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Realmente surge de un problema que encontramos al empezar a analizar toda la información. Cuando una persona busca una opinión sobre, por ejemplo, restaurantes (que es lo que más trabajamos), nos encontramos que la información estaba creciendo de una manera tan grande que era muy difícil el poder, en un plazo de tiempo razonable, hacerse una idea fidedigna de lo que la gente opina del restaurante. Nos encontramos que hay miles de opiniones y hay muchos sitios donde se opina, y al final resulta que cuando quieres ver lo que la gente está valorando, necesitas una cantidad de tiempo tremenda.
Entonces, la manera más razonable es coger toda esta información, capturarla y procesarla para extraer de ahí el conocimiento, las principales conclusiones y dárselo fácil a los clientes y a las personas para que puedan elegir un restaurante. Y dárselo fácil al dueño del restaurante para que sepan lo que están opinando de él y puedan tomar las medidas que crean convenientes para mejorar tanto su negocio como su imagen en internet.
Buena pregunta. Muchas veces infravaloramos el volumen de información con la que vas a trabajar. Hay una complejidad intrínseca al manejo de estos niveles de información tan grandes que a veces tienes que iterar en muchas ocasiones el proceso hasta que consigues optimizar y sacar la información adecuada. Yo creo que el Big Data no es solamente un tema de extraer la información, meterla en una gran base de datos y a partir de ahí decir que has hecho Big Data y sacar cuatro gráficas. Es muy importante analizar sucesivamente la información hasta extraer el verdadero conocimiento que hay ahí.
Quiero decir, que de alguna manera no nos quedemos en la primera capa de información que te puede dar cuando has conseguido ya un gran volumen de información. Sino que avanzando mucho, profundizando mucho en los datos, se puede extraer un conocimiento mucho más potente de lo que en una primera fase se puede extraer. Yo creo que muchas veces las empresas se quedan en esa primera capa de información.
Entramos en el problema también (que para mí es uno de los grandes retos del Big Data) que es interpretar la información que se da una vez que está tratada. Y ahí es donde creo que faltan muchos perfiles, mucha gente preparada para poder interpretar los datos. No solamente es un tema de procesado., también está el lado humano: la parte de interpretación de toda esa información.
Nosotros identificamos primero los usuarios. Dentro de un usuario, identificamos su nivel de influencia: esto para nosotros es muy importante, es decir, cómo es el network de esa persona de grande o de pequeño en la Red para saber el alcance que va a tener su opinión o el impacto.
Después identificamos la opinión en sí misma, es decir, cogemos el texto completo de lo que ha escrito en el soporte que haya sido (una red social, una web… Nosotros monitorizamos más de 70 directorios web y redes sociales). Cogemos la información completa. Cogemos la fecha de esa información, que también es muy importante. Eso es lo que almacenamos e indexamos en nuestra base de datos y luego procesamos. Analizamos semánticamente todo el contenido para extraer de ahí la información valiosa que encierran las opiniones.
Ya trabajamos con las API de Instagram, por ejemplo, de Facebook o de Twitter. El mundo de la interconexión del dato es muy importante. Mientras más abiertos sean los sistemas y de forma automática se puedan interconectar, pues mucho mejor para proyectos como el nuestro. Al final lo que te hace es facilitar la alimentación del dato (que en definitiva es un proceso con un valor añadido relativamente escaso, porque solo estás capturando información). La parte de la captura es complicada, porque requiere de una tecnología que hay que mantener y permanentemente estar actualizando para que pueda conseguir toda la información que quieres. Si te dan una API todo se simplifica mucho y te puedes concentrar en otros procesos de más valor añadido.
Una cosa que nosotros hemos hecho también es capturar también información de consumo, es decir, cómo se gasta la gente el dinero y en qué se lo gasta, qué lugar de la ciudad, en qué momento… Además, cruzando estos datos con los datos de la propia persona (por supuesto totalmente anónimo), de ahí te da una información muy valiosa para los negocios a la hora de identificar oportunidades de apertura, a la hora de identificar problemas por reputación… Es decir, una vez que empiezas a tener un set de información muy amplio, ahí es cuando empiezas a hacer el cruce de las distintas variables para extraer el conocimiento y sacar conclusiones que o bien desarrollen aplicaciones que mejoren las vidas de las personas o bien servicios y productos que a las compañías les ayuden en su desarrollo de negocio.
Depende de los tipos de compañías. Hay empresas que se están preparando muy bien y ponen los recursos para poder gestionar esta nueva relación con el cliente. Pero estamos en una fase muy incipiente. Es decir, no todo el mundo se ha preparado para esto. Incluso hay mucha gente que desconoce el cómo gestionarlo.
Ahí es donde nosotros entramos con una capa de servicio adicional, cuando llegamos, por ejemplo a un restaurante y nos dicen: “Esta es la opinión pero no sé qué hacer con ella. Por no saber casi no sé ni contestarle al cliente”. Nosotros hemos desarrollado un expertise que ponemos a su disposición y que le ayudamos, si quiere, a gestionarlo. No necesariamente en tiempo real rabioso porque no tenemos casi nadie que quiera gestionar el tiempo real; la gente quiere al final del día un resumen.
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