veracidad

En la entrada pasada les conté que el Big Data se caracteriza por: Velocidad, Variedad y Volumen. Ahora hay otras dos V que se tienden a utilizar: Veracidad y Valor. Hoy les contaré sobre el significado de ellas y cuáles son algunos de los retos que enfrentan las organizaciones con el Big Data.

Veracidad

¿De dónde salió esta V? De IBM. ¿Y qué quiere decir? Según la RAE, veracidad significa que tiene la propiedad de ser veraz, es decir “Que dice, usa o profesa siempre la verdad”. La verdad se puede explorar desde varias ópticas: objetivo/subjetivo, verdadero/engaño, creíble/implausible (Lukoianova & Rubin, 2014). ¿Por qué esta propiedad podría ser importante? Bueno porque muchos datos son generados por los seres humanos directamente o indirectamente. Seamos sinceros, los seremos humanos a veces expresamos en las redes sociales una cosa y terminamos haciendo lo contrario; ejemplos de ello lo encuentra en el Plesbicito por la Paz o el Brexit (directo). O hay avances tecnológicos que son creados con el fin mismo de crear desinformación (dar click aquí para leer el artículo “La información falsa llega más lejos, más rápido y a más gente que la verdadera”) (indirecto).  ¿Entonces cómo sabemos si los datos que capturamos son o no veraces? No hay una fórmula mágica para clasificar un dato como confiable o no, mi recomendación es que no pierda su sentido común y pensamiento crítico cuando vea los resultados de los análisis de los datos. Y eso aplica tanto si es Big Data como no.

Valor

Entre más datos tienes, más valor tiene tu compañía. Por ejemplo, en el top 10 de las empresas más valiosas en el mundo (Fortune 500 2016) se encontraban: Walmart, Apple, Amazon, Alphabet (Google), Microsoft y Facebook (Marr, 2017). Cada una en un sector de la economía diferente, con un modelo de negocio distinto, sin embargo, tienen un elemento en común: su habilidad para recolectar datos y aprovecharlos para generar ventajas competitivas.

¿Cómo monetizar los datos? Los datos incrementan el valor de mercado de la compañía o a través de la generación de capacidades para crear un valor extra con los datos que puedan vendérselo a tus clientes o a terceros. Ya vimos un ejemplo del primer caso. Veamos un ejemplo del segundo. ¿Tienes una tarjeta de crédito? Si es así, ya sea Visa, Mastercard o American Express, entonces es cierto lo que estás pensando ellos ganan por todos lados. Por un lado, por el cobro que te realizan por el servicio que prestan. Pero resulta que ese servicio que usted utiliza le da información de sus hábitos de compra: dónde, qué, cuánto, cada cuánto, a cuántas cuotas, etc. Eso es información valiosa para muchas otras empresas. Por ejemplo, los retailers pueden estar dispuestos a comprar esa información porque les es útil para segmentar a los clientes o para identificar tendencias de compra de ciertos nichos de mercado (Marr, 2017).

5Vs y muchos retos

¿Qué retos enfrentan las organizaciones? Muchos. Todo depende del sector en que se encuentre su organización, el tamaño de ésta, de los objetivos estratégicos de largo plazo que se hayan, es decir los retos de una organización son específicos a las características de la empresa y a su entorno. Lo que sí puedo es darle algunas preguntas que se debería responder si va a empezar a acumular muchos datos o si ya está lleno de datos, cada vez creciendo más y no tiene ni idea de qué hacer con ellos.

Empecemos con la V de Volumen. ¿Cuál es la información que es valiosa para tu negocio? A menos que seas Google, Facebook o Amazon, no puedes darte el lujo de almacenar todos los datos que generas porque resulta muy costoso, Después, puedes responder ¿Dónde vas a almacenar los datos y quién se va a encargar de hacer eso? Si no tienes la capacidad propia de almacenaje, hay muchos servidores en la nube donde puedes guardar tu información como los que provee Amazon, Google, Microsoft, Atlantic.net, entre otros. También tienes que pensar en cuál es la infraestructura tecnológica que necesitas para procesar esos datos y evaluar si tu recurso humano tiene las capacidades técnicas para manipular esa información.

La V de Velocidad: procesamiento de la información en tiempo real. Probablemente, en Colombia estemos un poco lejos de esta característica, al menos en la mayoría de las empresas, pero para las que sí lo están, mi recomendación es analice qué es lo realmente importante y procese eso. De nuevo hay que analizar los costos y beneficios, y no perder de vista la visión estratégica que queremos alcanzar.

Por último, la V de Variedad. Los datos provienen de tantas fuentes diferentes y terminan almacenados en diferentes computadores. Aquí podrías responderte: ¿Qué tipo de datos colectas? ¿Qué tipo de procesamiento necesitan? ¿Para qué me podrían servir? Y ¿Cómo los puedo integrar? Mejor dicho, haz el inventario de los datos a los que tienes acceso, dónde están y quién tiene acceso a ellos. Puedes tener infinita cantidad de datos, pero si no conoces qué tienes y cómo se pueden integrar, de poco te sirven para tomar decisiones y mejorar la eficiencia operacional de tu compañía.

Después de que captures y almacenes los datos tendrás otros retos: ¿cómo visualizarlos?, ¿cómo reducir la dimensionalidad?, ¿cómo manejar la dispersión y regularizar los datos? Como ya te mencionamos las respuestas particulares a estas preguntas son dependientes de tu organización y características. Nosotros te contaremos los últimos avances tecnológicos que  existen en el mercado para resolver retos y aprovechar oportunidades, te daremos en qué pensar, y especialmente queremos que entiendas los conceptos para que puedas hablar un mismo lenguaje con los ingenieros de sistemas y comunicar la importancia de los datos a tus proveedores y clientes (internos y externos).

Referencias

1. Lukoianova, T., & Rubin, V. L. (2014). Veracity roadmap: Is big data objective, truthful and credible?.
2. Marr, B. (2017). Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things. Kogan Page Publishers.