“El Big Data puede mejorar el día a día y el futuro de cualquier empresa”. Entrevista a Enrico Galluccio.

Aunque cada día parece más acertado aquello de “quien tiene los datos tiene el poder”, en realidad esta frase debería ser matizada. No es suficiente con tener los datos, sino que hay que saber cómo usarlos. Los datos de por sí no aportan información ni permiten tomar decisiones.

El caso de nuestro sector es emblemático: los hoteles generan y reciben a diario una inmensa cantidad de información que sólo en una mínima parte acaba teniendo cierta utilidad. Pensamos en el Big Data como en algo con el que deberemos lidiar en el futuro cuando ya es una realidad, pero nos faltan las herramientas hasta para entender su enorme potencial.

Por este motivo, desde Hotel-lo Business Academy, hemos decidido ofrecer un curso que permita en primer lugar comprender los conceptos básicos del Big Data: sin abstracciones, sino aplicándolos, desde el minuto uno, al mundo de los hoteles y del turismo en general.

La persona ideal para conseguir este objetivo es Enrico Galluccio, ex hotelero, ahora Data Science Product Manager en Glovo, que tiene sobradas cualidades de comunicador como para convertir lo complejo en sencillo. Hoy hablamos con él y empezamos a conocerlo.

Enrico, háblanos de ti.

Soy matemático de formación, pero llevo muchos años en el mundo de los datos. Empecé mi andadura profesional como analista de datos y con este perfil llegué a una cadena hotelera, Oyo Rooms, donde me incorporé como Data Scientist. En Glovo ahora soy Product Manager de Data Science y coordino un equipo de ingenieros.

¿Qué objetivo tiene tu primer curso en Hotel-lo Business Academy?

Queremos hacer entender el poder del Big Data y que los participantes puedan hacer sus propias reflexiones y desarrollar ideas originales sobre cómo aplicar esta tecnología. El Big Data puede mejorar el día a día y las estrategias a futuro de cualquier empresa, pero para esto hay que saber cómo sacar los datos, cómo encontrarlos, cómo utilizarlos, etc.

¿Por qué un hotelero debería estar especialmente interesado en aprender lo que es el Big Data?

En mi experiencia todavía la gran mayoría de los hoteleros infrautiliza los datos. Los tienen, en el PMS o en las extranets de las OTAs, pero no aprovechan su enorme potencial. Opino que en este sector la competitividad en el manejo de la información es aún baja: los primeros que consigan aprovechar la información tendrán una enorme ventaja.

¿Consideras que también las grandes cadenas están un poco atrás en este terreno?

Las grandes cadenas gestionan sus datos de manera bastante avanzada, pero comparado con otros sectores, aún les queda camino por recorrer. En cierta medida esto es normal ya que el negocio hotelero no puede compararse con otros negocios en los que los datos son absolutamente centrales, como podría ser el mundo del Delivery. En los hoteles el trato humano y personalizado es el auténtico core business, esto no tenemos que olvidarlo.

Ahora hablemos de los falsos mitos asociados al Big Data. Primer mito: “Big Data y Machine learning son sinónimos”.

(Se ríe) ¡Este es un spoiler del curso! En la primera clase veremos que en realidad Big Data no significa nada, solo indica una gran cantidad de datos. Dentro del Big Data se encuentran varias áreas que usan datos con finalidades diferentes. El Machine Learning es una de ellas y utiliza los datos para hacer predicciones.

Otro mito: “El Big Data requiere un hardware potente”.

Este mito tiene algo de verdad, pero no en lo que se refiere a la parte de “analytics”, para la cual es suficiente, por ejemplo, trabajar con Power BI para estar aplicando los conceptos de Big Data. Es cuando ponemos “modelos en producción” que necesitamos disponer de una mayor capacidad de cálculo para que el algoritmo vaya mejorando. Esta mayor potencia nos la puede proporcionar un servicio en la nube, sólo hay que saber cómo configurarlo.

“Hace falta tener conocimientos técnicos muy avanzados”.

Desde luego para el curso esto no es necesario, ya que no vamos a programar. Pero incluso si nos dedicáramos a programar, veríamos que lenguajes como Python pueden ser aprendidos sin experiencia previa. De hecho, es nuestra idea: ofrecer un curso avanzado más adelante para que los alumnos puedan crear sus propios algoritmos.

¿Hay otros falsos mitos sobre el Big Data?

El mito más común es el de la complejidad. Se piensa en los algoritmos como si fueran unas misteriosas cajas negras, mientras al final todo se puede entender. Puedes entender cómo “razonan” las máquinas y cómo “razonan” los modelos. Todo parece abstracto, cuando en la realidad todo se puede explicar.

Acabamos con una pregunta personal. ¿Tus dos pasiones, el baloncesto y la matemática, tienen alguna relación? Te lo pregunto porque el basket es un deporte en el que siempre han tenido mucha relevancia las estadísticas.

Una relación entre mis dos pasiones existe y te voy a contar una anécdota. Durante muchos años quise ser jugador profesional de la NBA. Cuando vi que no podría cumplir ese sueño, desarrollé otro: ser analista de datos para la NBA… y ¡todavía no lo he abandonado!