Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Entrepreneurship with Data, Machine Learning and AI

742 views

Published on

Description of data-based business models and how they can be taken to the next level with Machine Learning and AI.

Published in: Data & Analytics
  • Be the first to comment

Entrepreneurship with Data, Machine Learning and AI

  1. 1. Emprendiendo con Datos, Machine Learning y AI Y el ecosistema mexicano para hacerlo Jesús Ramos TW: @xuxoramos FB: /xuxoramos Email: jesus@datank.ai
  2. 2. @xuxoramos Y éste qué? 1. ISC02 (ITESM). 2. Financial Econometrics (UNottingham + UWashington) 3. Graduado de la Data Science Specialization de Coursera + JHU (a mucha honra) 4. Consultado con 6 firmas para levantar capacidades analíticas (BMV, Indeval, GBM, ConCrédito, Propiedades.com, etc). 5. Cofundador de @TheDataPub, la comunidad de Ciencia de Datos más grande de México. 6. COO en Datank.ai. 7. Anti-buzzwords, anti-hype, anti-mame: Data Gestapo. 8. Gamer los sábados. Foodie los domingos. 2
  3. 3. @xuxoramos De qué vamos a conversar? 1. Por qué es importante la economía de datos? 2. Qué modelos de negocio existen? 3. Qué le duele a México para ejecutarlos? 4. Cómo desinflamos la burbuja? 5. Nuestra tarea 3
  4. 4. @xuxoramos Qué tiene diferente la economía de datos? 4
  5. 5. @xuxoramos Qué tiene diferente la economía de datos? Escasez 5
  6. 6. @xuxoramos Qué tiene diferente la economía de datos? Escasez Capital + Mano de obra = Bienes y Servicios 6
  7. 7. @xuxoramos Qué tiene diferente la economía de datos? Escasez Abundancia VS Capital + Mano de obra = Bienes y Servicios 7
  8. 8. @xuxoramos Qué tiene diferente la economía de datos? Escasez Abundancia VS Capital + Mano de obra = Bienes y Servicios Capital + Mano de Obra + DATA = Bienes y Servicios Inteligentes 8
  9. 9. @xuxoramos Qué tiene diferente la economía de datos? Escasez Abundancia VS Capital + Mano de obra = Bienes y Servicios Capital + Mano de Obra + DATA = Bienes y Servicios Inteligentes 9
  10. 10. @xuxoramos Cuánto vale esto? 10
  11. 11. @xuxoramos Cuánto vale esto? $19mmdd 11
  12. 12. @xuxoramos Cuánto vale esto? $19mmdd $2.5mdd 12
  13. 13. @xuxoramos Cuánto vale esto? $19mmdd $2.5mdd $990mdd 13
  14. 14. @xuxoramos Cuánto vale esto? $19mmdd $2.5mdd $990mdd Ca$h Flow? 14
  15. 15. @xuxoramos Cuánto vale esto? $19mmdd $2.5mdd $990mdd Ca$h Flow? 15
  16. 16. @xuxoramos Cuánto vale esto? $19mmdd $2.5mdd $990mdd DATA* * https://techcrunch.com/2015/10/13/whats-the-value-of-your-data/ 16
  17. 17. @xuxoramos Cuánto vale esto? 17
  18. 18. @xuxoramos Cuánto vale esto? 18 $80mmddEn intangibles (i.e. DATA!) 12% del PIB Mexicano atribuible a servicios!
  19. 19. @xuxoramos Qué modelos de negocio hay?* 19 * http://www.oreilly.com/data/free/business-models-for-the-data-economy.csp
  20. 20. @xuxoramos Qué modelos de negocio hay?* 20 Recolección/ Suministro * http://www.oreilly.com/data/free/business-models-for-the-data-economy.csp
  21. 21. @xuxoramos Qué modelos de negocio hay?* 21 * http://www.oreilly.com/data/free/business-models-for-the-data-economy.csp Almacenamiento / Hospedaje Recolección/ Suministro
  22. 22. @xuxoramos Qué modelos de negocio hay?* 22 Filtrado/ Refinamiento * http://www.oreilly.com/data/free/business-models-for-the-data-economy.csp Recolección/ Suministro Almacenamiento / Hospedaje
  23. 23. @xuxoramos Qué modelos de negocio hay?* 23 * http://www.oreilly.com/data/free/business-models-for-the-data-economy.csp Recolección/ Suministro Almacenamiento / Hospedaje Filtrado/ Refinamiento Análisis/Enriquecimiento
  24. 24. @xuxoramos Qué modelos de negocio hay?* 24 * http://www.oreilly.com/data/free/business-models-for-the-data-economy.csp Consultoría Recolección/ Suministro Almacenamiento / Hospedaje Filtrado/ Refinamiento Análisis/Enriquecimiento
  25. 25. @xuxoramos Almacenamiento / Hospedaje Combinaciones Qué modelos de negocio hay?* 25 * http://www.oreilly.com/data/free/business-models-for-the-data-economy.csp Recolección/ Suministro Filtrado/ Refinamiento Análisis/Enriquecimiento Consultoría
  26. 26. @xuxoramos Recolección/Suministro 26
  27. 27. @xuxoramos Recolección/Suministro 27 Encuestas, Censos, Indicadores
  28. 28. @xuxoramos Recolección/Suministro: Oportunidades 28 IoT, Sensores, Industrial Internet
  29. 29. @xuxoramos Almacenamiento/Hospedaje 29
  30. 30. @xuxoramos Almacenamiento/Hospedaje 30 Marco regulatorio, Protección de Datos
  31. 31. @xuxoramos Almacenamiento/Hospedaje: Oportunidades 31 Health Info Exchange SSA eHealth! Doctores Hospitales Farmacéutica
  32. 32. @xuxoramos Filtrado/Refinamiento 32
  33. 33. @xuxoramos Filtrado/Refinamiento 33 Limpieza, Perfilamiento, Consolidación, Data Warehouse
  34. 34. @xuxoramos Filtrado/Refinamiento: Modelo 34 Wrangling BI Raw Data Predicción Venta Etc
  35. 35. @xuxoramos Vertical 1 Filtrado/Refinamiento: Oportunidades 35 Wrangling BI Raw Data Predicción Venta Etc Vertical n ... BI Predicción Venta Etc
  36. 36. @xuxoramos Análisis/Enriquecimiento 36
  37. 37. @xuxoramos Análisis/Enriquecimiento 37 Análisis causal, inferencia, predicción
  38. 38. @xuxoramos Análisis/Enriquecimiento: Oportunidades 38 Área de Negocio Predictive API Predictive API Predictive API Inferencia + Predicción Inferencia + Predicción Inferencia + Predicción● Fintech ● Social Media ● Retail ● Manufactura ● ELECCIONES!
  39. 39. @xuxoramos Machine Learning & AI Análisis/Enriquecimiento: Oportunidades 39 Área de Negocio Predictive API Predictive API Predictive API Inferencia + Predicción Inferencia + Predicción Inferencia + Predicción● Fintech ● Social Media ● Retail ● Manufactura ● ELECCIONES!
  40. 40. @xuxoramos Consultoría 40 Mejoras locales a procesos de negocio
  41. 41. @xuxoramos Consultoría: Conviene? 41
  42. 42. @xuxoramos Consultoría: Conviene? 42 Lo bueno - Fácil de emprender - Bajo costo inicial
  43. 43. @xuxoramos Consultoría: Conviene? 43 Lo bueno - Fácil de emprender - Bajo costo inicial Lo malo - Difícil de vender - Difícil de escalar - Dificil staffing
  44. 44. @xuxoramos Consultoría: Conviene? 44 Lo bueno - Fácil de emprender - Bajo costo inicial Lo malo - Difícil de vender - Difícil de escalar - Dificil staffing Lo feo - Mejoras locales al proceso contratado. - Larga duración. - Divorcio entre negocio y IT imposibilita operacionalización.
  45. 45. @xuxoramos Podemos ejecutarlos todos en México? 45
  46. 46. @xuxoramos Podemos ejecutarlos todos en México? 46 meh.
  47. 47. @xuxoramos 47 Data Bubble El impedimento: La burbuja de datos en México
  48. 48. @xuxoramos 48 Data Bubble El impedimento: La burbuja de datos en México Talent Pool & Sistema Educativo Skill incompleto
  49. 49. @xuxoramos 49 Data Bubble El impedimento: La burbuja de datos en México Talent Pool & Sistema Educativo Skill incompleto Empresas Expectativas falsas
  50. 50. @xuxoramos 50 Talent Pool & Sistema Educativo Data Bubble Empresas Macro economía El impedimento: La burbuja de datos en México Skill incompleto Expectativas falsas
  51. 51. @xuxoramos 51 Skill Incompleto 113K Ingenieros de Software al año. 350 Matemáticos, actuarios, físicos y estadísticos. No se conoce la diferencia entre Data Science (DS) y Data Engineering (DE). Tenemos miles de Data Engineers chingones. No tenemos casi Científicos de Datos. Tenemos muchos DE queriendo ser DS cuando no saben ni proba.
  52. 52. @xuxoramos 52 Talent Pool: Qué puede salir mal? Telco importante dando créditos a sospechosos criminales. Empresa importante de internet no le atina a predicción de AH1N1. Gran empresa de software crea un bot sexualmente cargado y racista. Empresa de internet clasifica foto de 2 afroamericanos como gorilas. Crisis financiera de 2008. Victoria de Trump.
  53. 53. @xuxoramos 53 Expectativas Falsas CTOs se traga las promesas de "Big Data". Confunde problema de negocio con problema de tecnología. CTO pide presupuesto para comprar infra. El board lo otorga por ignorancia. CTO asigna ingenieros estrellas para migrar su DWH a la nueva infra. Llega el trimestre. El proyecto no ha dado retorno. El CTO ya no innova. Los ingenieros renuncian y se auto-nombran "Científicos de Datos" sin saber proba ni estadística.
  54. 54. @xuxoramos 54 Expectativas Falsas CTOs se traga las promesas de "Big Data". Confunde problema de negocio con problema de tecnología. CTO pide presupuesto para comprar infra. El board lo otorga por ignorancia. CTO asigna ingenieros estrellas para migrar su DWH a la nueva infra. Llega el trimestre. El proyecto no ha dado retorno. El CTO ya no innova. Los ingenieros renuncian y se auto-nombran "Científicos de Datos" sin saber proba ni estadística. x 100Y la burbuja sigue inflándose
  55. 55. @xuxoramos 55 Empresas: ML & AI no es lo mismo que SW Dev
  56. 56. @xuxoramos 56 ML & AI no es lo mismo que SW Dev Máquina (compiler) Programa (código) Datos (conexión a BD) Contexto (info inherente al negocio) 1 Resultado de negocio (i.e. damos crédito o no) Proyectos de Software
  57. 57. @xuxoramos 57 ML & AI no es lo mismo que SW Dev Máquina (algoritmo ML) Programa (código) Datos (conexión a BD) Contexto (info inherente al negocio) N Resultados de negocio Proyectos de Ciencia de Datos / Machine Learning
  58. 58. @xuxoramos 58 Ambiente económico La frontera norte se cierra a nuestros productos, servicios e ideas. Poco petróleo, y a precio muy bajo. Corrupción rampante. Mercado interno débil. Variables macroeconómicas malas. La "mano de obra barata" no será relevante en la era de la automatización.
  59. 59. @xuxoramos Debe México ser polo de ML & AI? 59
  60. 60. @xuxoramos Debe México ser polo de ML & AI? 60 A h**vo!
  61. 61. @xuxoramos 61 Y a nivel de calle qué podemos hacer? Entra a un programa académico completo. Ó bien, regresar a la escuela a aprender mates. Usa la educación abierta en internet para hacer tu propia maestría. Únete a grupos profesionales. Únete a comunidades.
  62. 62. @xuxoramos Mates aplicadas @ ITAM, UNAM, IPN Física @ UNAM, C3 Economía @ ITAM, UNAM MSc Ciencia de Datos @ ITAM MSc Inteligencia Analítica @ UAnáhuac Programas Académicos en México 62
  63. 63. @xuxoramos Maestría DIY con MOOCs en Internet* 63 Intro to Mathematical Thinking: Stanford + Coursera Intro to Logic: Stanford + Coursera Business Analytics: Wharton + Coursera Data Science Specialization: JHU + Coursera Machine Learning: Stanford + Coursera Executive Data Science: JHU + Coursera * Ver ratings de cursos en https://www.class-central.com/
  64. 64. @xuxoramos Grupos Profesionales 64 Sociedad de Científicos de Datos de México Cercano a la academia. SocialTIC Proyectos sociales, incidencia e infoactivismo. Instituto Internacional de Ciencia de Datos Cercano a las empresas.
  65. 65. @xuxoramos Comunidad: The Data Pub 65 The Data Pub (FB: /thedatapub, TW: @thedatapub) 1200 miembros. Meetups de +200 asistentes cada último Jueves del mes. Presentamos 2 proyectos donde el negocio o la vida humana sean primero, las mates segundo, y la tecnología tercero. Job posting - porque sigue habiendo confusión entre DS y DE. Badges - porque los endorsements de LinkedIn son "la hoguera de las vanidades".
  66. 66. @xuxoramos Q&A 66
  67. 67. @xuxoramos Grax!@xuxoramos facebook.com/xuxoramos github.com/xuxoramos jesus@datank.ai 67

×