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La contribución del Big Data a los Objetivos de Desarrollo Sostenible

Más allá de los usos internos hay oportunidades para que estas fuentes se apliquen también para propósitos externos.

Los ODS no son sino KPIs de desarrollo social, y todo KPI cuantitativo ha de medirse, monitorizar su evolución en el tiempo, porque nos dicen si vamos bien o mal en el proceso de hacer extensivo el bienestar y las oportunidades, especialmente entre los más desfavorecidos”, explicó Juan Murillo, responsable de Divulgación Analíticaen el área de Data Strategy & Data Science Innovation de BBVA, durante su participación en el ‘Big data to Action 2019’, celebrado en Madrid.

En opinión de Murillo, el papel del ‘big data’ en ámbitos no lucrativos “es el mismo que en el ámbito empresarial: los datos ayudan a navegar con rumbo, con conocimiento y visión de la ruta y de los obstáculos que nos podemos encontrar por el camino”. Sin embargo, recordó que “lamentablemente los colectivos vulnerables son los que menos huella digital dejan, lo que condiciona las iniciativas de datos por el bien común”.

Aún hay barreras a superar en las  colaboraciones en materia de datos. Entre otras, Murillo menció la necesidad de que haya una transferencia intersectorial efectiva de las fuentes de datos, algo por lo que apuesta la Comisión Europea. En este campo, recordó que BBVA ha sido pionero en compartir sus fuentes de datos anónimos y agregados  y “esto debería ser la tendencia, para que las empresas compartan el enorme valor que los datos poseen para extender la prosperidad”. Otros obstáculos son la fiabilidad de los datos, algo que se resuelve aplicando técnicas de la estadística tradicional como el muestreo a las fuentes masivas, o la necesidad de que las empresas perciban incentivos para participar en estas iniciativas externas y, en última instancia, pasar de las pruebas de concepto al impacto positivo real.

Uso de los datos para el bien común: el ejemplo de BBVA

BBVA tiene ya una larga experiencia en la colaboración con organismos públicos para extraer valor social de los datos, siempre sobre fuentes  anonimizadas, y protegiendo la privacidad de sus clientes.

Entre otros ejemplos, Murillo explicó el flujo de colaboración entre Naciones Unidas, dentro de su iniciativa Global Pulse, y BBVA, para “explorar la capacidad descriptiva de los datos a la hora de mejorar nuestra capacidad de reacción ante catástrofes naturales”. Esta colaboración, explicó, sirve también para medir cómo el análisis de los datos pueden contribuir a la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de Naciones Unidas.

¿De qué forma? Mediante el análisis de datos de pagos con tarjetas y extracciones en cajerosBBVA pudo, en colaboración con Naciones Unidas, conocer dinámicas ante una catástrofe natural, tales como la reacción preparatoria de la población, cómo se recupera y a qué velocidad. También fue posible obtener nuevas métricas de utilidad por si una catástrofe de las mismas características se repite. En concreto, BBVA analizó el huracán Odile, que tuvo un gran impacto económico en la península de Baja California en México en 2014.

Nos preocupa muchísimo la privacidad de nuestros clientes. Por ello, los datos raiz nunca abandonaron la infraestructura de BBVA y fueron analizados por científicos de datos de BBVA, que dieron respuesta a las preguntas del equipo de Naciones Unidas. Lo que se compartió hacia fuera fueron resultados basados en datos agregados y visualizaciones que encapsulan múltiples conclusiones en una sola pieza interactiva”, afirmó Murillo.

Pero las iniciativas de BBVA en este sentido no se reducen al huracán Odile. BBVA ha usado, por ejemplo, estas fuentes de datos para trabajar junto a la secretaría de Turismo de México y ayudar  al gobierno a comprender mejor las dinámicas turísticas en su programa de Pueblos Mágicos.

Otro ejemplo de apertura de datos lo conforma el proyecto Urban Discovery en el que el equipo de BBVA Data & Analytics junto con el de CARTO analizó cómo se subdividen en áreas funcionales las grandes ciudades de Madrid, Barcelona y Ciudad de México. Por un lado través del análisis de movilidad basado en la huella digital de pagos con tarjeta fue posible establecer vínculos entre distintas áreas urbanas para conocer la relación entre ellas, y por otro se usaron estas fuentes para describir el tipo de especialización de las distintas zonas de las ciudades estudiadas, lo que puede servir como guía para identificar por ejemplo áreas gemelas en ciudades distintas, una decisión que puede ayudar a la toma de decisiones de expansión de negocios.

La profesionalización del ‘big data’

Juan Murillo también hizo alusión al desarrollo del ‘big data’ en España. En concreto, explicó que “cuando BBVA empezó a trabajar en este ámbito, allá por 2011, había una grandísima escasez de perfiles, porque la ciencia de datos era una disciplina nueva, híbrida entre estadística y ciencias computacionales, y aún no estaba reglada”. Sin embargo, en los últimos años las universidades han reaccionado a la demanda de las empresas y han creado programas formativos para generar estos nuevos profesionales.

“En BBVA tenemos una doble apuesta: por un lado hemos hecho esfuerzos en formación interna y actualización de los analistas que ya formaban parte de nuestros equipos, y por otro reclutamos nuevo talento con estas capacidades a través de nuestra iniciativa Young Professionals Data”, concluyó.

Fuente: BBVA

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