Entrepreneurship with Data, Machine Learning and AI
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Description of data-based business models and how they can be taken to the next level with Machine Learning and AI.
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Entrepreneurship with Data, Machine Learning and AI
- 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. @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. @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. @xuxoramos Qué tiene diferente la economía de datos? 4
- 5. @xuxoramos Qué tiene diferente la economía de datos? Escasez 5
- 6. @xuxoramos Qué tiene diferente la economía de datos? Escasez Capital + Mano de obra = Bienes y Servicios 6
- 7. @xuxoramos Qué tiene diferente la economía de datos? Escasez Abundancia VS Capital + Mano de obra = Bienes y Servicios 7
- 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. @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
- 12. @xuxoramos Cuánto vale esto? $19mmdd $2.5mdd 12
- 13. @xuxoramos Cuánto vale esto? $19mmdd $2.5mdd $990mdd 13
- 14. @xuxoramos Cuánto vale esto? $19mmdd $2.5mdd $990mdd Ca$h Flow? 14
- 15. @xuxoramos Cuánto vale esto? $19mmdd $2.5mdd $990mdd Ca$h Flow? 15
- 16. @xuxoramos Cuánto vale esto? $19mmdd $2.5mdd $990mdd DATA* * https://techcrunch.com/2015/10/13/whats-the-value-of-your-data/ 16
- 18. @xuxoramos Cuánto vale esto? 18 $80mmddEn intangibles (i.e. DATA!) 12% del PIB Mexicano atribuible a servicios!
- 19. @xuxoramos Qué modelos de negocio hay?* 19 * http://www.oreilly.com/data/free/business-models-for-the-data-economy.csp
- 20. @xuxoramos Qué modelos de negocio hay?* 20 Recolección/ Suministro * http://www.oreilly.com/data/free/business-models-for-the-data-economy.csp
- 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. @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. @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. @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. @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
- 28. @xuxoramos Recolección/Suministro: Oportunidades 28 IoT, Sensores, Industrial Internet
- 34. @xuxoramos Filtrado/Refinamiento: Modelo 34 Wrangling BI Raw Data Predicción Venta Etc
- 35. @xuxoramos Vertical 1 Filtrado/Refinamiento: Oportunidades 35 Wrangling BI Raw Data Predicción Venta Etc Vertical n ... BI Predicción Venta Etc
- 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. @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. @xuxoramos Consultoría 40 Mejoras locales a procesos de negocio
- 42. @xuxoramos Consultoría: Conviene? 42 Lo bueno - Fácil de emprender - Bajo costo inicial
- 43. @xuxoramos Consultoría: Conviene? 43 Lo bueno - Fácil de emprender - Bajo costo inicial Lo malo - Difícil de vender - Difícil de escalar - Dificil staffing
- 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. @xuxoramos Podemos ejecutarlos todos en México? 45
- 46. @xuxoramos Podemos ejecutarlos todos en México? 46 meh.
- 47. @xuxoramos 47 Data Bubble El impedimento: La burbuja de datos en México
- 48. @xuxoramos 48 Data Bubble El impedimento: La burbuja de datos en México Talent Pool & Sistema Educativo Skill incompleto
- 49. @xuxoramos 49 Data Bubble El impedimento: La burbuja de datos en México Talent Pool & Sistema Educativo Skill incompleto Empresas Expectativas falsas
- 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. @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. @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. @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. @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. @xuxoramos 55 Empresas: ML & AI no es lo mismo que SW Dev
- 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. @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. @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. @xuxoramos Debe México ser polo de ML & AI? 59
- 60. @xuxoramos Debe México ser polo de ML & AI? 60 A h**vo!
- 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. @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. @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. @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. @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".