24 noviembre 2013

El big data no siempre ofrece respuestas

¿Qué sería de las empresas sin los datos? Bastaría con preguntarle a Google que ocurriría si no tuvieran acceso a la cantidad ingente de datos que dispone de todos nosotros. Y como Google, otras muchas empresas que ofrecen servicios "gratuitos", donde el producto para ellas somos nosotros, o mejor dicho nuestros datos. Sin embargo, existe toda una serie de problemas que son difícilmente resolubles con un análisis, digamos estadístico, de datos. Sobre esto, sobre la otra forma de obtener información relevante para las empresas y para solucionar problemas, más allá del big data habla este post.

Los avances tecnológicos, las redes sociales y la nueva era digital han generado una enorme cantidad de datos que debidamente tratados, ofrecen un conocimiento más profundo de los consumidores y sus hábitos. Es la forma más radical de la conocida frase: "no me digas lo que compras, muéstrame tu ticket". De ahí el impulso que está tomando el big data, como modo de generar conocimiento y así obtener una ventaja en el mercado. 

Para que os hagáis una idea de las posibilidades y peligros, y aunque no deja de ser una anécdota y tal vez el lado oscuro, echad un vistazo a este vídeo:



Como digo, anécdotas (o no tanto) aparte, el big data permite descubrir patrones de consumo, analizar los datos históricos y de ahí, obtener información.

El big data se encuadra en lo que se podría llamar razonamiento post-mortem con el que se analizan las soluciones a los problemas a partir de datos del pasado. Es una análisis preventivo, donde la búsqueda de soluciones tiene una base en la certidumbre y cierta predictibilidad del futuro. Es un análisis estático. Creo, resuelve cuestiones donde el análisis lógico es la clave para alcanzar la solución. Si ocurre A, entonces B y entonces C. Una propuesta muy del estilo de la consultoría estratégica tradicional y que en un entorno estable, más o menos previsible, funciona extraordinariamente bien.

Sin embargo, hay toda una serie de problemas donde no existe un claro marco inicial, donde el problema a resolver está difusamente descrito y sobre el que hay pocos datos. Un marco, en definitiva, de gran incertidumbre. En este tipo de problemas, el big data dará resultados deficientes. 

Afortunadamente, hay otra alternativa metodológica para afrontar este tipo de situaciones. Cada vez con más fuerza se emplea análisis antropológicos, en los que el tratamiento tradicional de datos con el que las personas son elementos estandarizables, es abandonado. Una manera diferente de aproximarse a la realidad entendiendo los problemas como oportunidades, donde las personas, los seres humanos son la clave de ello. Soluciones por y para él. Donde los fríos datos no son la base del análisis. Se sustituyen los grandes ordenadores por herramientas etnográficas y de observación en campo, propias del mundo del pensamiento de diseño o design thinking. Un paradigma metodológico que pasa por el profundo entendimiento de las necesidades humanas que hay detrás de un problema. A menudo, necesidades no explícitas que hay que descubrir.

Aquí reside la principal diferencia. Mientras con el big data se obtienen de manera lógica patrones y comportamientos, con el pensamiento de diseño el proceso es más bien un viaje guiado para descubrir necesidades a satisfacer. Frente al lógico y frío big data, la antropología y la etnografía se enfocan hacia la empatía, hacia la búsqueda de esos pequeños detalles significativos de la vida de las personas.

El big data, es puro análisis y a través de éste se minimizan riesgos. Con un patrón enmarcado en el pensamiento de diseño, el riesgo se gestiona con acción y se acepta la incertidumbre como variable esencial del proceso de descubrimiento. Es una aproximación, si me lo permitís, mucho más humana. Tanto el big data como el pensamiento de diseño miran al pasado, pero con una diferencia esencial. El pensamiento de diseño, es proyectivo y trata de con ese pasado profundizar en el comportamiento para obtener un conocimiento profundo del porqué del mismo.

Con todo esto, no pretendo poner al pensamiento de diseño por encima del big data, porque sería injusto. Simplemente, pongo de manifiesto que cada uno es útil en un contexto de problemas diferente, y que, probablemente, tengan más de un punto de contacto. Pero de lo que no tengo duda, es que son dos planteamientos muy diferentes y ambos muy útiles. ¿Cuál me gusta y me interesa más y me parece mucho más divertido? Creo que a estas alturas, no deberíais tener muchas dudas :)

Escuchaba ayer en el telediario, un breve reportaje sobre dos nuevos perfiles profesionales: el diseñador de productos inteligentes y el escuchador (entre los minutos 32:42 y 34:40). El primero, una mezcla de tecnólogo y sociólogo, "que debe interpretar las necesidades de la sociedad para hacerlas realidad". Y a través de esta interpretación, dar lugar a "nuevos productos y servicios que con la potencialidad de internet generan innovaciones y nuevos mercados". Una profesión a las que auguraban en ese reportaje, una generación de puestos de trabajo en los próximos 25 años equivalente a la de la informática en los últimos 40... ¡ahí es nada! Por otro lado, el escuchador, "una persona que realiza un trabajo de acompañamiento intelectual". En cualquiera de los dos casos, aproximaciones antropológicas y por tanto humanas, muy en la línea de lo que comento. En particular, el diseñador de productos inteligentes es un perfil que se adapta a todo lo dicho: antropología, sociología, observación, interpretación y necesidades.

De hecho nadie debe sorprenderse si el ya comentado método lean startup y muy particularmente  la parte de desarrollo de clientes (customer development) bebe directamente de esta aproximación que el pensamiento de diseño plantea para la resolución de problemas. 

Como veis, técnicas y herramientas que no son nuevas y que vuelven a tomar fuerza... y con razón.

8 comentarios:

  1. Yo siempre fui algo escéptico en este tema. Está claro que si cogen a una persona concreta y lo desmenuzan pueden descubrir muchas cosas. Pero de ahí a hacer una estadística no sé si lo veo muy fiable, ya que intuyo que hay un alto porcentaje de exageración e invención en toda la información que uno cede, y cada uno muestra sólo lo que le interesa mostrar, normalmente. No obstante, reconozco que hay tal cantidad de datos que es posible que bien filtrados (quién repámpanos sabe filtrarlos tan bien?) se puede conseguir.

    En cuanto a las dos ramas (lógica y antropológica) me ha recordado mucho a un capítulo de una serie que segurísimo que te va a gustar (sólo hay 3 capítulos por temporada, no tendrás que invertir mucho tiempo). Ahora mismo no sabría decirte cual es el capítulo exacto (me suena que es el 2x01), donde una mujer decide suplantar a su marido recién muerto por un robot que lo hacen a medida. ¿como? indagando en todas las redes sociales, utilizando las herramientas que mencionas en tu post. Curiosamente el robot resulta ser "bastante mejor" (aunque la reacción de la mujer es para valorarla) que el real, ya que en las redes sociales no aparecen sus defectos, sino sus inquietudes y sus buenos momentos. Es el capítulo más lento de la serie... pero tiene su interés sociológico (como todos los capítulos de la serie que están pensados para "hacerte" pensar, desde una perspectiva algo macabra).

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    1. La serie no te dije cual es no? jajja. Black Mirror. Te pega mucho que te gusten este tipo de series, de una creatividad social impresionante, aunque para gustos hay colores.

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    2. Bueno, ya me callo, jaja. Por si te da pereza ver la serie (al final requiere tiempo y ganas) decirte que cada capítulo es totalmente independiente del anterior. No necesitas ver desde el primero, aunque sólo hay 6 en total, de los cuales hay dos que a mí personalmente me han dejado impactado.

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    3. ¡Hola Roi!

      Desde luego datos hay millones o billones, por ahí. Solo hay que ordenarlos. Parece que Google lo tiene como misión (por su propio interés, claro está). Piensa que ahora mismo, y lo que vendrá, hay una capacidad de computación bestial y con algoritmos, no sñe si todo, pero se pueden lograr muchos avances.

      Para mí, IBM va en esto en cabenza. Desde Deep Blue que seguro conocerás bien, a Watson. Incluso están empezando a incorporarse a los servicios de atención al cliente para fijar pautas de comportamiento al operador en tiempo real en función de las característica, historia y más datos que dispongan. De hecho, y yo no soy experto, el big data ya está utilizando y con resultados.

      Dada la recomendación, no me quedará otra que ver esa serie. Has levantado altas expectativas, a ver si se cumplen. Y así tendremos nuevos temas para debatir :)

      Gracias por la visita y el comentario.

      Un abrazo.

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  2. Hola Celso

    En una conferencia de Nassim Taleb en la que presentaba su libro "Antifragile" le oí argumentos muy razonables desmontando la "burbuja" del big data. Su tesis se basaba en que lo que existe ahora es más "ruido", lo que hace más complicado identificar la "señal" (en términos ingenieriles).

    Por ejemplo nunca antes en la historia de las Finanzas se había dispuesto de tanta información como antes del estallido de la burbuja financiera internacional.

    Además, el ser humano es absolutamente irracional, por lo que aunque un departamento de Marketing conociera cantidades ingentes de información sobre nosotros, aún así le sería complicado predecir comportamientos de compra futuros siguiendo criterios estadísticos.

    Yo, como Taleb, soy escéptico.

    Un abrazo

    http://marketingstorming.com/2013/07/14/antifragilidad-las-cosas-que-mejoran-con-el-desorden/

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    1. Hola marketingstorming:

      Gran entrada la que apuntas en el comentario en relación al libro de Taleb (al que tengo ganas de leer pero aún no he atacado).

      Yo, aunque creo que el big data no es la solución a todo, tengo la sensación de ser algo menos escéptico que vosotros. El big data da resultados, pero sí defiendo que son mucho más ricos en matices y valor los que se obtienen por otras vías como las que comento.

      Y aunque es cierto que el ser humano es irracional, o diría yo más emocional que racional, los hechos, resultado de un complejo proceso de decisión, son hechos y en ese sentido es el porqué del mismo el que lleva a entenderlo. Ahí es donde creo que todo lo relacionado con big data puede patinar.

      Gracias por volver por el blog y por vuestro siempre interesante comentario.

      Un abrazo.

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  3. Celso

    Te adjunto un link que te va a gustar de Farnam Street (blog 100% recomendable) acerca de cómo mayor cantidad de info no necesariamente facilita la toma de decisiones.

    Un abrazo

    http://www.farnamstreetblog.com/2013/10/more-information-might-not-improve-your-ability-to-make-decisions/

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    1. ¡Muchas gracias marketingstorming!

      Un post que efectivamente ahonda en la necesidad de conocer los fundamentos, los porqués.

      Me apunto el blog para seguirlo.

      Saludos.

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