra a ver datos y tomar decisiones. Hay hambre de datos en muchos sectores. Pasa en medios, también. Saben que el rating es lo central. Pero cuando aparecen más variables en digital –como tiempo de permanencia en un sitio o porcentaje de gente que scrollea en una nota–, y se deja de hablar en términos de lo que más se "vende" para hablar de personalizar experiencias para cada usuario, la posibilidades se multiplican por millones.

Big Data es la visión macro de un mundo inundado de datos
Big Data es la visión macro de un mundo inundado de datos

– ¿Cómo se transforman estas cuestiones en un éxito comercial?

– Un ejemplo puede ser el de telco grande con la que trabajamos. Una empresa con datos anonimizados masivos, casi infinitos: de consumo, planes, de muchos sitios en los que los clientes usan servicios, como música, video, compra de móviles, todo además con modelos predictivos históricos. Es clave que se pueda cruzar toda esa información para encontrar la mejor oferta para cada cliente. O en base a eso cambiar la forma de comunicar. Son muchos datos y eso hace más grande el desafío. Con ellos duplicamos la cantidad de venta del paquete de más velocidad de banda ancha. Con un banco nacional, por caso, aumentamos las solicitudes y la cantidad de tarjetas nuevas entregadas gracias a personalizar la experiencia en home banking. También trabajamos en retail. Ahí, que el buscador del sitio devuelva lo que la persona quiere encontrar online es muy difícil: por eso, entender los algoritmos que se disparan cuando un cliente entra a un sitio, es vital. En viajes se maneja bien: cuando un cliente entra al sitio hasta se cambia la información y los precios según la persona y su navegación previa.

En EEUU, data science es la profesión mejor paga, con una media de USD 120.000 anuales

– ¿Es un servicio caro?

– Hay muchas herramientas gratis. Capacitamos a pymes, pero si están empezando, lo mejor es que ellos mismos aprendan a usar las herramientas, porque son los que conocen el negocio. Un sistema analítico más profesional requiere de una inversión de unos USD 6.000 por mes, por el software, más una consultoría de $60.000.

Alan Daitch, CEO de Digodat
Alan Daitch, CEO de Digodat

El trabajo del futuro

Daitch ama los datos y le gusta jugar con ellos. En 2015, analizó la información de los 929 futbolistas locales de primera división y descubrió que los tienen más chances triunfar son los nacidos en los primeros meses del año, sobre todo en enero. Los mismo pasaba si miraba los 10 años anteriores. Esto le permitió hacer una serie de recomendaciones y sugerencias a los clubes sobre los métodos de selección de jugadores y trabajo en inferiores.

– Sin dudas el tuyo es uno de los trabajos del futuro. ¿El sistema educativo local lo tiene en cuenta?

La educación se está quedando súper corta en temas de marketing digital y análisis de datos. En la Argentina hay maestrías interesantes, como una de data mining en la Facultad de Exactas, que no hace falta haber estudiado Matemáticas para hacerla. Hay otros de business intelligence o analítica digital. Esas son las palabras clave que alguien interesado tiene que buscar. Lo interesante es que son de varios background: sociólogos, periodistas, matemáticos, obviamente, ingenieros. Es una demanda constante: se necesita gente que interprete datos, que les guste y se metan. En EEUU, data science es la profesión mejor paga, con una media de USD 120.000 anuales. Esto es un híbrido entre economía, ingeniería y matemática. También es cierto que es complicado estructurar todo este material en una carrera, pero en 10 años seguro existirá a nivel local. Eso sí, si te metés te tienen que gustar los números. A nivel laboral, la demanda es "infinita". Mercado Libre contrata todo el tiempo estas posiciones y Despegar, por caso, tiene 30 puestos abiertos en estas áreas hace 5 años y no los puede llenar.

Un sistema analítico más profesional requiere de una inversión de unos USD 6.000 por mes, por el software, más una consultoría de $60.000

– El uso de los datos privados de las personas quedaron en el centro de la escena luego del escándalo de Facebook.

El escándalo de Facebook es un ejemplo de cómo las compañías suelen usar la data de manera incorrecta a nivel global. Las políticas de Facebook, Google, Microsoft y muchas empresas se están reformando en parte por lo que está haciendo la Unión Europea con una nueva acta de regulación de datos. También está bueno entender que no hay que regalar los datos ni confiar en cualquiera. Si aparece un popup de una aplicación que quiere acceder a los datos, no decir que sí porque estamos apurados. Lo de Cambridge Analytica fue por eso: le gente les dio los datos, no fue una brecha de seguridad de Facebook, somos nosotros mismos sin tener cuidado con nuestros datos.

– ¿No hay nada legislado aún?

– Es un debate súper interesante, que en la región está en cero. No hay legislación alguna sobre manejo de datos. Y tendría que haberlo: hay abusos simples y legales porque no hay regulación. Tampoco hay legislación específica en la Argentina sobre datos digitales. Sí regulaciones generales sobre privacidad, pero en protección de datos, no. En banca, el Central regula porque se trata de finanzas. En el mundo hoy no hay regulación que proteja lo suficiente.