Big Data: lo que no puede hacer

Big Data?
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Ya hemos platicado sobre Big Data y de las cosas que pueden hacerse, esta vez quiero hablar de lo que no puede hacer. En principio la Big Data se le llama: “la internet de las cosas” y del cómo va a ir reemplazando ideas, paradigmas, organizaciones y las ideas que tenemos sobre el mundo, al menos en lo que a información se refiere porque bajo esta premisa, es posible rastrear a dispositivos móviles, personas (por medio de estos dispositivos), mensajes y actualizaciones de estado en redes sociales y algunos otros servicios como transacciones bancarias o sensores con lo que podemos entonces predecir comportamientos, tendencias de voto o de compra, elección de parejas, selección de personal, etc. Nada se olvida y nada se ignora, todo se va almacenando y se rastrea, se pasa por procesos de algoritmos y modelos hechos con inteligencia humana, lo que quiere decir que son muy eficientes los sistemas, pero poco fiables y propensos a errores.

Todos estos sistemas de información también suponen que estamos de alguna manera exponiendo nuestra privacidad y seguridad, quizá estemos exponiéndonos demasiado nuestra información con cada actualización de estado, con cada check in o publicación en algún blog, porque no sabemos quién usa esta información y para qué, solo podemos suponer que alguien lo hace. Otro riesgo de una naturaleza relativamente distinta es la aparente falta de sofisticación y precisión que aún tienen los modelos no por problemas matemáticos o habilidades computacionales, es la falta de creatividad e innovación -otra cosa que la Big Data no hace- y que va requiriendo de personas especializadas en estadística y análisis. De acuerdo a los estudios de McKinsey Global Institute se necesitarán  de 140 mil a 190 mil personas especializadas en el análisis de Big Data solamente en los Estados unidos. Pero no me refiero puntualmente a las cosas que los sistemas informáticos puedan hacer y a la formación de este personal que además de las habilidades de análisis para interpretar los datos ya ordenados se necesita que tengan experiencia e intuición que al final del día no es otra cosa mas que una re interpretación de los datos que se estudian y que incluye información “inconsciente” que puede pasarse por alto porque no aporta insights aparentes o  es irrelevante de primera instancia.

Cartoon: Big Data
Cartoon: Big Data
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Es precisamente la irrelevancia de esta información lo que muchas veces se convierte en algo útil, sorpresivo y que llamo datos emergentes que van dando información “adicional” que después se convierte en tendencia. El único ejemplo que tengo en fallos de las predicciones y los modelos de Big data ha sido la crisis crediticia y financiera del 2008. Hasta ahora lo que no puede hacer el Big Data es re interpretar en “humano” lo que necesitamos de estos datos, que sea la otra cabeza en el análisis de datos y que de pronto nos sorprenda que aquel set de datos que no nos decía nada en realidad es la pieza que hace falta para entender una tendencia de compra, de voto, comportamientos de los consumidores o encontrar una pareja más afín a lo que queremos.

 

 

Acerca del autor

Antonio Salgado

Ph.D. in computer sciences, neurosciences and brand psychologist, he’s the R&D/CMO at Koers Idea Center, Education community director at the Social media club México.Partner at D4DR.tv. Instructor and collaborator at Mindwave and Mamá Digital. Proud Dad.