Como las metáforas en la literatura, los modelos matemáticos que rigen la gestión de la información, son simplificaciones explicativas de realidades complejas. Son útiles para comprender, pero tienen sus limitaciones.

calle de NY cerrada por obras

Hasta ahora, en los dos anteriores posts  que hemos dedicado a Big Data, nos hemos centrado en sus bondades. Hoy, vamos a centrarnos en sus principales obstáculos:

Correlaciones espurias.

Cuando el volumen de datos que manejamos en una empresa se vuelve masivo, prácticamente cualquier problema que abordemos, generará una gran cantidad de respuestas “estadísticamente significativas”. He aquí el problema de las falsas correlaciones: los números no hablan por sí mismos, hay que cribarlos y analizarlos. Por ejemplo, un gran conjunto de datos puede decirnos que las personas que pagan con tarjeta de crédito, o expenden cheques, tienden a vivir menos que aquellos que pagan en efectivo. Todo un descubrimiento, que además, los métodos convencionales de investigación, muestran que es objetivamente cierto.

Pero, ¿es realmente cierto?, ¿es pura casualidad?,  ¿significa esto que las personas que pagan en efectivo son más activas físicamente que aquellas que pagan con tarjeta y por eso viven más? No lo sabemos, y esto implica que, el método científico clásico de testeo que hemos empleado hasta ahora, no funciona con Big Data, porque es tal la cantidad de posibles relaciones a tener en cuenta, que muchas de ellas son “estadísticamente significativas”, pero carecen de valor para explicar sus causas.

Ante esta perspectiva, tendremos que desarrollar  nuevas maneras de probar la causalidad de las conexiones en el mundo real a un ritmo mucho más rápido y constante que al que estamos acostumbrados. Con Big Data, ya no podemos confiar en experimentos de laboratorio, necesitamos realizar los experimentos en el mundo real.

Resistencia al cambio

El desarrollo de nuevas maneras para descubrir las verdaderas causas raíces de los asuntos, será desconcertante para la mayoría. Vivimos en una época que se basa en siglos de ciencia, y nuestros métodos para construir sistemas, gobiernos, organizaciones… están claramente definidos, aceptados y asentados. Pero con la irrupción de Big Data, estos métodos están empezando a sufrir una transformación absolutamente disruptiva que ha comenzado a cambiar nuestra manera de ver y entender el mundo.

Cada vez que una innovación modifica la manera de realizar determinadas  cosas, las reticencias al cambio, tanto a nivel personal, como corporativo, son una constante que hay que afrontar cuanto antes, pues cuando el cambio es indefectible, cuanto más se tarde en aceptarlo, adoptarlo y dominarlo, más espacio se estará dejando a la competencia para que lo hagan mejor que nosotros, con todas las implicaciones negativas que esto tiene sobre la cuenta de resultados.

Una cultura corporativa que anticipe, promueva y facilite la adaptación de los recursos humanos, económicos y  tecnológicos a los cambios que afecten decisivamente al modelo de negocio de la organización, es la clave para transformar las disrupciones en oportunidades y evitar quedarse atrás.

Incapacidad para comprender la información

Encontrar correlaciones en conjuntos de datos, es una cosa. Comprenderlas de manera que nos permitan construir nuevos y mejores sistemas, es otra bien distinta y mucho más compleja.

Puesto que ningún sistema artificial, por muy desarrollado que esté puede aún sustituir el pensamiento humano, es necesario que exista un diálogo entre nuestra intuición, y la información que obtenemos con Big Data.

Volvamos al ejemplo del pago con tarjeta, o en metálico y supongamos que somos responsables de decidir las primas en una compañía de seguros. ¿Qué hacemos? ¿Aceptamos la correlación y fijamos la prima en base a la hipótesis de la actividad física? ¿Qué nos dice nuestra intuición sobre tal hecho? Está claro, que los directivos todavía no tienen una idea clara de cómo usar Big Data, sus analíticas, lo que significan y cómo tomar la decisión más acertada con la ayuda de estas.

Y lo que es más preocupante, los propios analistas (o científicos de datos como se empieza a denominar ahora a los encargados de analizar y dotar de significado a los grandes volúmenes de datos) no tienen establecido un diálogo entre la intuición y los procesos causales que generan los datos por un lado, y las estadísticas por otro. Simplemente ajustan el modelo, obtienen una cifra y la publican.

Para evitar que esto suceda, es vital contar con equipos multidisciplinares que compartan y discutan las cifras desde diversos enfoques sociológicos, científicos, económicos, financieros, tecnológicos,  de marketing… pues la interpretación de estas desde una única disciplina, no es suficiente para comprender qué nos están diciendo los datos.

Origen y posesión de los datos

El mayor problema al que se enfrentan las organizaciones para empezar a usar Big Data, es sacarla de los silos donde se almacena y transformarla en información útil.

Con Big Data, es habitual, que ninguna organización posea todos los datos que necesita, por lo que tendrá que colaborar con sus propios clientes y con otras organizaciones que sirven a sus clientes para alcanzar un conocimiento lo más completo posible sobre las áreas que pretende analizar.

El primer paso es definir qué datos necesitamos, y luego encontrar a quien los posee, lo cual no siempre está claro. ¿De quién es la propiedad de los datos? ¿Quién puede utilizarlos con fines comerciales? ¿Pueden venderlos a terceros? ¿Pueden analizarse y volver a ser vendidos?… Telefónica, por ejemplo lanzó la semana pasada un servicio que ofrece datos anónimos de la localización de sus clientes a empresas privadas y organismos públicos. Esos datos que se pueden comprar, pueden a su vez cruzarse con otros comprados a otros operadores, redes sociales, o empresas de bases de datos. La clave es tener claro qué queremos saber, quién tiene la información, y una vez tengamos la información, cómo vamos a utilizarla. Lo cual es muy sencillo de escribir, pero bastante más complicado de poner en práctica.

Pérdida de privacidad

De la misma manera que las organizaciones empresariales empiezan a vislumbrar el poder de Big Data para multiplicar su volumen de negocio, los consumidores comenzamos a hacernos preguntas sobre nuestro derecho a prevenir que cada bit de información que generamos, sea instrumentado con fines comerciales.  Ante esta situación, las mejores respuestas que pueden ofrecer tanto como gobiernos como empresas, son:

  1. Políticas de transparencia, con las que se dé a los usuarios un mayor acceso y control a la información que disponen de ellos, incluyendo claramente con quién la comparten.
  2. Políticas de seguridad que obliguen a revelar los fallos de seguridad que sufran a las autoridades pertinentes, con el objetivo de que la seguridad de la información sea una prioridad para la alta dirección de las empresa, no un área aislada.
  3. Las empresas y organismos gubernamentales deberían superar una auditoría de seguridad anual, cuyos resultados se hiciesen públicos (las puntuaciones, no los problemas concretos), con el objetivo de que las políticas de transparencia y seguridad estuvieran permanentemente actualizadas ante la constante presión del escrutinio público.

Las autoridades comunitarias en la UE y sus homólogos estadounidenses, han declarado la privacidad como un derecho humano básico. Está claro, que regímenes totalitarios como el gobierno chino, no sólo no la van a respetar, sino que van a hacer el peor uso posible de la tecnología para mantener el statu quo de sus dirigentes en detrimento de los derechos de sus ciudadanos. Es uno de los frentes que mantiene abierta la innovación tecnológica: a mayores avances, mayores posibilidades. Tanto para lo bueno, como para lo malo.

Con todos los obstáculos que tiene sortear,  Big Data es una revolución que no ha hecho más que empezar. Comparable a lo que supuso la llegada de internet, sus capacidades van mucho más allá de mejorar la cuenta de resultados de las empresas que lo implementen.

Big Data puede suponer un factor de mejora sustancial de áreas tan diversas como la salud, la economía, el medio ambiente o la seguridad, contribuyendo así a hacer del mundo un lugar mejor para todos sus habitantes a medio y largo plazo. Todo depende de cómo se regule y se gestione.

Los retos de gestión que plantea Big Data serán el tema del siguiente post.

Jorge González

Creador de THINK&SELL. Consultoría estratégica, creativa y de innovación orientada a la generación de oportunidades que multipliquen el valor de la marca y el ROI a través de una mejor Experiencia de Cliente.

  1. Bitacoras.com a las dijo:

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  2. […] descontado, una serie de obstáculos de diversa índole, van a tener que ser superados para que las empresas saquen el máximo partido […]

  3. […] Big Data: La velocidad, variedad y volumen de información que se produce a diario aumenta a un rimo tan vertiginoso, que en breve, todo análisis de datos, partirá del Big Data, lo que en principio fomentará la toma de decisiones basada en evidencias científicas, pero que dará lugar también a equivocaciones y pifias monumentales, que pondrán en evidencia la necesidad inexorable de conciliar el sentido común y la intuición con los resultados en bruto de las analíticas más sofisticadas. […]

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