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a recolección, tratamiento y análisis de datos se convirtieron en un insumo  indispensable y el auge digital ha habilitado nuevas formas de obtenerlos.  ¿Cómo evitar convertirse en un acumulador de datos sin un fin específico?

 

Qué es el Big Data

El Big Data procesa grandes cantidades de información no clasificada que proviene de diferentes fuentes: redes sociales, cajas registradoras, sensores, tarjetas de crédito, historiales de navegación, entre otras.

Fue todo un descubrimiento. Las empresas se entusiasmaron con la idea de no tener que hacer trabajo de campo para recolectar información, disminuyendo costos y facilitando la toma de decisiones estratégicas, enfocadas en entregarle al cliente lo que necesita y espera.

 

 

Según Lectra, compañía francesa de soluciones tecnológicas para el sector textil, en el futuro serán sensores los que informarán sobre el stock, el recorrido de los compradores en las tiendas y la evolución de sus hábitos de compra.

 

Enfocadas en el sector, ya existen plataformas diseñadas para recoger información en tiempo real, siguiendo el rastro que dejan las transacciones electrónicas y las interacciones en redes sociales. Se estima que para el 2020, cada uno de nosotros generará alrededor de 1,7 megabytes de información nueva por segundo.

Sin embargo, la industria textil no es la que más aprovecha el Big Data, de acuerdo con un estudio de Tata Consultancy Services realizado en el 2015, las telecomunicaciones, los viajes y la banca son los sectores que más invierten en el tratamiento de datos.

Para Mauricio Rueda, ingeniero de inteligencia de negocios, en Colombia estamos justo en la transición de considerar el histórico de datos como un activo de las empresas,

lo siguiente es tener claro qué conocimiento se espera obtener de ese insumo, es decir, qué preguntas deben ser respondidas para incrementar la inteligencia competitiva. Mauricio Rueda.

 

Thick Data

• Analiza qué, cuándo, cómo.
• Se basa en el “Machine Learning”.
• Metodología: registros, transacciones, social media, GPS.
• Muestras grandes.
• Aísla variables para identificar patrones.
• La generalidad.

 

Big Data

• Busca el cómo y el porqué.
• Se basa en el aprendizaje humano.
• Metodología: entrevistas a profundidad, inmersión, observación.
• Muestras pequeñas.
• Entiende la complejidad de los contextos y las relaciones.
• Lo específico.

 

Thick Data, aliada del Big Data

El Big Data proporciona bases de datos clasificadas y analizadas por medio de fórmulas y algoritmos, pero no logra explicar las razones de sus hallazgos. Para llenar ese vacío apareció el Thick Data. El término lo popularizó la etnógrafa Tricia Wang, y se refiere a aquella información que no puede obtenerse a través de un formulario: las emociones, los sentimientos y el contexto en el que se desenvuelve cada uno de los sujetos generadores de datos.

Es un aliado a la hora de desarrollar nuevos productos y servicios, pues parte de la observación del consumidor en su día a día y revela la relación existente entre la persona y un producto específico. Lograr una sinergia entre ambas disciplinas permite ir de lo general a lo específico, respondiendo a las necesidades reales y emocionales de los usuarios.

 

“Confiar solo en el Big Data incrementa la posibilidad de no ver algo y, a la vez, nos da la ilusión de saberlo todo”.

Tricia Wang.

 

Thick Data: dos casos de éxito

 

 

Lego

Gracias a un estudio antropológico, Lego confirmó que los niños preferían los tradicionales bloques de construcción a sus nuevos muñecos articulados. Superó una crisis que casi lo lleva a la quiebra y en el 2017 fue declarada la marca más poderosa del mundo.

 

Netflix

 

 

El antropólogo Grant McCraken fue el que descubrió que las personas preferían ver una maratón de su serie favorita en lugar de recibir un nuevo capítulo cada semana. Este hallazgo cambió su modelo de negocio y Netflix se convirtió en el responsable y patrocinador oficial de las maratones.

 

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