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Sudeep Pandey, originalmente de India, hizo una carrera muy interesante en Data Science y actualmente lidera el departamento del Analytics Solutions and Delivery Center en Fiserv operando desde Costa Rica. Este experto comenzó su carrera con un background en Matemática, Informática y Negocios y fué metiéndose cada vez más en temas de datos para llegar en la actualidad a liderar un grupo que navega terabytes de datos para inferir conocimiento y ofrecer servicios de valor agregado a sus clientes.
A lo largo de la conversación cubrimos algunos temas de tecnologías. Sudeep nos contó como pasó en sus inicios de operar con SPSS y SAS a R y muchas otras herramientas para análisis tales como Cognos, Jaspersoft y PowerBI por nombrar algunos.
Luego pudimos entender algo acerca de Fiserv y como el equipo de datos opera tanto a nivel de plataforma y desarrollo de productos, como también a nivel de servicios para clientes que requieren tener un mayor entendimiento de algunos aspectos de su negocio. Pudimos cubrir un ejemplo de todo lo que está haciendo Fiserv a nivel de pagos (payments). Sudeep habló del customer Digital intensity Score y como los datos de perfiles de usuario y su interés y facilidad para operar en línea son de gran valor para el sector financiero que busca maximizar transacciones en estos canales. En base a estos datos los bancos con los que opera Fiserv pueden definir estrategias para aumentar el porcentaje de operaciones en línea de los distintos segmentos de clientes. Súper interesante.
La charla se puso aún más interesante cuando hablamos del futuro que nos trae esta evolución en Data Science. Hablamos sobre lo que está pasando en personalización de servicios, el mapeo detallado de usuarios, y otros temas. Fué interesante también que Sudeep comentara que algunos miembros de su equipo ganaron un premio en informs y que este tipo de cosas están sucediendo con gente de Latino América.
Durante la conferencia BigDataLatam Sudeep estará hablando de usos de la metodología Association Rules (o reglas de asociación) que permiten a sus clientes (bancos, sector financiero en general) inferir canastas de productos de alta probabilidad para distintos perfiles de clientes.