is data right

¿Tienen los datos siempre la razón?

en Análisis por

Desde hace ya varios años, los datos o data han sido considerados una llave maestra para desbloquear múltiples puertas de mercado y de la mercadotecnia.  Sin embargo, los días en que los grandes volúmenes de datos eran lo más importante se han quedado atrás y un enfoque diferente ha tomado su lugar. Ya no solo se trata del Big Data, sino de Deep Data, Smart Data y, del cada vez más importante, Human Data. No obstante, organizaciones en Polonia y en muchos otros países de Europa Central y Oriental todavía están lejos de una cultura basada en datos.


De acuerdo con los resultados de una encuesta realizada en noviembre de 2018 por Data Tribe para OVH e Intel, tan solo el 60% de las empresas que recopilan datos digitales los utilizan para realizar business analysis (análisis de negocio). Podría decirse que es una cifra bastante alta, es decir, son casi dos tercios de las empresas entrevistadas. Aun así, hay que tener en cuenta que vivimos en una era en la que “los datos son el nuevo petróleo” (data is the new oil) citando a Clive Humby, matemático y creador de la Tarjeta de Fidelidad de Tesco.

Durante los últimos 13 años, sin embargo, el argumento de Humby ha ido perdiendo sentido en la imaginación popular. Humby, sostiene que los datos, como el petróleo, deben ubicarse y procesarse adecuadamente para lograr desatar todo su potencial. Comprender y aprovechar la centralidad de este argumento es aún un reto para una buena cantidad de managers que carecen de una visión de la gestión basada en los procesos y la paciencia necesaria para llevar a cabo proyectos de análisis complejos que requieren de mucho trabajo y testeo.

Esta parece ser una de las razones que dio origen a la predicción de la reconocida firma de investigación y consultoría Gartner, hecha el año pasado, afirmando que el 60% de los proyectos de Big Data, que ahora están en marcha, terminaran por fracasar. A pesar de tanto revuelo en torno a la importancia de los datos, las investigaciones indican que las tasas de adopción de las soluciones con origen o que incluyen el Big Data en las empresas polacas siguen siendo bajas. Más aun, solo el 2% de las compañías indecisas sobre el uso del Big Data declaran que quieren usarlo en 2019.

Por lenta que sea, la digitalización reforzará inexorablemente el uso de datos más allá del comercio, las telecomunicaciones y los medios de comunicación, donde su uso ha generado soluciones bien estructuradas. La posibilidad de aprender más sobre los clientes, sus comportamientos y motivaciones es demasiado valiosa para ser ignorada. Incluso las campañas de correo electrónico de corto alcance están respaldadas por análisis de datos.

La disponibilidad de las fuentes de información, su diverso volumen y, lo que es más importante, la obtención y descripción de reacciones y decisiones de compra, que permiten evitar problemas asociados a la simple declaración de intención, son una buena razón para confiar en los datos. Sin embargo, no se puede olvidar que lo crucial es Qué datos son y Cómo se recopilan y procesan.

Personalmente, soy un defensor de un Big Data informado, en el cual se conocen los beneficios del análisis y se tiene en cuenta la perspectiva humana en cada etapa del proyecto. Después de todo, el Big Data no es analizado por personas sino por máquinas que no son conscientes del contexto cultural. Además, las computadoras solo pueden usarse para identificar fenómenos y, a menudo, es la carencia de estos ultimos la que se convierte en un insight importante.

Existe también un creciente debate sobre si los algoritmos, que están hechos por el hombre, están cargados de errores humanos, o incluso de prejuicios. La etnógrafa Tricia Wang es conocida por su crítica a la tendencia a procesar grandes volúmenes de datos. En su excelente charla de TEDx Cambridge, describe al Big Data como un “nuevo oráculo” en el que se deposita la confianza tal y como en tiempos antiguos. En ese sentido, la inversión en sistemas de procesamiento de datos significa que los empleados confían en resultados basados ​​en un ‘orden antiguo’, en el que la verdad es la que pronuncia el oráculo, reduciendo la posibilidad de generar ideas disruptivas y ahogando la innovación.

La innovación es también abordada por el reconocido experto en branding, Martin Lindstrom, quien, en su bestseller, Small Data: las pequeñas pistas que descubren grandes tendencias (Small Data: The Tiny Clues that Uncover Huge Trends), resalta el poder de las observaciones y anotaciones de origen cualitativo. En su opinión, el Small Data está detrás del 60 – 65% de los descubrimientos más grandes de nuestro tiempo. El Big Data hace posible identificar relaciones, pero es el Small Data lo que ayuda a descubrir sus causas y razones.

La idea de una ‘cultura basada en la información’ (data-driven culture) se utiliza para referirse, sobre todo, al uso de grandes volúmenes de datos y plataformas de DMP (Data Management Platform) complejas. A medida que la ciencia de los datos (Data Science) se desarrolla, el enfoque se centra cada vez más en el uso de Smart Data, es decir, conjuntos de datos procesados ​​de manera correcta e informada. Así, si vemos el Big Data como petróleo crudo, Smart Data sería el combustible listo para ser bombeado a al tanque. Que, a la vez, si no se maneja adecuadamente, puede causar una explosión, pero en el caso contrario, puede llevarte por un largo camino de éxitos y victorias.

Para responder a la pregunta que titula este texto: No, los datos no tienen -siempre- la razón.  Son las personas que usan los datos quienes pueden estar en lo correcto o no. En ellos y ellas recae la responsabilidad de realizar una interpretación correcta de la información y de enmarcarla en el contexto correcto. Son las personas las que suministran el “combustible” a las organizaciones para que se direccionen con base en los datos y obtengan el mayor kilometraje posible.

Fundador de Data Tribe - una boutique de estrategia e investigación con sede en Varsovia. Netnógrafo y trendspotter con amplia experiencia en marketing y relaciones públicas. Buscador de nuevas formas de investigación cualitativa en Internet.

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