¿Nos puede ayudar el big data a predecir tendencias cerámicas?

 

Hace unos meses y en vísperas de “El Clásico” o como se apellida en España  el enfrentamiento futbolístico Real Madrid-F.C Barcelona, vi una portada en el diario Marca que me dejó prendado, y cuyo titular rezaba: ”El big data del Clásico.”

 

Se habla mucho de Big Data, pero ¿qué esconde en realidad esta palabra?

La palabra big data es un neologismo que se ha convertido en un vocablo que no llega a definir exactamente aquello que representa. En el caso de Marca, hacía referencia a una visualización de datos, es decir, una representación gráfica de estadísticas alrededor del historial de partidos que enfrentaba a  ambos equipos; como goles marcados por jugador, minutos jugados, pases con acierto etc.

Es decir, el llamado big data, hace referencia al conjunto inmenso de datos que puede generar una organización con un mínimo de digitalización. Es el manantial de datos que nos sirve para alimentar nuestro sistema. Paradójicamente, tú con tu móvil conectado te conviertes en una unidad generadora de big data, ofreciendo datos de geolocalización, conexiones, consultas y hábitos de compra.

En el ámbito académico y el sector tecnológico hace referencia la Ciencia de datos o Data Science. Esta ciencia parte de un elevado número de datos generados por un conjunto de usuarios. Estos datos son tratados mediante modelos matemáticos y estadísticos para posteriormente elaborar una serie de algoritmos que, mediante el aprendizaje automático o machine learning , ofrecen un beneficio a la empresa normalmente basado en la predicción del futuro.

Se pueden predecir nuevos comportamientos, nuevas oportunidades de mercado, o simplemente logar mayor eficiencia  de actividades tediosas y costosas mediante automatismos.

 

¿Y los llamados algoritmos? ¿para qué sirven?

El ejemplo más clarificador es el de una receta de cocina, una batería de instrucciones claras y concisas y con un orden predefinido para conseguir un objetivo concreto.

Yendo al campo de la cerámica, que es el tema que queremos tratar en este post.

La cerámica es un campo cuyo “core” de negocio está estrechamente vinculado a las tendencias estéticas. Se puede categorizar como una serie temporal de componente cíclico.

Analicemos la siguiente gráfica, y empaticemos con nuestros clientes.

Evolución de las tendencias estéticas a lo largo del tiempo:

Imagina que dispones de 300.000€ para invertir en un proyecto de contract, bien en hostelería o retail. Debes de conocer antes de definir tu estilo en qué momento exacto se encuentra la tendencia estética, porque de lo contrario puede suceder que tu proyecto nazca muerto si la estética que adoptas se encuentra en una fase de declive, y evitar que cuando aparezca tu proyecto la gente ya esté saturada de esos códigos visuales.

 

Al ser un objeto temporal y cíclico hay que saber determinar en qué punto exacto se encuentra cada tendencia, y prestar especial atención cuando nos encontramos en un momento de tiempo en el que puede haber cambio de tendencia o en el que dicho cambio se está gestando. Estaríamos hablando de un momento en el que la tendencia se encuentra en una “zona de peligro”.

 

¿Nos puede ayudar el bigdata a predecir tendencias cerámicas?

Este hecho se traslada directamente al fabricante de cerámica, como proveedor, ya que sus correspondientes departamentos de marketing y diseño desarrollan propuestas basadas en la tendencia estética, muchas veces fundamentadas en consultas por internet y otras tantas basadas en la intuición.

Los métodos de investigación de tendencias basados en consultas en internet pueden ser imperfectos y dependiendo de las preguntas que te hagas o los canales que utilices, los outputs que obtienes están muy cribados o te llevan a obtener inputs descontextualizados. Estoy refiriéndome a ejemplos como Pinterest que te permite obtener imágenes en función de unas búsquedas determinadas pero descontextualizadas. Es decir, no sabes si esas imágenes pertenecen a una tendencia en declive o a una tendencia con crecimiento plausible y verificado.

Por ello, es muy importante entender el contexto observando hacia el pasado y proyectando hacia el futuro, y ahí es donde toma el protagonismo la Ciencia de Datos, o el big data. Nos va a permitir predecir o vislumbrar hacia qué lado nos inclinamos de una forma mucho más objetiva, y por otro lado anticiparnos a la tendencia estética mediante el uso del machine learning.

 

Mi propuesta para predecir tendencias

La solución que propongo para solventar este problema es crear un algoritmo basado en el análisis de tendencias en streaming y con geolocalización, mediante el rastreo de imágenes para identificar los diferentes movimientos artísticos que están siendo tendencia en el momento, a nivel de imagen y a nivel semántico. Detectar en tiempo real aquellos momentos en los cuales hay un cambio de tendencia en el mercado y obtener un informe en tiempo real claro y conciso.

¿Quieres saber de se habló o qué se posteaba respecto a tendencia estéticas hace dos meses en San Francisco? ¿Quieres saber detectar mínimos cambios que preceden otros cambios mucho más relevantes? Y fundamentalmente: ¿Quieres tener mayor seguridad a la hora de tomar decisiones importantes para tu empresa? El big data tiene la respuesta a estas preguntas.

Dentro del mundo del Data Science hay un campo que denominado computer vision. A día de hoy ya existe en el mercado un modelo de Volvo que frena automáticamente cuando su cámara frontal detecta un peatón a cierta distancia, para evitar el impacto.

La cerámica es un sector basado en la imagen, desde el análisis de tendencias, hasta la producción. Con la tecnología digital, con una simple colección de imágenes a una cierta resolución se produce una colección cerámica.

Mediante computer vision se pueden automatizar y mejorar muchos procesos, que hasta día de hoy son tareas tediosas y repetitivas, sobretodo en procesos de control de calidad. Con diversos algoritmos es posible detectar de forma automática y eficiente anomalías y deficiencias en la producción de las baldosas, mediante el reconocimiento de patrones incorrectos. 

Estamos sólo al principio de una auténtica revolución industrial que, sin duda, va ser liderada por los datos.

jperis@tailoredbybigdata.com