Tres hipótesis erróneas sobre qué puede hacer el big data por usted

Tres hipótesis erróneas sobre qué puede hacer el big data por usted

 

IDG

 

Las herramientas y las mejores prácticas en esta área son novedosas, es importante volver a examinar nuestras suposiciones acerca de lo que el big data puede hacer por nosotros y quizás lo más importante lo que no puede hacer.

 

Aquí hay tres suposiciones equivocadas sobre qué puede hacer el big data por usted y su negocio:

 

El big data no puede predecir el futuro

 

 

Big Data – y todas sus herramientas de análisis, comentarios, experimentos científicos y visualizaciones – no pueden predecir que sucederá en el futuro. ¿Por qué? Los datos que recoja proceden enteramente del pasado, esto porque aún falta llegar al punto en el que se permita acumular puntos y valores de datos del futuro.

 

Se puede analizar lo que sucedió en el pasado y tratar de extraer tendencias entre las acciones y los puntos de decisión y sus consecuencias, sobre la base de los datos y así usar eso para adivinar que en circunstancias similares, si se hiciera una decisión parecida se producirían resultados iguales pero esto sigue sin predecir el futuro.

 

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Muchos ejecutivos y organizaciones intentan recabar el futuro en una masa de datos. Esta es una mala idea, porque el futuro está siempre cambiando. ¿Saben cómo los asesores financieros siempre utilizan la línea: “El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros?” Esta máxima se aplica al big data también.

 

En lugar de tratar de predecir el futuro, utilizar los datos para optimizar y mejorar lo que hay actualmente es mejor, porque notar algo que está sucediendo ahora y constructivamente mejorar los resultados para dicho acontecimiento dará mejores ganancias en lugar de utilizar el big data como una bola de cristal y ver qué puede pasar.

 

El big data no puede sustituir sus valores o los de su empresa

 

El big data se convirtió en un pobre sustituto de los valores – los usos y normas por las que usted vive su vida y sus esfuerzos de la compañía para operar. Sus opciones en cuestiones de fondo pueden ser más cristalizadas, fáciles y claras para solucionar las ventajas y desventajas de las diferentes líneas de acción, pero los datos en sí no pueden ayudarle a interpretar cómo ciertas decisiones se comparan con las normas que establezca para usted y su empresa.

 

Su personal puede crear muchos escenarios proyecta sobre cualquier tema, pero los resultados son simplemente eso – una proyección. Su trabajo como ejecutivo y como CIO debe ser que este tipo de herramientas y personal disponible dentro de su negocio, concilie la realidad de los datos con los valores de su empresa.

 

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El big data no puede resolver problemas no cuantificables

 

 

Una vez que usted comienza a tener cierto éxito utilizando grandes volúmenes de datos para predecir y resolver problemas de negocios, es inevitable que haya una tentación de “pedir los datos” cada vez que tiene un problema o un tema sobre una resolución que no sea clara.

 

Como se mencionó antes, los datos pueden presentar mejores opciones y tal vez, dejar en claro lo que puede pasar con cada una de esas opciones. A veces, sin embargo, no es bueno en absoluto y ahí es cuando se utiliza con los individuos.

 

¿Por qué? Es casi imposible de cuantificar el comportamiento de un individuo. La gente tiene sus propios conjuntos de circunstancias, pequeños universos, propias razones y contextos.

 

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Es muy complicado aplicar las matemáticas a un solo individuo. En ese contexto, usted tiene que mirar a un grupo de individuos con características similares. Sólo entonces se puede observar las tendencias de conducta que se aplican a todo el grupo.

 

En realidad, esto no es un problema de grandes datos, es un dilema estadístico. El ejemplo más sencillo que viene a la mente es la puntuación de crédito, que pretende romper los consumidores en grupos y analizar la devolución y el endeudamiento historia de los individuos de cada grupo en su conjunto.

 

Los seres humanos son impredecibles y complicados, no cometa el error de pensar que los datos pueden predecir su comportamiento, porque el big data y los seres humanos son una mezcla precaria.

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