RIESGOS DEL BIG DATA SIN CONTAR CON UN BUEN ANÁLISIS DE DATOS
Nadie discute el valor que tiene el Big Data para optimizar los procesos y oportunidades de negocio de las compañías. Sin embargo, Big Data no es sinónimo de información de calidad, por lo que es clave saber analizar los grandes volúmenes de datos que se generan.
Una de las consecuencias principales de no tener la capacidad de análisis necesaria es que se pueden tomar decisiones erróneas que pueden afectar al desempeño de las organizaciones. Esto puede ser debido a información incompleta, fuera de contexto o datos alterados.
Gary King, director del Intitute for Quantitative Social Science de la Universidad de Harvard contó que con un grupo de investigación quisieron implementar un proyecto de Big Data para descubrir las tendencias del desempleo en los Estados Unidos. Para esto, fijaron como keywords para monitorear “Jobs”, “Desempleo” y “Clasificados”.
A partir de esto comenzaron a analizar la red por medio de una técnica llamada sentiment analysis en donde el grupo recolectó los tweets y otros post en diferentes portales que incluyera alguna de las 3 palabras. Observaron que una comenzó a tener una gran presencia en la red. Sin embargo, King luego descubrió que esta conducta no estaba relacionada con el desempleo, “lo que el grupo no se había dado cuenta es que Steve Jobs había fallecido”.
Más allá del hecho trágico, de esta experiencia quedó una enseñanza: la importancia que tiene comprender el contexto de cada dato que se analiza para poder actuar en consecuencia.
“Esta anécdota es una de muchas. Quien trabaje en esta área seguramente ha tenido experiencias similares”, agregó. Por esto es importante la visión crítica de los datos que se recopilan teniendo presente siempre el escenario donde se producen.
El Big Data debe ser considerado como una herramienta para potenciar y optimizar los negocios, pero se debe tener presente el valor agregado que tiene la interpretación humana con conocimiento de la coyuntura.
Fuente: CIO
Una de las consecuencias principales de no tener la capacidad de análisis necesaria es que se pueden tomar decisiones erróneas que pueden afectar al desempeño de las organizaciones. Esto puede ser debido a información incompleta, fuera de contexto o datos alterados.
Gary King, director del Intitute for Quantitative Social Science de la Universidad de Harvard contó que con un grupo de investigación quisieron implementar un proyecto de Big Data para descubrir las tendencias del desempleo en los Estados Unidos. Para esto, fijaron como keywords para monitorear “Jobs”, “Desempleo” y “Clasificados”.
A partir de esto comenzaron a analizar la red por medio de una técnica llamada sentiment analysis en donde el grupo recolectó los tweets y otros post en diferentes portales que incluyera alguna de las 3 palabras. Observaron que una comenzó a tener una gran presencia en la red. Sin embargo, King luego descubrió que esta conducta no estaba relacionada con el desempleo, “lo que el grupo no se había dado cuenta es que Steve Jobs había fallecido”.
Más allá del hecho trágico, de esta experiencia quedó una enseñanza: la importancia que tiene comprender el contexto de cada dato que se analiza para poder actuar en consecuencia.
“Esta anécdota es una de muchas. Quien trabaje en esta área seguramente ha tenido experiencias similares”, agregó. Por esto es importante la visión crítica de los datos que se recopilan teniendo presente siempre el escenario donde se producen.
El Big Data debe ser considerado como una herramienta para potenciar y optimizar los negocios, pero se debe tener presente el valor agregado que tiene la interpretación humana con conocimiento de la coyuntura.
Fuente: CIO
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