Mapa meteorológico meteorológico.
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Los expertos en modelado del clima se ofrecen hasta un millón de dólares al año en salario, informa Bloomberg. Los fondos de cobertura y los comerciantes de productos básicos han liderado el cargo para atraer a los mejores. Las implicaciones más amplias de la tendencia de análisis de datos se aplican en una amplia gama de disciplinas.
El análisis de datos continuará creciendo en importancia en prácticamente todas las empresas. Y si una empresa en un campo está utilizando un buen análisis de datos, las otras deben igualar a esa empresa o perder terreno. Un buen análisis de datos parece ser costoso, se está utilizando porque se ha vuelto más barato. Hay más datos disponibles en formato digital, por lo que no se necesita teclado anticuado. Las computadoras que pueden manejar grandes lotes de datos son trivialmente baratas. El software ha mejorado enormemente, aliviando al analista de la programación más tediosa. El resultado son las empresas que están más marcadas para demandar sus productos, más capaces de obtener los materiales que necesitan en el momento correcto y en el volumen correcto, y más capaces de ajustarse a las condiciones cambiantes.
Matt Levine comentó sobre el informe de Bloomberg: «Recientemente argumenté que la atracción de las finanzas cuantitativas podría haber» creado condiciones en las que es increíblemente lucrativo ser muy bueno en la inferencia estadística «y, por lo tanto, allanó el camino para los modelos modernos de inteligencia artificial». Se preguntó si las riquezas en finanzas ayudan a incentivar a los jóvenes que estudian campos como la física o la meteorología para obtener buenos en el análisis de datos. O tal vez es un desperdicio de talento para personas tan brillantes para trabajar en el comercio de productos básicos.
Este enfoque de la conexión entre el clima y los precios de los productos básicos contrasta fuertemente con la antigua manera, demostrada por una anécdota hilarante de El juego de dinero por «Adam Smith» (un seudónimo de George Goodman), publicado en 1967. El narrador compró cinco contratos de futuros de cacao por consejo de su amigo The Great Winfield. Cuando cayó el precio, el narrador y el amigo comenzó a llamar a todos los que podrían saber lo que estaba sucediendo en las plantaciones de cacao de Ghana. Los viejos contactos y amigos de amigos fueron interrogados sobre el clima.
«Dime señor, ¿está lloviendo en su país ahora?»
«Siempre llueve en agosto».
Las llamadas y telegramas de larga distancia informales no funcionaban. «El gran Winfield decidió que debemos enviar a nuestro hombre a África occidental para averiguar si estaba lloviendo y si la temida enfermedad de la vaina negra se estaba propagando y si de hecho había alguna cosecha de cacao».
Enviaron a un comerciante de productos básicos de Brooklyn de Brooklyn que nunca antes había estado en África, que informó lo que escuchó de otras personas que se alojaban en su hotel y luego se perdieron en la jungla.
Hoy los informes meteorológicos provienen de las estaciones de meteorología en el terreno y el reconocimiento satelital. Más datos han llevado a mejores pronósticos, incluso para áreas locales, según lo descrito por Chelsea Feas en un episodio del podcast Sailfaster. (El episodio está dirigido a corredores de veleros, pero la discusión de pronóstico del tiempo tiene una amplia aplicabilidad).
Estas historias proporcionan una gran perspectiva: un pronóstico no es solo un pronóstico; Es una herramienta para tomar mejores decisiones sobre un tema particular en una ubicación particular. «Nuestro hombre en África» realmente no sabía lo que estaba haciendo, pero los analistas de datos de hoy tienen su juego deprimido.
Los líderes empresariales deberían pasar algún tiempo preguntándose qué podrían hacer mejor si solo algún pronóstico fuera más preciso. Después de identificar algunas proyecciones clave que podrían ayudar al negocio, el esfuerzo de análisis de datos comienza buscando analistas. Algunos ya pueden estar disponibles en la empresa, o pueden ser contratados o contratados. Muchas personas en la parte superior de una organización no conocen toda la información disponible tanto en sus propias computadoras como a través de bases de datos disponibles públicamente. Y ciertamente no conoce las técnicas para analizar los datos para crear pronósticos útiles. Pero los mejores perros no necesitan conocer los datos sin procesar o cómo analizarlos; solo cómo encontrar algunas personas que puedan. Y un millón de dólares para un analista superior pueden ser baratos en relación con el valor del trabajo de la persona.
