Digital

Del Big Data al Thick Data o cómo lo medible no es siempre lo valioso

Del Big Data al Thick Data o cómo lo medible no es siempre lo valiosoLa explosión del mundo del big data ha supuesto para las compañías una inmensa oportunidad para conocer a sus clientes, adelantarse a sus necesidades y ofrecerles experiencias únicas que mejoren sus servicios.

Sin embargo, la integración de esta avalancha de datos en la industria también ha supuesto todo un reto en el que muchos siguen estando algo perdidos.

La rápida evolución del big data, junto a la aparición de nuevas tecnologías ha dado lugar a una enorme transformación del mercado. Pero, ¿cómo aprovechar las oportunidades que ofrecen los datos?

Tricia Wang, Global Technology Ethnographer and Co-Founder de Constellate Data ha participado en Teradata Universe 2017 celebrada en Niza con su ponencia “The Cost of Missing Something: from the Oracle of Ancient Greece to Big Data”.

Wang ha querido mostrar a los participantes los enormes cambios que se han producido en este sector a lo largo del tiempo, una transición “del big data al thick data”.

Para adentrarse en el tema se ha remontado a su investigación etnográfica para Nokia, que llevó a cabo en el año 2009 y que la llevaron a vivir con inmigrantes a trabajar como vendedora ambulante y que, tras analizar numerosos indicadores concluyó que los consumidores de bajos ingresos estaban dispuestos a pagar por teléfonos inteligentes más caros.

Es por ello que optó por proponer a la compañía un cambio en su modelo de negocio apostando por fabricar móviles más asequibles dirigida a la gente con menos recursos pero mucha predisposición.

Sin embargó, cuando hizo la propuesta a Nokia, la pequeña muestra en la que estaba basado el estudio les hizo descartarla. Pero el tiempo le dio la razón.

Tras la debacle de Nokia, Wang desgranó cuáles habían sido las razones y se dio cuenta de que el mayor error que cometieron fue dar mayor valor a los datos cuantitativos que a los cualitativos al ser éstos son muy difíciles de medir.

Aun así, asegura, “lo medible no es lo mismo que lo valioso”. Bajo esta premisa Wang expresa su preocupación ante el que considera un problema de percepción.

Dada la dificultad de las compañías para comprender la importancia de lo cualitativo, Wang emplea el término Thick Data para referirse a modelos de datos integradores.

El Thick Data es esa masa de datos difícilmente cuantificables pero tremendamente valiosos de los que se obtienen enormes significados humanos pero que nos llegan en pequeñas porciones.

En contraposición se encuentra el llamado Big Data, aquellos datos cuantificables gracias a las tecnologías pero que, sin embargo, carecen de contexto.

La solución por la que aboga Wang es por la integración de Big Data y Thick Data pues, solo a través de esta conjunción podrán obtener una visión completa de una situación que influirá positivamente en la toma de decisiones.

A día de hoy, en una industria que factura 122.000 millones de dólares al año, el 73% de los proyectos no son rentables. Quizá sea hora de abrir los ojos porque “no hay mayor riesgo que ser ciego ante lo desconocido”.

Te recomendamos

#Highway2Sales

NH

Atresmedia

ADN by DAN

Compartir