El fenómeno del big data (entendido como la capacidad para generar, registrar, procesar, analizar y obtener información inteligente a partir de una ingente cantidad de datos) está marcando un antes y un después en muchos aspectos de la vida y podría ser equivalente a la revolución que supuso el desarrollo de internet. Ningún área de negocio o segmento de nuestra vida va a quedar fuera del alcance del big data y su explotación, por ejemplo, por parte de la inteligencia artificial. No son pocas las voces autorizadas que defienden que el resultado de esta pandemia hubiera sido diferente de haber dispuesto de mejores datos para analizar.

Hagámonos una idea de la dimensión de lo que estamos hablando. Según IBM, si todos los bytes de datos que generamos en un año fueran guardados en CD y los apiláramos, crearíamos una gran torre desde la Tierra hasta la Luna y de regreso.

Las ciudades están plagadas de sensores que recogen información meteorológica, tráfico, transacciones financieras, nuestra huella en internet, en las redes sociales, en las compras, en el consumo de contenidos, en cómo viajamos, nuestra salud… Somos los usuarios y ciudadanos anónimos los que vamos dejando un impresionante rastro de datos… no solo de lo que hacemos, sino también de lo que pensamos e incluso de cómo nos sentimos.

Los datos son la nueva moneda de cambio.

Los datos son la nueva moneda de cambio. Son el nuevo poder. Hace unos años, grupos terroristas de Oriente descubrieron la ubicación de las bases militares americanas en la zona a partir del acceso a los datos generados por los wearables de los soldados americanos…

Compartimos nuestros datos sin pensarlo dos veces. Odiamos estar metiendo nuestra contraseña constantemente por lo que nos “logueamos” en páginas “desconocidas” usando nuestras redes sociales con aplicaciones como Facebook o Google. Como consumidores e individuos, nuestras vidas —nuestras preferencias, pasiones y prejuicios— están encapsuladas en muchos terabytes de datos en la nube: desde nuestro historial de compras en Amazon, pasando por lo que nos gusta en Facebook e Instagram, hasta nuestras opiniones en Twitter, quiénes son nuestros amigos o familiares, a lo que buscamos en Google y lo que le hablamos a Alexa.

Para capitalizar esta oportunidad desde las marcas y las empresas se requiere entender qué es y qué no es el big data y cómo podemos aplicarlo a nuestro trabajo. Para ello, me gustaría explorar siete mitos frente a otras tantas realidades en torno al big data:

Mito 1: Todo el mundo lo usa

Las empresas que realmente están usando su big data son muy pocas. Hay numerosos altos directivos que están muy interesados en lo que puede ofrecer, pero, a la hora de la verdad, les cuesta dar el paso hacia una verdadera transformación digital por el “miedo” inherente al cambio. No está tan extendido un uso estratégico del big data y, por supuesto, mucho menos en el ámbito de la comunicación y el marketing.

Según el informe “Madurez digital en España. Dato y Analítica” de Minsait, una filial de Indra, el año pasado apenas un 17 % de las empresas en ese país contaban con especialistas en analítica de datos.

Mito 2: Más datos = a mejores datos

Cuando la gente habla del big data, la conversación habitualmente va sobre la cantidad de datos y cómo esta cantidad crece. El tamaño y la velocidad parecen lo más importante. Realmente, el tamaño no es tan relevante porque, de hecho, un porcentaje muy reducido de todos los datos disponibles son los que se aprovechan actualmente de verdad…

Lo más relevante es la calidad de los datos. Lo que hace realmente útil el big data son las conocidas como “cinco V”:

1. Volumen. ¿De cuántos datos disponemos?
2. Variedad: ¿En qué formatos y con qué variedad de fuentes disponemos de la información?
3. Velocidad. La velocidad a la que se generan los nuevos datos y se añaden a los existentes. También, la velocidad en la que podemos analizarlos, si es en tiempo real, por ejemplo
4. Veracidad. La calidad y veracidad de los datos que poseemos. El grado de confianza.
5. Valor. El valor que nos aportan a través de su análisis.

Mito 3: Se necesita mucho dinero

Es cierto que las grandes corporaciones y los gobiernos están invirtiendo grandes presupuestos en hardware, software, almacenamiento y profesionales con habilidades en estos campos. Pero cada día la tecnología big data se está abaratando y también aumenta el número de opciones de software que permiten el análisis de esos datos. Cada vez más, el uso del big data se está democratizando, permitiendo que todos los actores —desde los más grandes hasta las PYMES— empiecen a desarrollar sus estrategias dirigidas por los datos.

Mito 4: Los lideres triunfan con herramientas y tecnología

Es obvio que las herramientas y la tecnología son importantes. Pero no es en lo que se basa el éxito con el big data. El éxito con el big data se sustenta, sobre todo, en una estructura y cultura de compañía con base en el análisis de los datos. Ser “data-driven” es más importante que tener muchos datos. Los estudios demuestran que cuanto más data-driven se consideran las empresas, mejor performance tienen; es decir, mejores resultados tienen. Tener éxito con los datos también requiere fomentar una cultura de experimentación

Mito 5. Esto va de gente de IT, matemáticos, ingenieros, analistas…

Todo el mundo quiere “montar un big data”, pero muy poca gente sabe cómo estructurar este ciclo. Y, sobre todo, las grandes preguntas son ¿para qué? y ¿qué queremos saber?

El big data en sí mismo no tiene valor. La cuestión no es cuántos datos podemos tener o analizar, sino para qué queremos analizarlos, qué queremos saber y, por lo tanto, qué tipo de datos necesitaremos. Y para responder adecuadamente esto, aunque nos sorprenda, con frecuencia son necesarias mentes de un perfil “humanista” más que de “ciencias”: filósofos, sociólogos, lingüistas…

Las habilidades que se necesitan para usar el big data son técnicas o estadísticas solo en un 50 %. El otro 50 % son de pensamiento lógico: saber formular buenas hipótesis basadas en lo que sabemos y en lo que queremos descubrir. El reto no recae sobre los datos, sino sobre el pensamiento analítico: la habilidad para reconocer y solventar problemas usando la información disponible.

Mito 6: El big data es el nuevo petróleo

Sí, efectivamente, a pesar de que el uso de los datos para obtener información no es nada nuevo en absoluto. Pero como el petróleo, los datos no sirven para nada en crudo. Hay que refinarlos y transformarlos en gasolina. También, el big data es como un kilogramo de harina o de arroz. Pueden tener cierto valor, pero si no sabemos cómo usarlos para elaborar una receta, no tienen ningún valor porque no son comestibles.

Mito 7: Todos los datos se pueden analizar

Hay una gran cantidad de datos que no se pueden rastrear, ni medir, ni analizar. Es el llamado dark social (por ejemplo, todas esas visitas a un sitio web cuya procedencia se desconoce). O todas las ocasiones en que compartimos información vía correo electrónico o mensajería instantánea como WhatsApp, Snapchat o Messenger. Este tráfico de datos es difícil de medir y, esencialmente, casi invisible para la mayoría de programas analíticos. Varios estudios aseguran que el dark social supone, al menos, un 50 % del tráfico de cualquier web.