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Hay algo más grande que el Big Data

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"El Big Data ha evolucionado hasta el punto de que puede responder cualquier pregunta". ¿Qué hay de cierto en esta afirmación?

 

 

Suelo hacer un juego cada vez que asisto a una conferencia de negocios: el Bingo Big Data. Funciona así: cuando alguien se refiere a Big Data, tomo nota. Hasta ahora, a lo largo de tres años, no he salido de ninguna conferencia sin haber completado todos los casilleros. El Big Data está en boca de todos, y ha evolucionado hasta el punto de que puede responder cualquier pregunta. O, al menos, eso creemos.

Esta es la verdad, a medias.

Nací en el país más feliz del mundo —Dinamarca—, y vivo la mitad del tiempo en uno de los países más felices del mundo: Suiza. Sin embargo, cada vez que les pregunto a sus habitantes si lo que digo es verdad, pocos —siendo exagerado— me dan la razón. De hecho, la mayoría responde que no podría estar más alejado de la verdad. Por favor, no me malinterprete, yo amo a esos dos países. Pero es llamativo que un estudio tras otro, todos basados en un monto excesivo de grandes datos, dan la impresión de estar totalmente equivocados, sobre todo después de pasar un tiempo en ellos. 

Entonces, ¿por qué hay una diferencia tan grande? La mejor forma de ilustrarlo es mediante un anuncio publicitario televisivo de The Guardian, titulado Skinhead,que data de 1986 (está disponible en youtube.com/watch?v=_SsccRkLLzU). En el comercial, un joven corre rápidamente por la vereda. Una voz de fondo dice: Si vemos las cosas desde un punto de vista, tenemos una impresión. Cuando el ángulo cambia, la imagen muestra que el joven, de apariencia sospechosa, se acerca con rapidez a un hombre mayor que camina adelante y lleva un maletín en su mano derecha. En ese momento, la voz en off dice: Si vemos las cosas desde otro punto de vista, la impresión es distinta. Una vez más se produce un cambio de ángulo, y pone de manifiesto que el joven intenta salvar al hombre mayor de unos ladrillos que están cayendo. Sólo cuando vemos el cuadro completo entendemos cabalmente lo que está sucediendo, concluye la voz del anuncio.

Recientemente, un banco estadounidense encontró evidencia de churn, término que se refiere a clientes que mueven dinero, financian sus hipotecas o que, en general, muestran señales de estar a punto de irse del banco. Gracias al modelo analítico, el banco redactó de inmediato cartas destinadas a sus clientes, pidiéndoles que reconsideraran su decisión. Sin embargo, antes de enviarlas, un ejecutivo descubrió un hecho sorprendente: el Big Data había detectado evidencia de deserción de clientes, pero resultó que no era por disconformidad con el banco o con su servicio al cliente. Nada tenía que ver con eso. La mayoría se estaba divorciando, y eso explicaba por qué realizaban cambios en sus activos. Un estudio paralelo con datos pequeños habría descubierto el motivo en apenas un día. 

Mientras que los grandes datos se limitan a encontrar correlaciones, los pequeños datos (Small Data) sirven para identificar las causas. Durante los últimos años se ha vuelto evidente que, al trazar paralelismos entre los datos y las causas, siempre se confirma la hipótesis de Small Data. Y es precisamente por eso que, hasta ahora, el data mining se ha enfrentado a un gran obstáculo, dado que el resultado nunca es mejor que el input. Porque, además, el input ni siquiera permite observaciones humanas.

Con la implementación del Small Data estamos llegando a la siguiente generación del Big Data; un contrapeso, por decirlo de alguna manera. Porque el data mining y la investigación recogen, de manera sistemática, pistas humanas que no necesariamente se capturan mediante tarjetas de lealtad, algoritmos de búsqueda, datos de transacciones o estudios cuantitativos. En cambio, las percepciones que se obtienen al observar las interacciones entre los seres humanos nos dan toda la información que necesitamos. Esas observaciones, en apariencia insignificantes, indican la hipótesis que el Big Data debe explorar y verificar. No me malinterprete. No se trata de elegir entre una cosa u otra, sino de una combinación inteligente de ambas.

Es innecesario decir que no es tarea sencilla. Así como los arquitectos, los innovadores, los creativos de las agencias de publicidad, los diseñadores y los especialistas de muchas otras disciplinas se esfuerzan por hacer malabarismos entre el lado derecho y el izquierdo del cerebro, el matrimonio entre los grandes y los pequeños datos enfrenta desafíos similares. Sin embargo, a medida que los datos evolucionan, resulta evidente que es fundamental más de un punto de vista. Así se logrará ofrecer un panorama completo que ayudará a las empresas y a las marcas a comprender de manera cabal lo que sucede en el mundo que las rodea.

TAGS: Tendencias, Big Data, Small Data, Análisis de datos, Data mining, Marketing, Innovación.

POR: Martin Lindstrom // © WOBI.

Lindstrom, uno de los expertos en branding más reconocidos del mundo, es autor de siete libros que fueron traducidos a 47 idiomas y de los que se vendieron más de 1 millón de copias. El más reciente es Small Data: The Tiny Clues That Uncover Huge Trends (St. Martin’s Press, febrero de 2016). Fue considerado una de las 100 personas más influyentes del mundo por la revista Time. En 2016, Thinkers50 lo calificó como uno de los 20 pensadores de negocios más importantes a escala internacional, y por tercer año consecutivo ocupó el puesto número uno entre los expertos en marcas.

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