Durante 10 años Riley Newman trabajó en el servicio de Guarda Costas de Estados Unidos, no es precisamente la primera persona en la que pensarías en relación con la Big Data y gestión de la información. Pero para el Head of Data Science at Airbnb, Riley Newman, cuyo background también incluye un Master en Económicas y una época en las Naciones Unidas, tener un carreta tan poco convencional no le ha impedido ser un importante activo para Airbnb. Newman está jugando un papel crítico en el desarrollo de esta compañía.
Este es un extracto de la entrevista que Newman ha ofrecido a la revista digital Inc.
Sr. Newman usted ha dicho que la ciencia de datos es el es «el nuevo MBA.» ¿Puedes explicar su opinión?
Pues bien, las fuerzas de la globalización y el desarrollo tecnológico están haciendo que los negocios sean cada vez más competitivos. Un empresario en Nairobi puede competir con una empresa americana ofreciendo un servicio a un cliente que vive en Tailandia. Sin duda el cliente eligira el servicio que es el más adecuado para el, pero esa elección depende de un factor esencial, la forma en que las empresas utilizan sus datos. Por lo que será cada vez más difícil para las empresas – y ejecutivos – tener éxito sin una comprensión adecuada de cómo utilizar los datos. La verdad es que actualmente la brecha entre la recopilación de la información necesaria para tomar decisiones y el hecho de tomar dichas decisiones es muy pequeña.
¿Cree que se tiene conciencia al más alto nivel de las empresas de la importancia de la gestión de los datos del cliente?
Es un término y entorno que todavía se está definiendo. Algunos se centran en el análisis para tomar decisiones de negocio, otros en la construcción de productos que permiten a los usuarios colaborar entre sí. Aquí en Airbnb, hacemos ambas cosas. La idea es que a medida que nuestra comunidad de huéspedes y anfitriones crece, nos volvemos más dependientes de los datos para mantenernos en contacto con ellos – por lo que comprender y responder a sus necesidades de manera eficaz requiere métodos cada vez más sofisticados. Aquellas empresas que no lo hagan sin duda están perdiendo su capacidad competitiva.
¿Esto es la base del día a día en Airbnb?
La empresa tiene ahora equipos en los que se incluye especialistas en gestión de datos. La idea es asegurarse de una optima gestión de datos y de la forma más eficaz posible – y que los proyectos comienzan con objetivos y métricas concretas, en lugar de tácticas. A continuación, llevamos a cabo una investigación para identificar las mayores y mejores oportunidades para lograr ese objetivo, elegir una táctica (a menudo un producto de datos), a continuación, poner en marcha experiencias piloto. Si los resultados son positivos, podemos aumentar la escala de nuestro trabajo a toda la comunidad de los huéspedes y anfitriones de Airbnb; si no, lo volvemos a intentar. Es un proceso que hemos encontrado útil no sólo en el equipo de producto, sino en todas las áreas: marketing negocios, operaciones, etc.
A diferencia de muchos especialistas en datos, Usted no tiene titulación en informática. ¿Esto ha afectado su aproximación a la gestión de datos?
Probablemente. Airbnb es un negocio social y por eso tenemos más social scientists que otras compañías.
Más importante aún, el campo de la ciencia de datos aún es joven, por lo que todavía no existe un consenso sobre cual es el contexto académico más óptimo de los que deben proceder aquellos personas que lo pueden gestionar. El reclutamiento de una amplia gama de distintos perfiles profesionales nos ha permitido mejorar el equipo de la empresa, y la variedad de estos perfiles amplia nuestras perspectivas y ofrece un entorno más creativo.
¿Cuáles son las habilidades esenciales que un profesional debe poseer para la gestión de datos?
Creo que hay una percepción errónea de que hay que tener un doctorado en matemáticas o estadísticas para ser un científico de datos. Ese nivel de detalle técnico es ciertamente útil, pero creo que se puede recorrer un largo camino si comprendes varias cosas: ¿Cómo se recogen los datos, los almacenamos y recuperamos?; la forma de gestionar los datos mediante herramientas analíticas como R y Python; y la forma de separar la correlación y causalidad. Más allá de las habilidades básicas, la división entre buenos y excelentes científicos gestores de datos es más visible en sus habilidades sociales: la comunicación, la creatividad y la curiosidad. Si usted tiene estas habilidades y está abierto a aprender continuamente las habilidades técnicas, usted será capaz de evolucionar con la industria.