ALICANTE. La empresa Oddity Analytics detecta situaciones imprevistas que impactan en los negocios. El modo: analizando todo tipo de información para aconsejar a las empresas en consecuencia, antes de que surjan los problemas. Vanesa Fernández, ingeniera industrial, es la CEO de esta firma. Tras una reciente formación específica en big data y cloud analytics, se lanzó a emprender en el mundo de las mejoras de procesos a través del análisis de datos. Junto a uno de los catedráticos que le acompañó en la formación comenzó a forjar la idea de Oddity Analytics. Después, contando con 17 socios, y con trabajadores analistas de datos lograron montar la empresa en julio de 2020, en pleno covid-19. Desde septiembre han iniciado su actividad detectando anomalías en cualquier tipo de datos para ayudar a que las empresas tomen decisiones adecuadas.
En este momento cuentan con una oficina en València, en el Parque Científico de la Universitat de València (PCUV) desde donde realizan la labor analítica y otra oficina en Madrid para la labor comercial. En estos momentos buscan firmas con las que trabajar, colaboradores e inversión para avanzar en sus planes.
¿Cuál es la clave de Oddity Analytics para detectar anomalías en las empresas antes de que se manifiesten de forma evidente?
Para detectar las anomalías, podemos disponer de datos de clientes, ya sean nóminas, cifras, imágenes, otro tipo de documentos, datos estructurados o sin estructurar... cualquier tipo de información nos es útil en el sentido de que son capaces de generar patrones. A través de esos patrones detectamos anomalías. La intención de nuestro servicio es que el cliente pueda anticiparse a llevar acciones y anticiparse a lo que quiere hacer ante ese comportamiento de datos "fuera de la norma". A veces, dependiendo del tipo de anomalía, la firma querrá que suceda o no. Así, las hay claramente negativas, que pueden hacer que se pare una fábrica. Sin embargo, hay anomalías que pueden ser positivas -en el caso de un ecommerce, por ejemplo- con el hecho de que un cliente que se iba a comprar una moto acabe comprando un coche. Comprendemos esas distintas vertientes.
¿Para qué perfil de compañías es útil este análisis?
No nos centramos en un solo sector. Tenemos algoritmos adaptables a cualquier tipo de empresa, no nos cerramos a un único nicho. Además, pueden ser de perfiles grandes o pequeños, público o privado, industrial o de servicios. Nos adaptamos a los perfiles.
¿A qué retos os enfrentáis a la hora de llevar a cabo la labor de prevención y análisis para empresas?
Para una empresa consolidada, lo difícil es mostrarle que tiene problemas sin que aún pueda verlo. Y es que las anomalías, hasta que no se manifiestan no se ven, pero no quiere decir que no se estén produciendo. Es muy difícil decirle a alguien que tiene un problema anticipándolo. Es cierto que tienen los clientes que cuenten con este tipo de servicios tienen que tener una mente tecnológico, si no tienen esa inquietud, es difícil que entren a ello. En definitiva, es difícil mostrar a una persona que va a tener un problema sin que aún haya sucedido, pero es importante saberlo. Nuestro trabajo no es solo este análisis, también lo es hacer prescripciones conforme las desviaciones detectadas y dar consejos para mejorar los procesos. La optimización del proceso es inherente al trabajo.
