Entrevistas TenTIC: Juan Gabriel Gomila, Big Data

 

En el marco de nuestro proyecto Ten TIC, tendencias de futuro en las TIC, realizamos una serie de entrevistas a expertos de cada una de estas tendencias tecnológicas destacadas con el objetivo de darlas a conocer y ver cómo nos afectarán en nuestro día a día.

En esta ocasión entrevistamos a Juan Gabriel Gomila, Profesor Asociado del Departamento de Ciencias Matemáticas e Informática de la UIB, ha sido Data Scientist, Game Designer & Game Producer en la empresa española PlaySpace desde 2012 hasta 2015 y durante 4 años ha desarrollado más de 40 apps y videojuegos en su propio estudio de videojuegos Frogames. Instructor en una veintena de cursos online en el marco de la creación de apps móviles y videojuegos. Recientemente, fue ponente de nuestro ciclo CineTIC, donde tuvo ocasión de explicarnos su experiencia con el Big Data y los vídejuegos.

Nos gustaría profundizar también en distintos aspectos relacionados con sus proyectos, su visión, y conocer más detalles de su investigación en unos campos que cambiarán la sociedad del futuro.

1. En su caso vemos que las matemáticas pueden aplicarse a muchos ámbitos, como son el análisis de datos o “data scientist” ¿Qué le llevó a especializarse en este ámbito y qué conocimientos implica?

Realmente fue como caído del cielo. Recuerdo que en 2012, cuando finalicé mi Master en Formación del Profesorado, y tras un año que considero tirado a la basura (no me malinterpretéis, pero después de 5 años estudiando matemáticas, un master donde tuve que volver a demostrar mis habilidades con el catalán aún teniendo el nivel C, y lo más complicado fue hacer una grúa de papel de periódico y grapas sí, lo considero una pérdida de tiempo) me dio por invertir mi tiempo en aprender a hacer apps y videojuegos para mi móvil de aquel entonces: un iPhone 4S. Una cosa llevó a la otra y coincidí con un anuncio en el telenoticias del sábado de IB3: la empresa mallorquina de desarrollo de videojuegos PlaySpace consigue un millón y medio de euros para contratar personal y escalar. La verdad, parecía la oferta ideal para mi así que el lunes les dejé un currículum en papel, el martes me llamaron para una entrevista de trabajo, y el miércoles empezaba a trabajar con ellos con contrato indefinido como programador.

Fue precisamente en esa empresa, donde tenían datos de más de un año sobre lo que los propios usuarios hacen dentro de los videojuegos sociales de PlaySpace (a qué horas juegan, qué compran, cuando se arruinan…) donde por mi perfil matemático me empecé a encontrar con mis primeros problemas de Data Scientist. Uno no se especializa en Data Science, si no que realmente es un término que unifica tres vertientes muy importantes: la estadística, la programación y la experiencia resolviendo problemas. Las dos primeras las llevaba de casa gracias a la propia carrera de matemáticas y a mis hobbies como programación, la tercera fue a base de leer mucho, ensayo y error, ir probando y viendo qué hace la competencia en relación al mundo del análisis de videojuegos y una cosa fue llevando a la otra hasta que, unos meses después pude ayudar a que la empresa no sólo facturara mucho más que en los inicios, sino también a clasificar a los usuarios según su perfil, cuáles son potenciales pagadores, cuáles nunca pagarán pero en cambio sirven para viralizar el juego a través de redes sociales,…

Así mismo, igual que yo arranqué ese departamento de análisis hace ya 4 años, también diré que han pasado por mi mano más de 12 becarios que han querido probar las mieles del Big Data. Los he tenido de todo tipo: ingenieros informáticos, matemáticos, economistas, psicólogos… La verdad es que si algo se necesita para poder llevar a cabo con éxito este tipo de labores es un pensamiento crítico muy completo, tener todos los casos en cuenta, saber hacer deducciones lógicas, de ahí que si tal vez tuviera que dar un consejo a la gente que quiera dedicarse al mundo del Data Science, y no solo en el entorno de los videojuegos, si no en general es que tengan unos buenos estudios de ingeniería, o incluso mejor, de matemáticas como yo mismo. Y es que no, no se necesitan conocimientos de matemáticas muy avanzadas para dedicarse al mundo del Big Data, pero son las habilidades que adquieres durante esos años de carrera los que luego te marcan la diferencia respecto del resto de analistas como tú mismo.

2. Observamos cómo su actividad profesional se ha focalizado en el diseño de Apps y videojuegos. ¿Cuáles son las Apps más rentables? ¿Con el análisis del Big Data podemos diseñar Apps más personalizadas y más rentables? ¿Qué variables e indicadores se tienen en cuenta?

Desde mi punto de vista, las apps más rentables son las que cubren dos de las necesidades más básicas de las personas humanas: la educación y el entretenimiento. La educación 2.0 de que tanto se habla y de la que los políticos se jactan debería ser una realidad. Los chavales saben usar un móvil o una tablet mejor que yo mismo tras varios años de dedicarme a ello, nativos digitales los llaman. A pesar de eso, llega septiembre y los padres siguen pagando entre 200 y 300 € por entre 8 y 12 libros que el alumno debe llevar a clase constantemente, favoreciendo problemas de espalda, hacer ejercicios en papel, lo que propicia que se sigan cortando árboles y haciendo uso de material fungible lo cual eleva más los gastos de las familias. Todo ese contenido, bien plasmado en apps educativas como las que elaboramos en Frogames permite tener material a un coste más que reducido (las apps más caras que nosotros tenemos son las de Formulación Química que valen 10 € pero valen desde 3º de ESO hasta entrada la universidad) y no sólo la pueden llevar encima sin peso adicional, si no que además dan feedback a los propios estudiantes sin tener que esperar que esos ejercicios se corrijan en la pizzarra (si da tiempo) u ofrecen material adicional por ejemplo para estudiantes de altas capacidades. La de entretenimiento no tiene mucho misterio: pasamos minutos en el baño, en la cola del metro, esperando en el supermercado, entre los anuncios de la tele y esos minutos muertos son ideales para una carrera de coches, un tiroteo de la segunda guerra mundial o para romper algunos caramelos en el Candy Crush.

Con el Big Data, no sólo se pueden diseñar apps más rentables, sino que un mismo producto puede ganar fuerza en base a los análisis efectuados. Tomemos por ejemplo el propio Candy Crush, que cuando fue lanzado por King era el vigésimo de los juegos con el que probaban, habiendo sido todos los anteriores un auténtico fracaso. A base de analizar métricas como la viralidad antes citada (en términos de Data Science lo denominamos k-factor, como símil a esa misma palabra que define la propagación de un virus en el mundo de la biología), a intentar buscar las razones y motivos por los que pagan los usuarios (consiguiendo que en lugar de pagar menos del 1%, que es el estándar en el mundo de los videojuegos, a superar el 5%) y con diversas estrategias como el marketing, la publicidad y el cross promotion consiguieron hacer de ese juego uno de los más rentables a nivel mundial con más de 5 millones de dólares de facturación diaria. Acerca de qué variables e indicadores se tienen en cuenta, hay muchísimos como para citarlos todos aquí, pero si los lectores quieren saber más acerca de ello tengo un conjunto de 3 artículos en mi propio blog donde se pueden documentar y ver cuánta matemática oculta trae en sí esta profesión (http:// juangabrielgomila.com/el-proceso-de-crear-unos-buenos-kpis-ii/)

3. Y el negocio de los videojuegos, ¿cómo cree que ha evolucionado para pasar de ser un producto de entretenimiento a ser ahora considerado como servicios?

Todo pasa por una evolución tecnológica y un abaratamiento de los costes. En los 80, la gente se desplazaba a las recreativas, lugar de culto donde se pasaban horas y horas jugando siempre al mismo juego. Ese desplazamiento deja de ser tan necesario con los primeros PCs y consolas, siendo únicamente necesario el desplazamiento a la tienda de turno a comprar el juego con el que querías jugar. Con el boom de internet, los juegos ya vienen a tu casa directamente desde las Stores respectivas de consolas y PCs y por supuesto la magnífica Amazon o eBay. Esto indica un fuerte punto de inflexión con respecto a pasar de un producto a un servicio como arma de doble filo: si antes el producto era 100% igual desde el día de la compra hasta el día que se te rompía o bien la consola, o bien el CD, ahora los propios desarrolladores pueden enmendar errores (corregir bugs) o ir sacando nuevas actualizaciones y mejoras, es decir, acaba convirtiendose en un servicio.

Finalmente, el máximo exponente explota con el mundo de los smartphones, donde no sólo vienen los juegos a tu casa, sino directamente a tu bolsillo, y no tienes que hacer casi nada para acceder a ellos: son gratis.

Notad como la propia evolución de tener que desplazarte para jugar, a ser el juego el que aparece por arte de magia en el bolsillo de tus pantalones ha propiciado de forma muy positiva este cambio natural de producto a servicio (como con muchos otros negocios que han migrado de ser físicos a ser 100% online).

4. Entonces, una vez que una empresa apuesta por aplicar el Big Data para mejorar su competitividad ¿cuáles son los pasos a seguir para ponerlo en marcha?

Lo primero es almacenar datos. Para que el data sea BIG, se necesitan muchos datos. Cuanta más información se almacene en herramientas como Google Analytics, Mixpanel o DeltaDNA, más probabilidades de encontrar alguna data útil entre tanta información. Y es que un analista, muchas veces se pasa más limpiando basura inútil en lugar de sacar conclusiones útiles para la empresa. Finalmente, una vez que se ha separado lo bueno de lo malo, se puede usar software estadístico especial o bien elaborar soluciones de analíticas caseras (con algoritmos de fabricación propia adaptados a las necesidades de cada empresa) para a partir de ahí elaborar dashboards, mapas de calor, segmentaciones de usuarios según su perfil y convertir un negocio medíocre en uno de éxito rotundo.

5. ¿Piensa que el análisis de grandes cantidades de datos está al alcance de las PYMES o sólo lo pueden pagar las grandes empresas?

Realmente cuando llegué a PlaySpace, yo fui el único analista durante más de un año. Si bien es verdad que mi perfil matemático me permitió a la vez recoger datos, limpiarlos, segmentarlos, y elaborar algoritmos y gráficos útiles para el beneficio de la misma, no está de más decir que una PYME puede tener en plantilla (o con la figura de consultor externo) a una persona dedicada a este tipo de tareas. Evidentemente, una persona que lleva toda la vida vendiendo zapatos, no la veo demasiado capacitada para llevar por si misma las labores de Big Data que la ayuden en su negocio en particular. Sin embargo, con la ayuda adecuada, una buena web para vender online, herramientas de analíticas tal vez pueda expandir su negocio, y los zapatos que lleva toda la vida vendiendo en la Vía Sindicato, puedan ser el no va más en la Plaza Roja de Moscú o en los carnavales de Río.

Las grandes empresas, por contra, tendrán la ventaja de poder pagar a los mejores analistas del mundo. Yo por ejemplo en 4 años que llevo dedicándome a esto, he recibido ofertas tan suculentas como 50.000€ en Barcelona, 80.000 € en Berlín, 120.000 € en Canadá o 200.000 € en Londres de la mano de 3 de las empresas más famosas en el mundo de los videojuegos. Las grandes empresas pueden pagar esos sueldos a un empleado, el zapatero de turno no.

6. ¿Existen en Baleares profesionales del análisis de datos suficientes para cubrir esta demanda que parece que está surgiendo?

La respuesta es tristemente no. La mayoría de matemáticos o informáticos, antes siquiera de terminar la carrera ya están contratados por las grandes empresas de la isla: Barceló, Hotel Beds, Logitravel… Esto es sinónimo de que la demanda es muy pero que muy superior a la oferta, y prueba de ello es que un informático que se dedique al Big Data puede empezar con sueldos superiores a los 30.000€ anuales, mientras que los que se dedican al mundo de la programación pura y dura, rara vez rozan los 20.000.

A esto hay que añadirle lo citado anteriormente: las empresas grandes no están en Mallorca, si no en Alemania, Reino Unido, Londres, Japón… y no dudan en hacer recruiting a través de Linkedin para mandarte una buena y suculenta oferta de trabajo, pagarte el traslado, la guardería de los niños, el gimnasio, e incluso darte un bonus en base a acciones de la empresa y objetivos anuales conseguidos. Esto hace que los buenos que salimos de esta isla, nos veamos tentados a irnos fuera a ganar dinero de verdad. Es como un futbolista que se prepara para el equipo regional de casa y recibe la llamada de primera división. Pocos somos los que sabemos decir que no a ofertas tan bárbaras como estas y decidimos quedarnos en Sa Roqueta para lanzar nuestra propia empresa, en mi caso mi querido estudio de videojuegos Frogames, donde soy mi propio jefe, trabajo desde la cama y ni siquiera tenemos un sitio fijo, sino que cada uno de nosotros trabaja en su casa.

7. ¿Qué tecnologías y programas utiliza tanto para el análisis de datos como para la creación de apps y videojuegos? ¿Cuáles son sus principales ventajas e inconvenientes? Si hay varias lo puede exponer sobre un proyecto concreto o una tipología de proyectos que futuros interesados puedan entender y en un momento demandar.

El desarrollo de apps normalmente pasa por un desarrollo para iOS y uno para Android, suele ser impepinable si se desea una buena calidad. Para los videojuegos tanto Unreal Engine como Unity son dos opciones más que válidas y totalmente gratuitas para iniciarse en estos mundos. De hecho, los cursos que tengo publicados cubren todas y cada una de estas tecnologías para que la gente pueda aprender a hacerlo desde su casa. Las ventajas son que hoy en día cualquiera puede hacerlo con un desembolso más que aceptable (unos 100 euros al año en licencias de publicación para Apple son el gasto más elevado que experimenta una persona al iniciarse en el desarrollo de apps). Uno de los inconvenientes más grandes es a la vez la razón por la que me dedico a esto: engancha como una droga, como el tabaco o como un buen whisky escocés. A veces me he acostado a las 4 de la mañana programando un nivel de un videojuego porque he perdido la noción del tiempo en ello. Es como cuando estudiaba matemáticas y me pasaba horas y horas intentando demostrar un teorema o resolver un ejercicio. Es algo que solamente los que nos dedicamos a esto somos capaces de entender (ya que el resto del mundo nos cataloga como frikis por ser así).

Para el análisis de datos hay que tener en cuenta que se necesitan muchas tecnologías: una base de datos relacional en SQL para poder almacenar tanta cuanta información se desee, un programa para conectarse a la base de datos, bien in-house en algún lenguaje de programación, bien a través de algún software gratuito de estadística como R Studio, o bien a través de una herramienta como Google Analytics, Mixpanel o Delta DNA. A esto se le suman tecnologías anexas como Redshift, Hadoop, Spark, las cuales no sólo son muy nuevas, sino que van cambiando a medida que pasa el tiempo y el Big Data se vuelve más una ciencia. La ventaja es que uno puede llegar a conocer al 100% de sus datos y sacar resultados increíbles ( las mujeres juegan más a juegos de social casino que los hombres ); sin embargo el gran inconveniente es que las tegnologías avanzan tan rápido que la formación no sólo debe ser constante, sino que en un mes te puedes quedar totalmente obsoleto.

8. ¿Nos puede explicar alguna problemática que una empresa haya solucionado con la implantación de un proyecto de análisis de datos?

¿Han alquilado alguna vez un coche? ¿Han comprado algún vuelo en internet? ¿Han comprado algún artículo en Amazon? Seguramente se habrán sorprendido de que el precio inicial de la primera búsqueda siempre suele ser muy superior al precio final que acaban pagando y que las webs les acribillan a publicidad sobre dicho producto (sobretodo si pasan algunos días desde la primera búsqueda).

Todo esto es gracias a unos muy buenos algoritmos que ajustan lo mejor posible el precio final para que las posibilidades de que usted lo compre sean máximas así como el beneficio que la empresa espera adquirir de la venta.

Mejor aún, tras comprar o añadir al carrito alguno de esos artículos, ¿no le han sugerido algún artículo que la empresa cree que puede irle bien en relación a su compra? Por ejemplo, si compra un vuelo a Andorra, lo normal es que la empresa le ofrezca un hotel, o incluso un forfait para ir a esquiar puesto que la gente que va a Andorra suele ir a esquiar. Si compras pan de hamburguesas, queso cheddar, lechuga y tomate en la web de Mercadona, antes de ir a pagar te dirá ¿no te hacen falta también las hamburguesas y el ketchup? Todo esto no sería posible sin un análisis de datos masivo que, en base a las compras que la gente ya ha hecho antes que ustedes mismos, se han analizado una serie de datos, elaborados una serie de patrones y ustedes mismos, al caer dentro de una de esas segmentaciones, se le da una recomedación acorde a lo que parecen ser las mismas necesidades que gente en el pasado ya tuvo.

9.  Respecto a su actividad como docente en la UIB, ¿cuáles son las investigaciones más significativas que nos puede contar de las que ha realizado o proyectos en que ha participado? ¿Para qué sirven? ¿Qué nuevas líneas de investigación se están abriendo?

Realmente yo en la universidad estoy por hobby. Con una empresa, 20 cursos online y unas 40 apps a mis espaldas, no necesito ganarme las castañas ni como profesor de universidad, ni como profesor de FP en EDIB donde imparto clases. Esto me da mucha libertad pues al ser profesor asociado no tengo ninguna obligación de estar en un grupo de investigación, si no que puedo obrar como consultor externo a varios grupos de investigación o incluso a empresas externas. Por ejemplo, a pesar de no ser ya empleado de PlaySpace, soy su consultor unas horas al mes cuando lo necesitan para temas de Big Data.

Sin embargo, y para no evadir la pregunta, les diré que el año pasado tuve la ocasión de trabajar en un proyecto de la ATB (Agencia de Turismo de Baleares) donde el objetivo era analizar el sentimiento que la gente tenía en Twitter acerca de las Islas Baleares, en base a saber de qué hablaban en dicha red social. La respuesta no fue nada del otro mundo: los tweets aumentan los meses de verano favorecidos por el turismo, y lo más caliente es siempre fiestas, playa y diversión.

Respecto a las líneas de investigación, el tema de Big Data está abriendo muchos acuerdos de colaboración Universidad-Empresa, así como el recientemente inaugurado Máster en Análisis Masivo de Datos de la UIB. El objetivo es claramente formar a los estudiantes en las tecnologías y herramientas que nos demandan las empresas, las que se necesitan en la calle (siempre y cuando una empresa de fuera no se la lleve antes). Al traer problemas del mundo real a la propia universidad, no sólo posibilita muchas tesis doctorales y contratos con empresas, sino también el aportar nuestro grano de arena al gran mundo todavía sin descubrir del Big Data.

10.  También es instructor de varios cursos online sobre desarrollo de Apps que cuenta con más de 6000 alumnos. ¿Cualquiera puede aprender a programar una App o se requieren conocimientos previos? ¿Cómo piensa que evolucionarán las Apps, crecerán cada día más o sólo en algunos sectores?

Tengo estudiantes de todo tipo: niños de 12 años, un gerente de una autoescuela, una peluquera, un funcionario del estado… Todos ellos tienen algo en común: ganas de aprender algo que les sirva. Muchos de ellos no sólo acaban el primer curso, sino que se enganchan a otro y a otro y a otro más. Incluso hay que con el curso a medias acaban haciendo su propia app, yo mismo les asesoro, les ayudo, creo en su proyecto y lo acaban lanzando a la App Store. Evidentemente tener unos conocimientos de programación o de matemáticas tanto para apps como para videojuegos es más que recomendado, pero no por ello impreicindible, pues la motivación y las ganas muchas veces lo pueden todo (y si no, preguntadle a los 220 estudiantes que estuvieron viendo la película de Money Ball en Cine Ciutat y quedaron encantados con el Big Data).

Es difícil de preveer cómo evolucionarán las apps, pero en vistas de que es un mercado que apenas tiene unos 8 años de vida, cabrá esperar que cada día estén mucho más integradas en nuestro día a día en forma de programas de TV, apps de domótica, apps para controlar nuestra salud,… Así que dudo que haya sector que no se vea afectado por las apps en unos pocos años, pues muchos ya han debido adaptarse.

11. ¿Qué fuentes se pueden consultar para saber los avances que hay en el mundo del Big Data, las apps y los vidoejouegos? ¿Cuáles son sus fuentes de cabecera de referencia?

Yo utilizo muchísimo los grupos especializados a tales efectos en LinkedIn, el blog de Delta DNA, Gamasutra (sí,sí, con G) y, cómo no, la magnífica App Annie. Uno se puede sorprender con estudios que sacan constantemente este tipo de empresas acerca de los últimos pelotazos en apps y videojuegos, como por ejemplo que Pokemon Go tiene más descargas en un día que CDs de David Guetta se han comprado en toda la historia discográfica del francés.

12. ¿Nos puede recomendar otros expertos/investigadores a quien consultar en estos campos?

Además de los respetables profesores del departamento de matemáticas e informática de la Universidad de las Islas Baleares, yo recomiendo a Mark Robinson, el mismo CEO de DeltaDNA con quien he tenido el placer de hacer unas buenas cervezas irlandesas en varias de mis charlas a Londres y que además de visionario se le denota una pasión por lo que hace.

Otro de los mega cracks en el tema del Big Data es Vince Darley, director de analíticas en king.com quien siempre me ha recordado a Sheldon Cooper con sus teorías y argumentaciones lógicas en temas de Big Data. Es otra de esas personas que no se pueden obviar en el mundo del análisis de datos masivos.

Sólo por citar alguien más internacional, la inigualable Michelle Yong y su inolvidable sonrisa, analista en Square Enix con quien pude disfrutar de unas buenas pizzas y cervezas hablando de los futuros lanzamientos de la empresa nipona y cómo mis teorías sobre máquinas tragaperras y matemáticas podían ayudarles en sus futuros juegos.

13.  ¿Qué aconsejaría que estudie a un joven que se quiera dedicar a ser un Data Scientist o experto en Big Data, y a desarrollo de apps, y a la creción de videojuegos? ¿ Nos puede explicar por qué cree que, como afirmó en la charla de CineTIC, hay más hombres programadores y más mujeres jugadoras (de videojuegos)?

Sin duda alguna, las matemáticas para mi son la mejor apuesta para tener un perfil completo y ser autosuficiente en estos campos, sin embargo cualquier ingeniería tampoco estaría nada mal por todos los motivos antes citados.

A la segunda pregunta les responderé con la transparencia número 15 de una de mis presentaciones de Slideshare: http://www.slideshare.net/joanby/como-crear-un-buen-juego. Las mujeres son más de juegos para jugar o bien en solitario, o bien chismorreando (por ejemplo a través de un chat comunitario) y sobretodo dándole al coco (juegos tipo brain training, tragaperras, arcades…) Por contra, los hombres somos de tiro fijo: sólo queremos pensar un tipo de dinámica de juego (sólo disparar, sólo correr con un coche, sólo ganar al póker) Fijaros que los primeros juegos, los que apelan más a las mujeres, normalmente tienen un tipo de partida corta, entre 1 y 2 minutos y poco más, lo cual lo hace más que aceptable para las colas de espera, que salga el café de la cafetera o bien que venga el bus. Esto implica muchas partidas y cortas. Sin embargo, los de los hombres, al ser más largos, necesitan de más tiempo para poder tener tiempo de echar una partidilla, de ahí que eso implique que se den de forma menos frecuente (todos tenemos falta de tiempo, ¿verdad?).

14. ¿Nos puede recomendar una película que le ha inspirado en su trabajo?

Yo os diría que una de las mejores fue La habitación de Fermat (2007), de Piedrahita, pues recalca muy bien el carácter desenfrenado y tirado para “alante” de los matemáticos.

15. ¿Nos puede recomendar un libro que explique parte de lo que está haciendo?

Uno muy divertido y al alcance de todos: Heads First Data Analysis, que con un lenguaje muy coloquial (eso sí, en inglés) intenta acercar el mundo del Data Science al usuario estándar de la calle. 

 

Acerca de Dr.TIC

Servei d'assessorament tecnològic per a empreses que volen obtenir una visió general del grau d'ús de les TIC al seu negoci i millorar la seva salut TIC.
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