Dos aplicaciones inmediatas para explotar datos

Hace tiempo estoy indagando más en el tema de aplicaciones para el uso de grandes conjuntos de datos: pueden leer un poco más aquí, aquí y aquí.

Creo que hay mucho potencial para explotar en los ámbitos del data mining o el sector llamado big data, pero ese valor intangible es a menudo complicado de comunicar o ilustrar claramente. Así que aquí hay dos ideas sobre cómo se pueden aplicar datos cotidianos de manera significativa para afectar nuestras decisiones futuras.

1. Finanzas personales

Si lees este blog, hay una alta probabilidad de que no prestes demasiada atención a tus finanzas personales (probabilidad, no necesidad). Pero en serio, deberías. Hay muchas maneras de empezar a capturar datos sobre tus finanzas – utilizando el registro de transacciones disponible a través de tu banco (seguramente a través de la banca por Internet), utilizando software de finanzas personales o en el caso más elemental, llevando un registro de todas las transacciones que realizas (depósitos, retiros, gastos, pagos, etc.) utilizando una planilla de Excel. Es quizás la más trabajosa, pero es una herramienta que seguro tienes disponible inmediatamente.

Digamos que empiezas a capturar datos básicos sobre cada transacción: la fecha, el lugar, y el monto, para empezar. Pero idealmente, también si es que está asociado a alguna cuenta, y si puede englobarse bajo alguna categoría (gastos de transporte), por ejemplo. Al principio, esto es trabajoso, molesto y no parece tener mucho sentido. Pero conforme vas acumulando más y más datos, empiezas a adquirir la posibilidad de encontrar patrones: si filtras, por ejemplo, todas tus transacciones del mes de marzo. O todas las del supermercado. O todos tus gastos en la categoría “entretenimiento”.

Y eso es tan sólo el principio. ¿Cuánto gastaste en entretenimiento en julio comparado a agosto? ¿Cómo se ha incrementado tu nivel de ahorro desde enero? Y así sucesivamente. Mientras más datos tienes, más patrones puedes empezar a encontrar. ¿Estás gastando cada mes más de lo que ganas? ¿Tienes un hueco en tus ahorros que compensar antes de fin de año? Probablemente no te darías cuenta de estas cosas a menos que empieces a hacer un seguimiento de la información.

2. Campañas de márketing en línea

Digamos que quieres promocionar un nuevo negocio haciendo publicidad vía Internet. El referente más importante en este segmento es Google, que ofrece la capacidad de posicionar anuncios publicitarios que acompañan y se ajustan a sus resultados de búsqueda. Cuando alguien busca algo asociado a tu negocio, Google muestra el anuncio junto a los resultados normales, y esto incrementa la posibilidad de que tus clientes te encuentren y generes más ventas.

Todo el modelo de publicidad de Google se basa sobre el procesamiento de enormes cantidades de datos, y muchos de los datos son mostrados de vuelta al usuario para que pueda optimizar su campaña. Al contratar publicidad en Google, tengo que escoger unas pocas variables: el texto de mi anuncio, el presupuesto diario que quiero dedicar a la campaña y los términos de búsqueda con los que quiero asociar mi anuncio. Empezando con eso, Google me empieza a reportar datos sobre la performance de mis anuncios: cuántas veces está apareciendo junto a qué términos, y de entre ésas, cuántas veces un usuario le hace click al anuncio. En función a eso puedo ver qué términos son buscados más frecuentemente y cuáles son más efectivos para mi anuncio, pudiendo mejorar mi anuncio o modificar su posición en función a los resultados que obtengo.

Si encuentro que mi anuncio, por ejemplo, aparece más frecuentemente junto a términos que no había anticipado, puedo optimizar el texto para apelar hacia esos términos o crear un segundo anuncio que ayude a captar más clicks. Si, además, combino la información de la campaña con información de estadísticas de tráfico (de un paquete como Google Analytics, por ejemplo), puedo tener acceso a más información como qué páginas reciben más visitas, cuánto tiempo permanecen los usuarios en mi sitio web, y así sucesivamente.

Estos dos usos seguramente no serán particularmente útiles para todo el mundo. Pero en aquellos casos donde sí lo son, pueden hacer una enorme diferencia en la manera como nos relacionamos cotidianamente con la información y qué decisiones tomamos a partir de ella. Y son ejemplos inmediatamente accesibles de cómo las aplicaciones basadas en datos están cobrando cada vez mayor importancia en nuestras actividades cotidianas.

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