{"id":265,"date":"2016-11-08T05:36:07","date_gmt":"2016-11-08T04:36:07","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=265"},"modified":"2016-11-08T05:36:07","modified_gmt":"2016-11-08T04:36:07","slug":"expectativas-y-realidades-con-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/expectativas-y-realidades-con-el-big-data\/","title":{"rendered":"Expectativas y realidades con el Big Data"},"content":{"rendered":"
\"Big<\/a>
Big Data y Dilbert (Fuente: http:\/\/www.bigdata-madesimple.com\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2015\/01\/bigdata-knows-everything.jpg)<\/figcaption><\/figure>\n

NINO y GIGO (Nothing in, Nothing Out, Gargabe in, Garbage Out<\/em>). Estos dos paradigmas son mucho m\u00e1s ilustrativos de lo que parecen. Aqu\u00ed es donde yo suelo hablar del concepto \u00abdato relevante<\/strong>\u00ab. El primero de ellos, b\u00e1sicamente refleja una realidad en la que por mucho que tengamos un gran modelo o herramienta, si los datos de entrada, no son buenos, no podremos hacer nada. Y lo mismo, si los datos de entrada no son de buena calidad.<\/p>\n

Es por ello que creo en ocasiones es bueno hablar de las expectativas que el Big Data ha venido a generar, y lo que luego efectivamente se ha convertido en realidad. Se han generado estos a\u00f1o muchas expectativas con\u00a0Google y Facebook y lo que supuestamente saben de\u00a0nosotros.\u00a0Saben m\u00e1s que el resto,\u00a0sin duda.\u00a0Pero, suavicemos el discurso. No saben todo.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9?\u00a0Pues porque el concepto de \u00abdato relevante\u00bb no siempre es alcanzado<\/strong>. Fijense en la siguiente representaci\u00f3n gr\u00e1fica:<\/p>\n

\"Datos<\/a>
Datos relevantes para proyectos de Big Data (Fuente: https:\/\/media.licdn.com\/mpr\/mpr\/shrinknp_800_800\/AAEAAQAAAAAAAAIEAAAAJGRhNWYzODhmLTdhZjItNDYxMS04MTY2LWZmMjFmNjgyYjg5ZQ.png)<\/figcaption><\/figure>\n

Como se puede apreciar los datos m\u00e1s relevantes est\u00e1n alejados de lo que hoy todav\u00eda las empresas disponen. Incluso en las grandes empresas tecnol\u00f3gicas de Internet.\u00a0La horquilla tradicional de datos relevantes\/datos totales se mueve entre el 10% y el 15%. Las empresas disponen de muchos datos demogr\u00e1ficos (si se fijan, sobre los que pivotan la gran mayor\u00eda de noticias), pero apenas saben nada sobre nuestras actitudes o necesidades, por ejemplo. Se aproximan con modelos sencillos. De ah\u00ed, que muchas de las expectativas que se han venido generando con el \u00abBig Data\u00bb, luego las tratas de aterrizar, y se vuelven complicadas.<\/strong><\/p>\n

No es lo mismo los datos demogr\u00e1ficos, que los sociol\u00f3gicos, de comportamiento, de actitud o de necesidades<\/strong>. El valor incrementa con el orden en la frase anterior. Pero normalmente construimos discursos alrededor de datos demogr\u00e1ficos. Que tienen valor, vaya, pero \u00a0no el que tienen los de actitud o necesidades.<\/p>\n

En este punto hay que hablar de lo que se denomina \u00abFirst-Party Data\u00bb y \u00abThird-Party Data\u00bb<\/a>. Las fuentes \u00abFirst-Party<\/em>\u00bb son aquellas que son propias de las empresas. Entre ellas, destacan:<\/p>\n

\"Fuente:<\/a>
Fuente: http:\/\/www.business2community.com\/marketing\/personalize-retail-experience-data-01491335<\/figcaption><\/figure>\n

Ahora mismo la explotaci\u00f3n de estos datos est\u00e1 siendo limitada por la sencilla raz\u00f3n de no disponer de un \u00fanico punto central que integra y permite la explotaci\u00f3n de datos\u00a0centralizada<\/strong>. Aqu\u00ed es donde cobra sentido el concepto de \u00abdata lake<\/a>\u00ab, por cierto.<\/p>\n

Por otro lado, los \u00abThird-Party Data\u00bb, son aquellos datos que compramos a \u00abmayoristas\u00bb o \u00abproveedores\u00bb de datos<\/strong>. Datos relacionados con el consumo, estilo de vida, demograf\u00eda, comportamiento en tiempo real, etc. Permiten completar la \u00abfoto\u00bb a una empresa. Ya hablamos en cierto modo de los problemas que entra\u00f1aba para la privacidad de un sujeto estas transacciones de datos<\/a>. \u00a0En este caso, las limitaciones de las empresas parecen venir desde la \u00f3ptica de la calidad de datos: frescura, precisi\u00f3n, etc., problemas ligados a la calidad de datos de lo que ya hemos hablado en el pasado<\/a>.<\/p>\n

Las empresas, ante la limitaci\u00f3n que suelen tener de explotar sus\u00a0\u00abFirst-Party Data<\/em>\u00ab, deber\u00edan comenzar a mirar hacia los \u00abThird-Party Data<\/em>\u00bb si quieren enriquecer muchos sus modelos y hacer m\u00e1s m\u00e1s precisos sus modelos. La capacidad de generar valor a partir del an\u00e1lisis de datos necesita de integrar nuevas fuentes de datos. Porque los datos que son m\u00e1s importantes no quedan recogidos en las operaciones diarias de una empresa<\/strong>.<\/p>\n

Y es que el paradigma del \u00abBig Data<\/em>\u00bb es un medio, no un fin<\/strong>. Es un instrumento del que podemos valernos para obtener conclusiones. Pero el valor de los mismos, depender\u00e1 en gran medida de la materia prima con la que trabajemos. Y por ello, muchos de los fines est\u00e1n todav\u00eda por inventar. De ah\u00ed que suela decir que no hay dos proyectos de Big Data iguales; depende mucho de c\u00f3mo las empresas vayan avanzando desde sus datos demogr\u00e1ficos a los datos de actitud. De sus datos propios (\u00abFirst-Party Data<\/em>\u00ab) a integrar tambi\u00e9n datos de terceros (\u00abThird-Party Data<\/em>\u00ab).<\/p>\n

Creo que muchas de las expectativas no alcanzadas a\u00fan hoy se deben a que seguimos viendo este campo del an\u00e1lisis de datos como el \u00abData Mining original<\/em>\u00ab<\/strong>. Aquel en el que el objetivo era explotar grandes\u00a0conjuntos de datos. Que no digo que esto no siga siendo v\u00e1lido; pero si queremos alcanzar las grandes expectativas generadas, debemos mirar \u00abm\u00e1s all\u00e1\u00bb. Y entender el valor que tienen los datos que nos pueden aportar los datos de terceros o los \u00abOpen Data<\/em>\u00ab, me resulta bastante cr\u00edtico. Y as\u00ed, poder alcanzar mejor las expectativas para hacerlas reales.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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