Hace más de 20 años, los Athletics de Oakland, un pequeño equipo de béisbol, revolucionó la forma en que analizamos la información. Por el simple hecho de incorporar datos en su toma de decisiones, los Oakland A’s lograron vencer a equipos con mejor presupuesto y plantilla, alcanzando 20 victorias consecutivas en la temporada, dejándoles a un partido de igualar la racha histórica de los legendarios Cubs de Chicago de 1935. A este fenómeno se le conoció como Moneyball y causó una disrupción en todas las industrias; empresarios y directores notaron que tomar decisiones basadas en datos, se obtenían mejores resultados sobre las que no los utilizaban. Transformando la manera en que las empresas analizan y resuelven problemas en el día a día.
Un gran ejemplo de esto es la industria financiera. La dependencia de datos para este sector es tan importante, estimando que, en 2020, el gasto en información de mercados sobrepasó los 33 mil millones de dólares con un crecimiento del 6% año contra año, según un estudio realizado por Burton-Taylor.
Hoy en día, analistas de instituciones financieras (tradicionales y fintechs), dan un constante seguimiento a diferentes indicadores de mercado como: la cartera de crédito de sus competidores, la distribución de sucursales y cajeros en el país, indicadores sociodemográficos y económicos, por mencionar algunos; que les permitan tener una mejor idea de lo que sucede a su alrededor y ofrecer mejores productos que la competencia.
Lamentablemente, a pesar de que esta información es pública, su uso y explotación no está al alcance de todos. Si bien es cierto que los reguladores, instituciones gubernamentales y las sociedades financieras han hecho un buen trabajo en publicar la información, las herramientas para consultarla cuentan con varias deficiencias que impiden un fácil acceso.
La falta de estructura e inconsistencia en los datos publicados y los procesos de descarga complejos, obligan a los analistas a realizar trabajo manual tedioso, manual y repetitivo para poder poder usar esta información. Tanto así que, según un estudio realizado por Crowdflower, los analistas estiman que pasan cerca del 80% de su tiempo limpiando y preparando estos datos para su análisis. Ocasionando un costo de oportunidad altísimo, al permitirles a las empresas únicamente utilizar el 0.5% de los datos que podrían llegar a utilizar.
Así fue como Miguel, Patricio y yo, después de vivir estos problemas a través de diferentes industrias, nos dimos a la tarea de emprender y crear una solución para México y Latinoamérica. De esta idea nace TUKAN, en donde queremos poner todos estos datos en las manos de los analistas, sin importar sus habilidades. Nuestra plataforma permite acceder a cientos de fuentes de datos públicas en cuestión de segundos, donde cada una de ellas se actualiza de forma automatizada; además de que todas las tablas cuentan con la misma estructura y estándar, lo que permite explotar estos datos para la toma de decisiones de una manera eficiente.
Queremos construir un mundo donde no se requiera limpieza de datos y únicamente se dedique el tiempo a analizar la información, no a procesarla.
Por: Ilan Jinich, co fundador de TUKAN
