Radiografía de una burbuja financiera

Una burbuja financiera es una anormalidad artificial perversa del mercado que se configura sobre la base de la manipulación extrema de un activo hasta el punto que su precio no guarda sustento respecto a su valor fundamental y cuando se evidencia esta discrepancia, la reacción del mercado provoca su acelerado desplome generando una crisis que impacta en todo el sistema financiero.

El proceso de formación de una burbuja financiera se inicia con un coyuntural y espontaneo incremento de precios del activo en un relativo corto período de tiempo (esto distancia el precio de mercado del valor real del activo) que genera el efecto inmediato de atraer nuevos inversionistas provocando una compra masiva que acelera el crecimiento del precio del activo por presión de la demanda. En un segundo momento se pasa por un proceso de apalancamiento, donde el activo se vuelve tan atractivo que incluso se generan derivados sintéticos o contratos derivados a partir del activo que empiezan poco a poco a tranzarse en el mercado (este es el principal indicador de que algo está pasando y el análisis de riesgo que debe observarse para revisar el fundamento del activo debe ser más fino). Esto acelera el crecimiento del precio hasta la estratosfera. Luego llegamos a un tercer momento denominado de incertidumbre donde el mercado no conoce realmente que está pasando y los rumores son muy fuertes hasta llegar a un cuarto momento donde el mercado toma consciencia del irreal precio del activo y se inicia un punto de inflexión que genera la primera venta en una alocada carrera por deshacerse del activo (venta masiva), que lo que logra es finalmente un desplome en el valor del activo hasta el punto literal de pulverización del valor del activo. Este momento final sucede normalmente en medio del pánico de los inversionistas con una consecuente fuerte resonancia en el sistema financiero.

Las burbujas financieras más dramáticas y famosas de la historia corresponden a la crisis de los tulipanes (siglo XVII), la compañía de los mares del sur (siglo XVIII), la gran crisis o gran depresión de Wall Street (1929), la burbuja de las punto com (1997-2000) y más recientemente, la crisis inmobiliaria o burbuja de las hipotecas subprime (2008). Si se reconoce la configuración de alguna de estas secuenciadas etapas en el desempeño inicial o maduro de algún activo financiero entonces podremos decir que estamos frente a una potencial burbuja financiera de la cual tenemos que protegernos y tomar distancia en forma apropiada.

Data Mining with Data Lake strategy

La configuración de un lago de datos (Data Lake) es una estrategia perfecta para almacenar el conjunto completo de datos independiente de su grado de estructuración, su configuración, su velocidad de cambio, su pertenencia, su procedencia abierta o cerrada y su nivel previo de procesamiento hasta incluir el reflejo del evento puro que puede ser captado, almacenado y etiquetado en un solo repositorio capaz de almacenar la data completa de manera independiente bajo una frontera especificada durante el diseño del lago por el arquitecto de datos.

La ventaja del Data Lake sobre los tradicionales y hasta obsoletos Data Warehouse es enorme porque su flexibilidad permite la incorporación de data no estructurada, data flotante de redes sociales, data de repositorios meta y data transaccional disponible en Internet para procesar con la ventaja adicional que una vez definidos los criterios de frontera (Data Lake boundary) se puede dotar al lago de una serie de componentes artificiales basados en algoritmos de analítica de datos, machine learning, deep learning, digital twins y componentes de Internet de las Cosas (IoT) o más precisamente de Internet de las Nanocosas (IoNT) para dotar a los Data Lakes de Inteligencia Artificial configurando Data Lakes Inteligentes capaces de preprocesar relaciones entre los datos sin el diseño del usuario, procesando relaciones en forma individual o agregada e independiente de la jerarquía previa para configurar potenciales Clústers que pueden eventualmente ser usados como información para la toma de decisiones en los negocios con la enorme ventaja que de manera particular y dada la Big Data disponible, el usuario no podría detectarlos con los métodos tradicionales que la analítica de datos ofrece actualmente.

La configuración de Data Lakes Inteligentes implica el desarrollo de los siguientes procesos:

1. Selección de frontera (Data Lake Boundary Design)

2. Preparación de mecanismos de absorción de datos (Algoritmos de absorción)

3. Preparación de componentes de preprocesamiento de clústers (IA, IoT, IoNT, DT, etc.)

4. Iniciación de pilotos espontáneos de explotación y voladura de datos para generar clústers

4. Preparación de algoritmos de cultivo de datos primarios (Nurturing Data Lake)

5. Selección de criterios de exportación potencial de clústers para eventual análisis de usuario

6. Identificación y reparación automática de debilidades y cubierta de potencial fuga de datos

7 Configuración de acceso para cultivadores, explotadores y usuarios autorizados.

Esta estrategia de 7 simples pasos permite la configuración y construcción de un Data Lake seguro más allá de las marcas proveedoras de infraestructura tecnológica que se nos ofrece para su configuración, lo importante sigue siendo el concepto tecnológico que sustenta el desarrollo de auténticos lagos de datos en la manera como estos nos sirvan para sustentar la toma de decisiones empresariales en un medio tecnológicamente tan dinámico y cambiante como el actual.

Max Schwarz (mschwarz@bygsac.com)

A brief history of management tools

Comparto mis notas sobre la evolución de las herramientas de gestión y la manera como la innovación en gestión va siendo momentáneamente desfasada respecto a la innovación en productos/servicios y nuevos mercados tecnológicos y de redes sociales como los que plantea el reto del presente. A brief history of management tools - Max Schwarz
http://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/handle/ulima/7100/Schwarz_Max_breve%20historia%20herramientas%20gestion.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Digital Twins con Inteligencia Artificial (IA) sobre Internet Industrial de las Cosas (IIoT)

La tecnología de gemelos digitales (digital twins) nos permite desarrollar modelos virtuales de procesos, productos y servicios reales que pueden ofrecerse en el mercado generando una correlación entre el mundo físico y el mundo virtual que permite enormes ventajas en el logro de experiencia de uso, confirmación de propiedades y características, así como pruebas de diseño en simulaciones cuasi reales que reducen el time-to-market hasta en un 50% con un considerable ahorro de costos.

La configuración de gemelos digitales es una realidad que actualmente opera en la industria con un impresionante grado de avance y aunque aún no está masificada como tecnología, sin embargo, es una poderosa herramienta disponible para la industria. Esta configuración permite obtener verdaderas replicas digitales de objetos funcionales, equipos, máquinas e instrumentos reales de la industria que pueden ser configurados con la mayor experiencia que la data de la realidad indica en la historia del uso del objeto en la realidad. Esto significa que el objeto sujeto de IIoT puede alimentarse de la Big Data de su experiencia con lo cual con pequeños algoritmos de aprendizaje pueden incluso aprender e interactuar de manera inteligente logrando un avance notable que puede incrementar la productividad industrial hasta en un 25% reduciendo los costos hasta en un 40% para la experiencia del proceso actual y hasta en un 65% para el caso de nuevas experiencias o la aplicación de prototipos de uso industrial y comercial.

El avance del internet de las cosas en combinación con inteligencia artificial mejorada con nuevas tecnologías como blockchain, EDGE Computing, Fog Computing y similares puede permitir una explosión de uso masificada actualmente vinculada a la IIoT, IoT y IoNT que puede transformar la manera como facilitamos la experiencia habitable en el mundo que nos rodea y lo mejor es que está literalmente disponible a la vuelta de la esquina. Las aplicaciones en la minería, petroleo, pesca, industria, comercio, finanzas, investigación y desarrollo de productos y servicios son infinitas y perfectamente sujetas de modelación bajo el nuevo concepto de gemelos digitales.  

Nota: EDGE Computing es el paradigma que permite explotar la información recolectada de dispositivos conectados a Internet de las Cosas (IoT) permitiendo que los datos no solo sean colectados en sitio sino también procesados en el lugar donde se generan dando paso a un sostenido concepto de “tiempo real” evitando así congestionar innecesariamente la nube. Esto puede ser promovido a través de tecnologías de tipo Fog Computing que permiten acercar la nube a los cúmulos de IoT donde se generan, colectan y procesan los datos para tomar decisiones y adoptar un comportamiento de respuesta inteligente.    

(mschwarz@bygsac.com)    - B&G Engineering SAC