El ¡®big data¡¯ ayuda a tomar decisiones, pero lo importante es la intuici¨®n

El auge de las llamadas data-driven companies, o empresas dirigidas por datos, es una realidad creciente derivada de la explosi¨®n del big data en el entramado empresarial de la sociedad de la informaci¨®n. Pero los datos no dan por s¨ª mismos respuestas irrefutables a nuestros problemas y suele ser necesaria la intervenci¨®n del factor humano para interpretar lo que nos dicen y valorar hasta qu¨¦ punto debemos escucharlos.

Reducir la toma de decisiones a la intuici¨®n sin valorar la informaci¨®n recogida o no escuchar al sentido com¨²n para obedecer ciegamente lo que dicen los datos es una simplificaci¨®n de la ecuaci¨®n que no resuelve el problema. Como explica Juan Francisco Gago, director de tecnolog¨ªas digitales de la plataforma Minsait de Indra, ¡°no se trata de conceptos opuestos, sino complementarios¡±. El experto considera que la intervenci¨®n humana permite que los datos hablen. ¡°El big data y la anal¨ªtica son condici¨®n necesaria pero no suficiente para optimizar la toma de decisiones. Tambi¨¦n son imprescindibles la intuici¨®n del directivo que conoce el negocio y la del visionario que conceptualiza las apuestas de futuro¡±.

Antonio Pita, elegido mejor cient¨ªfico de datos en los Data Science Awards el pasado a?o, tambi¨¦n apuesta por esta filosof¨ªa del t¨¦rmino medio. ¡°Sin informaci¨®n, solo eres una persona con su opini¨®n. Lo mejor que podemos hacer es preguntar a los datos y valorar si la respuesta es razonable. No nos podemos fiar al 100% de los datos ni de nuestra intuici¨®n¡±.

• ?Por qu¨¦ no podemos fiarnos de lo que dicen los datos?

Un estudio llevado a cabo entre m¨¢s de 200 grandes empresas por la compa?¨ªa de software Qlik desvela que el 38% de ellas tiene dificultades para entender la informaci¨®n que recogen. El crecimiento del flujo de datos en las compa?¨ªas, previsto en m¨¢s de un 50% durante este a?o, dificulta su interpretaci¨®n en un ecosistema en el que solo una de cada cinco empresas tiene un equipo dedicado en exclusiva a analizarlos.

Las compa?¨ªas deben preocuparse de alfabetizar digitalmente a sus empleados

Gustavo Loewe, country manager de Qlik

El problema no es tanto tecnol¨®gico como cultural. Cuando una compa?¨ªa toma decisiones basadas en datos tiene que contar con que las personas sobre las que recaiga esta responsabilidad est¨¦n preparadas para poder hacerlo. No todo el mundo es capaz de analizar e interpretar datos.

En este ¨¢mbito entra en juego el concepto de alfabetizaci¨®n de datos o data literacy, que se compone de la habilidad de leer, trabajar, analizar y argumentar con datos. Seg¨²n el MIT, leer implica comprender qu¨¦ son los datos y qu¨¦ representan; trabajar consiste en crearlos, adquirirlos y administrarlos; analizar supone filtrarlos, clasificarlos y compararlos; y argumentar significa utilizarlos para apoyar una narraci¨®n m¨¢s grande para comunicar un mensaje.

Gustavo Loewe, country manager en Espa?a y Portugal de Qlik, defiende la necesidad del data literacy y la lleva al extremo con un ejemplo: ¡°El 80% de las personas que cumplen condena en EE UU son analfabetos. Existe una relaci¨®n directa entre las posibilidades que una persona pueda tener en la vida en cuanto a desarrollo personal y profesional, y su alfabetizaci¨®n. Lo mismo ocurre en el mundo de la empresa. Las compa?¨ªas deben preocuparse, m¨¢s all¨¢ de la tecnolog¨ªa, de formar a sus empleados en competencias digitales y alfabetizarles digitalmente¡±.

Otro problema fundamental que afecta a la calidad del dato es su abundancia. Hace no m¨¢s de 15 a?os, encontrar la informaci¨®n que buscabas era como descubrir un oasis en medio del desierto, ya que las fuentes a las que pod¨ªas recurrir eran m¨¢s reducidas. Actualmente, para conseguir lo que quieres tienes que buscar agua dulce en medio del oc¨¦ano. ¡°La realidad es que hasta ahora no nos hab¨ªamos topado con tal cantidad de datos en formatos tan diversos en tiempo real¡±, expone Ignacio Alonso, especialista en Big Data de IBM. ¡°Un factor clave para analizarlos correctamente es la democratizaci¨®n del dato¡±. Para Alonso, esto significa que cient¨ªficos de la informaci¨®n, expertos en negocio, desarrolladores e ingenieros trabajen sobre los mismos datos y puedan hacerlo de manera ¨¢gil, abierta y sencilla.

Las empresas deben entender qu¨¦ informaci¨®n necesitan para responder a cada pregunta

Isabel Fern¨¢ndez, managing director de anal¨ªtica en Accenture

Loewe coincide en que parte del problema reside en la dispersi¨®n del dato. ¡°En lugar de usar herramientas de trabajo colaborativas, Excel se ha convertido por defecto en la herramienta por excelencia de autoservicio, y esto es un problema para garantizar la calidad del dato¡±, lamenta. ¡°En Excel, cada uno modifica la informaci¨®n como le conviene y se sacan conclusiones diferentes a partir de un mismo documento. Este problema se llama poluci¨®n del dato y es el d¨ªa a d¨ªa de empresas medianas y grandes de todo el mundo¡±.

Por este motivo, el exceso de datos no tiene por qu¨¦ ser un inconveniente si est¨¢n bien trabajados. Isabel Fern¨¢ndez, managing director de anal¨ªtica en Accenture, opina que la informaci¨®n nunca es demasiada cuando se gestiona adecuadamente. ¡°Las empresas debemos transformar nuestra manera de trabajar los datos para dar soluciones relevantes y, para ello, debemos entender qu¨¦ informaci¨®n necesitamos para responder a cada pregunta¡±.

Hay otros motivos por los que no se deja a los sistemas de an¨¢lisis tomar las decisiones. Eva Garc¨ªa, responsable de anal¨ªtica de datos en KPMG, enumera tres de ellos. ¡°En ocasiones, el sistema desconoce ciertas fuentes de informaci¨®n relevantes a la hora de tomar una decisi¨®n. Tambi¨¦n existe cierta desconfianza en el sistema, porque al estar construido por personas puede estar sujeto a errores. Por ¨²ltimo, hay un factor no necesariamente racional: el convencimiento extendido de que solo el ser humano puede tomar la decisi¨®n adecuada¡±.