Cómo interpretar los datos en la era de la transformación digital

Si se pudiera elegir uno de los temas más comentados y aburridos del mundo tecnológico, ese tendría que ser la importancia de los datos. Sin duda, los datos -hoy más que nunca- son importantes. Todos los datos tienen un valor oculto, y  las expectativas son encontrar su verdadero significado y desbloquear su valor para crear algo sin precedentes. Los nuevos desafíos en la industria, como la Cuarta Revolución Industrial y la transformación digital que vivimos, en realidad no son nada nuevo. Se trata de encontrar valor en los datos, procesarlos y analizarlos de manera efectiva para crear un sistema que se pueda usar para el día a día.

 

Big data: el verdadero significado y valor del «Big»

Dado que los datos se utilizan como un término de marketing en lugar de simplemente referirse a su significado original, las personas a menudo usan palabras que maximizan su efecto para atraer la atención. Es una cosa extraña. El significado de los datos está más distorsionado con la frase ahora común «big data». La expresión en sí misma puede hacer que las empresas que no están preparadas para ello se sientan particularmente ansiosas.

 

Por supuesto, big data literalmente se refiere a «big data». El problema es que las personas esperan un aumento cuantitativo en los datos. Solo por ejemplo, piense en una cantidad masiva de datos que comprende más de un par de dígitos, como «datos médicos nacionales» o «fluctuaciones cambiarias en tiempo real». Pero esos datos concretos no necesitan ser categorizados como big data. Los datos -que consisten principalmente en números- pueden ser procesados ​​por bases de datos tradicionales. Incluso las PC de escritorio promedio, cuyo rendimiento avanza día a día, pueden procesar grandes cantidades de datos con Excel.

 

Cuando se trata de big data, el valor del «big», significa en realidad la posibilidad de recopilar un tipo de datos que es completamente diferente de los que solíamos tener. El valor que nunca debemos perder son los «datos» potenciales en imágenes, videos, sonido y otros que no se consideraron datos o que no se pudieron tratar como tales por razones técnicas.

 

Las últimas tendencias tecnológicas, y estoy hablando de sistemas de administración de archivos para mantener aleatoriamente nuevos tipos de datos, servicios en la nube para procesamiento efectivo e inteligencia artificial para encontrar valores escondidos en ellos, nos permiten encontrar implicaciones tecnológicas y sociales de estos grandes datos y permite a las empresas darse cuenta de la importancia de su gestión, tanto para ventas como marketing.

 

Big data no es una moda pasajera o algo que puede aprender fácilmente comprando software como lo hicimos con Windows o Excel. Solo puede encontrarse valor en los datos cuando se manejan durante mucho tiempo y finalmente se comprenden. Es por eso que cada vez se presta más atención a los datos pequeños, el «small data».

 

Interés por los datos pequeños

De hecho, los datos también pueden ser muy pequeños. Respirar o parpadear un ojo también pueden ser datos, siempre que tenga un cierto valor. Todo depende de la capacidad de derivar un significado a partir de los mismos.

 

En particular, los datos pequeños se centran en análisis para la personalización. La definición de diccionario de «small data» nos dice que se trata de «datos que son lo suficientemente pequeños para la comprensión humana». Su objetivo es analizar los comportamientos de las personas utilizando información sobre sus intereses y patrones de estilo de vida. Al igual que los grandes datos (big data), «pequeño» significa reducir a un proporcional número de objetivos en lugar de referirse a un gran volumen de datos. El volumen y el tamaño de los datos pequeños no son necesariamente ridículamente pequeños.

 

Un equipo de investigadores de la Universidad de Cornell reflexionó sobre cómo controlar los problemas de salud de los pacientes basándose en pequeños conjuntos de datos aparentemente insignificantes. Se dieron cuenta de que por ejemplo, el dolor no es el único estándar de una enfermedad. Emparejaron información de compras en línea con las condiciones relevantes de los pacientes para identificar ideas significativas. Los hábitos alimenticios ayudaron a descubrir correlaciones entre la capacidad cognitiva y la fatiga, los efectos secundarios de las drogas, la falta de sueño y el dolor.

 

 

Los datos pequeños también se concentran en el análisis. La tecnología involucrada no es nada nuevo. Es algo de lo que siempre hemos hablado en relación con la personalización y el servicio personalizado al cliente. Hoy por hoy ya estamos acostumbrados a un servicio de personalización de datos: se llama el teléfono inteligente. Google ofrece una variedad de servicios, incluido Android, para recopilar y analizar datos de comportamiento de los usuarios, desde búsquedas en línea y temas de tendencias hasta rutas de movimiento, cuánto ejercicio hicimos, con quién intercambiamos correos electrónicos, qué vuelo tomar y qué hotel consultar.. Recopilan una suma de pequeños conjuntos de datos.

 

Básicamente, Google se ha fijado el objetivo de recopilar dichos datos y proporcionar servicios personalizados de manera más precisa a las personas. La personalización mejora el nivel de servicio que pueden ofrecer, lo que aumenta la precisión de las búsquedas y, en última instancia, la cantidad de usuarios.

 

Y aunque parecerían datos pequeños analizar la información privada de cada individuo, Google literalmente maneja la información de miles de millones de usuarios, lo suficientemente grandes como para convertirla en la base de datos más grande del mundo. Mientras que el big data examina intereses comunes, datos de epidemias y pronósticos electorales, el small data aprovecha la información recabada para proporcionar servicios personalizados en materia de compras, vacaciones y atención médica, solo por nombrar algunos ejemplos.

 

En particular, los datos pequeños se centran en comprender a las personas en función de sus hábitos, lo que los convierte en una gran herramienta para obtener conocimientos de marketing. Ahora necesita corregir los errores que los análisis de datos comunes omiten en cuanto a información de clima, códigos culturales, religión y circunstancias políticas.

 

 VIDEO ▲ Tienda Lowes Foods

 

Por ejemplo, Lowes Foods, una cadena de supermercados con sede en Carolina del Norte (Estados Unidos), monitorea pequeños datos creados durante el viaje del cliente desde el momento en que ingresa a la tienda, a través de todas sus compras, y hasta la salida. El objetivo es determinar si existe un vínculo emocional y de confianza basado en las reacciones y correlaciones mostradas durante el proceso de compra y descubrir cómo responder en consecuencia. En otras palabras, intentan decidir cómo reaccionan las personas a los productos, servicios y recompensas individuales. El Big data encuentra la correlación entre los datos, mientras que los datos pequeños indican «porqué las personas responden de esa manera».

 

¿Dónde encontrar el significado de los datos?

Al final, los datos grandes y pequeños no están separados. Su interpretación obedece más en cuanto a dónde podemos encontrarles significado. Por tanto, las empresas que buscan desarrollar planes de marketing basados ​​en datos, tampoco pueden subestimarlas. Muchas compañías han fallado en el análisis de datos debido al entorno de datos temprano que depende de ERP (Planificación de Recursos Empresariales) y CRM (Gestión de las Relacionamiento con clientes), o la simple interpretación de los números. Ahora, con el avance de herramientas como Cloud Computing y la inteligencia artificial, podemos ver los datos desde diferentes ángulos.

 

Sin embargo, no podemos permitirnos recolectar datos indiscriminadamente. No solo es difícil administrar un mayor volumen de datos, sino que tampoco es fácil aplicarlo de manera adecuada. Además, los costos de almacenamiento y procesamiento aumentan exponencialmente. También será más difícil recopilar datos del público, la esencia de los datos pequeños, a medida que las leyes y regulaciones que gobiernan cosas como registros médicos, datos creados por minoristas y todo tipo de información personal se endurecen. 

 

Los datos tendrán una mayor importancia en los próximos años. Lo que antes no podía usarse como datos será recopilado y analizado por herramientas de big data. Los resultados, junto con pequeños datos, crearán valor donde sea necesario pero estará cerrado a los usuarios. Lo importante es mantener la flexibilidad para pensar qué datos son necesarios, en lugar de centrarnos en el volumen o el formato de los mismos, y recopilarlos a lo largo del tiempo. Los datos no entregarán amablemente lo que se está buscando.

 

*Por Hoseob Choi (Columnista de IT).

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