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Tres hipótesis erróneas sobre las capacidades del Big Data

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Muchos ejecutivos y organizaciones consideran al Big Data como una panacea, pero los datos y las analíticas no puede hacer frente a todos los problemas que enfrenta el negocio. Compartimos tres escenarios que ilustran los conceptos erróneos más comunes acerca de lo que Big Data pueden lograr.

 

CIO.com | Por Jonathan Hassell

Big Data es sin duda el causante de todo. The Wall Street Journal publicó recientemente un artículo sobre los científicos de datos con muy poca experiencia ganan US$ 300.000 al año. Es evidente que la era de abrazar datos grandes ya está aquí.

Sin embargo, ya que las herramientas y las mejores prácticas en esta área son tan novedosas, es importante volver a examinar nuestras suposiciones acerca de lo que los Big Data, voluminosos o de gran peso pueden hacer por nosotros, y, quizás lo más importante, lo que no pueden hacer. Aquí hay tres aspectos que se sostienen como  hipótesis erróneas sobre qué pueden hacer los Big Data, por usted y su negocio.

Big Data no puede predecir el futuro

Big Data – y todas sus herramientas de análisis, comentarios, experimentos científicos y visualizaciones – no te pueden decir lo que sucederá en el futuro. ¿Por qué? Los datos que recoja proceden enteramente del pasado. Aún tenemos que llegar al punto en el que podemos acumular puntos y valores de datos del futuro.

Podemos analizar lo que sucedió en el pasado y tratar de extraer tendencias entre las acciones y los puntos de decisión y sus consecuencias, sobre la base de los datos, y podríamos usar esa adivinanza que, en circunstancias similares, producirían resultados similares. Pero no podemos predecir el futuro.

Muchos ejecutivos y organizaciones intentan recabar el futuro de una masa de datos. Esta es una mala idea, porque el futuro está siempre cambiando. En lugar de tratar de predecir el futuro, hay que utilizar los datos de grandes volúmenes para optimizar y mejorar lo que hay actualmente. Utilice los datos para encontrar las preguntas correctas. No trate de utilizar grandes volúmenes de datos como una bola de cristal.

Big Data no puede sustituir sus valores

Big Data es un pobre sustituto de los valores, los usos y normas de su vida y de los esfuerzos de la compañía para operar. Sus opciones en cuestiones de fondo pueden ser más cristalizada, y puede ser más fácil y clara para solucionar las ventajas y desventajas de las diferentes líneas de acción, pero los datos en sí no puede ayudarle a interpretar cómo ciertas decisiones se comparan con las normas que establezca para usted y para su empresa.

Los datos pueden pintar todo tipo de imágenes, tanto en las cifras en sí mismas y por medio de la ayuda de software de visualización. Su personal puede crear muchos escenarios sobre cualquier tema, pero los resultados son simplemente eso, una proyección. Su trabajo como ejecutivo, y como CIO es hacer este tipo de herramientas y con el personal disponible dentro de su negocio, debe conciliar realidades con los datos y los valores de su empresa.

Por ejemplo, imagínese que usted es un fabricante de automóviles. Sus fuentes de datos grandes y herramientas que te dicen que ciertos modelos de vehículos tienen un defecto que puede costar unos pocos centavos para reparar en los vehículos que aún no se ha fabricado, pero costaría mucho más la reparación de los vehículos que ya han sido adquiridos por los clientes y están en producción.

Por encima de todo, es vital recordar que a veces la respuesta correcta parece ser la equivocada cuando se ve a través de un lente diferente. Asegúrese de que utiliza el lente correcto.

Big Data no puede resolver problemas

He aquí el viejo dicho: Cuando usted es un martillo, todo parece un clavo. Una vez que usted comienza a tener cierto éxito utilizando grandes volúmenes de datos para predecir y resolver problemas de negocios, es inevitable que haya una tentación de “pedir los datos” cada vez que tiene un problema o un tema sobre el que una resolución no es clara.

Como se mencionó antes, los datos pueden presentarse con más y mejores opciones y, tal vez, dejar en claro lo que puede pasar con cada una de esas alternativas. A veces, sin embargo, los datos no son absolutos,  y ahí es cuando se utiliza a los trabajadores.

¿Por qué? Es casi imposible de cuantificar el comportamiento de un individuo. La gente tiene sus propios conjuntos de circunstancias, sus pequeños universos, sus propias razones y contextos. Es imposible aplicar las matemáticas a un solo individuo. En lugar, usted tiene que mirar a un grupo de individuos, una cohorte de sujetos con características similares. Sólo entonces se puede observar las tendencias de conducta que se aplican a todo el grupo.

En realidad, esto no es un problema de grandes datos. Es un problema estadístico. El ejemplo más sencillo que viene a la mente es la puntuación de crédito, que pretende diferenciar a los consumidores en grupos y analizar la devolución y el endeudamiento de los individuos de cada grupo.

Para la gente es complicado. Los seres humanos son impredecibles. No cometa el error de pensar que los datos pueden predecir su comportamiento. Big data y seres humanos son una mezcla muy débil o precaria.

Adolfo Manaure

Entusiasta seguidor de la tecnología y las innovaciones que cambian el mundo. Director Editorial y COO en The HAP Group.