Por Fernando de la Rosa.

Vivimos en un momento inicial de la explotación de los datos. El fenómeno del Big Data es la nueva moda. Resulta que ver la cantidad de datos que tenemos a nuestro alrededor y el valor que pueden llegar a tener, me recuerda al momento en el que Neo descubre y visualiza Matrix.

Hay un “clic” que te abre una nueva dimensión. A partir de ese instante empiezas a ver que puedes reducir las probabilidades de error o incluso obrar nuevas oportunidades de negocio.

Pero la realidad es que después de ese clic se produce un vacío. Empiezas a indagar y te encuentras el kaos. Hay infinidad de herramientas, mucha visión, poca concreción, menos experiencia y poco caso real. Muchos tecnólogos ofreciendo soluciones mágicas y muchos técnicos de la investigación renegando del nuevo mundo que se acerca. Creo que estaría bien compartir mi experiencia sobre la puesta en valor de los datos.

Un dato no vale nada

Hay tal cantidad de datos, que los datos de por sí no valen nada si no sufren un procedimiento de puesta de valor. Para ello hay que entender la cadena en la que esta puesta en valor se produce:

 1. Dato:

Es un conjunto de bits, que aparecen y que toman relevancia, pero que individualmente no son representativos. El ver un tweet que dice “Me gusta tu marca” no vale nada ya que no entiendes el contexto, la repetición en el tiempo, no entiendes la dimensión y no tienes comparativa respecto algo. La clave de esta fase es la fuente y su contexto.

2. Información:

“345 personas hablaron bien de tu marca en el último mes” conjunto de datos agregados que permiten interpretar las dimensiones anteriores. La estructuración de datos corresponde a definir unos parámetros de agregación de datos que responsan al interés de entendimiento de un comportamiento. Esta estructuración de los datos se desarrolla a través de patrones. La clave es definir modelos.

3. Interpretación:

Toda información debe de ser contextualizada e interpretada. El hecho de que hablen bien de tu marca no significa que lo hagas bien, sino que puede que sea porque la categoría en la que trabajas crezca o que un famoso de forma espontánea haya hablado de ti. Si no se analiza la información puede llevar a grandes errores. La clave es entender nuevos patrones para obtener mejor información.

4. Aplicación:

Una vez recogidos los datos, estructurados en información y analizados nos permite la toma de decisiones. De hecho esta es la finalidad de los datos: que sirvan para algo. Si un dato no te va a llevar a tomar alguna decisión, mejor no lo pidas. Estás tirando el dinero. Tenemos una necesidad de acomunar datos que sobrepasa nuestra capacidad real de aplicación. Se dice que no basta con ver y entender una oportunidad, hay que aprovecharla o no te ha servido para nada el proceso. La clave es validar que ayuda a mejorar las decisiones.

Este proceso de puesta en valor de los datos no se tiene en cuenta en muchos casos. La entrada de los medios sociales y la posibilidad de acceder a datos en tiempo real ha provocado una avalancha de herramientas y proveedores que te propinen seguir en tiempo real las conversaciones de tus consumidores, identificar territorios de comunicación o inshigts que te llevarán a diseñar los nuevos productos o servicios del futuro.

Antes de valorarlo, deberías de entender que es la dimensión de la aplicación de los datos.

Dimensión de la aplicación

Cuando hablamos de aplicación de los datos, creo que deberíamos de entender de que, el dato importante es el que te ayuda a tomar decisiones. Por ello tenemos que entender que existen diferentes niveles de aplicación. En general coincide con los niveles de la estructura de toma de decisiones. Por ejemplo en el caso de marketing, los datos tienen que ayudar a proveer de mejor información en cada unos de los niveles de una estructura basada en planes:

1. Nivel Operacional:

Lo que estás haciendo ya, ahora. Las herramientas te sirven para saber de forma ágil si lo haces bien. El Facebook puede convertirse en un magnífico panel de decisiones donde consultar & probar. El grado de interpretación de los datos es básico por lo que las herramientas actuales son tremendamente útiles.

2. Nivel Plan:

Aquello que vas a hacer durante el próximo año. En este caso el punto 3 de interpretación de los datos cobra mayor importancia. Comparativas & interpretación del contexto de los datos obtenidos ayudan a poder tomar mejores decisiones.

3. Nivel Estratégico:

Hacia donde se dirige tu negocio / categoría a 5 años vista. La interpretación de lo ocurrido no es suficiente y tenemos que ir a trabajar modelos proyectivos Aquí la interpretación es crítica. Por ahora hay pocas herramientas que puedan sustituir a la experiencia o la magia humana. Pero lo harán.

La Cultura de los datos

Creo que hay un punto fundamental en la adopción de la cultura de los datos y tiene que ver con el hábito de lo que suele hacer tu organización con ellos. ¿Qué hace fue empresa con los datos?

Creo que en cuanto en el superan el nivel 4, es posible empezar a obtener respuestas a la pregunta clave en la era de los datos “¿Qué dato tienes tú para tomar esta decisión?” Mientras no hay respuesta a esa pregunta, no hay aplicación real.

Espero que os haya resultado interesante.

Fuente http://manuelgross.bligoo.com/20140319-big-data-como-poner-en-valor-los-datos-para-la-toma-de-decisiones

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