BIG DATA – DATA ANALYTICS: ¿INFORMACIÓN O CONOCIMIENTO?


“Cuando un hombre de ciencia busca conocimientos,
aun no hallándolos en su totalidad,
descubre fragmentos muy importantes,
que son precisamente los que constituyen la ciencia”

Claude Bernard (1813 - 1878)


He leído el muy acertado artículo de Andrew Hill en Expansión titulado “Los directivos dudan de la fiabilidad del 'big data'” (27/11/2016). No me ha parecido más oportuna su publicación, repleta de ejemplos de ANOMALÍAS EN EL USO de esta potente herramienta.

Insisto en la última parte de mi afirmación anterior: el Big Data es una herramienta muy potente (como el Data Analytics) que requiere ―como cualquier otra― ser CORRECTAMENTE UTILIZADA. Y para ello es necesario tener claro unas cuantas cosas:
  1. Que EL BIG DATA ES INFORMACIÓN, EN NINGÚN CASO CONOCIMIENTO. Más concretamente, es INFORMACIÓN CORRELACIONADA partiendo de una base de datos que puede ser enorme sin dejar de ser, en la actualidad, manejable. Ni que decir tiene que la información correlacionada sigue sin ser conocimiento, entre otras cosas porque las correlaciones pueden estar prejuiciadas o basarse en paralelismos engañosos (ver el artículo de Hill)
  2. Para que la información se convierta en conocimiento debe pasar por el FILTRO DE LA REFLEXIÓN “HUMANA” que, de momento, tiene la última palabra en cuanto a detección y / o verificación de relaciones causales (relaciones causa-efecto) dentro de un esquema o modelo cognitivo de representación de la realidad. La información correlacionada puede llegar a detectar verdaderas correlaciones causales (que luego han de insertarse en un esquema o modelo) de la misma manera que puede apuntar hacia falsas correlaciones causales. No olvidemos, por otra parte, que el conocimiento solo se perfecciona cuando es aplicado; haciéndolo con creatividad y destreza.
  3. Y, por último, insistir en que el fallo no es de la herramienta sino de cómo se utiliza. En unas ocasiones, basándose en SUPUESTOS USOS Y VENTAJAS QUE NO TIENE. En otros casos DEJÁNDOSE LLEVAR POR LA MODA del momento. En ambas situaciones evidencia una ANÁLISIS DEFICIENTE de la herramienta, de sus aplicaciones y / o de su alcance. Toda herramienta tiene unas prescripciones de uso que, de no respetarse, resultarán ineficaces.
Dos últimas observaciones para que mis observaciones no generen equívocos:
  1. Tal y como está actualmente concebido el Big Data y el Data Analytics SUPONEN UN GRAN PASO ADELANTE en el manejo de grandes cantidades de datos y, por tanto, en la disposición de información empírica para la creación de conocimiento. Ahora vamos disponiendo de un gran volumen de información que antes no teníamos, pero seguimos teniendo un cuello de botella en la “creación de conocimiento”
  2. Es solo cuestión de tiempo que estas o similares herramientas, vayan más allá de la simple disposición de grandes volúmenes de datos, y sean capaces de generar conocimiento. De hecho ya se utilizan algoritmos de aprendizaje en inteligencia artificial que permiten que determinados equipos (como en el caso de los vehículos autónomos) aprendan de su experiencia y mejoren su destreza. Una clara evidencia de que transforman la información en conocimiento.
En definitiva, UN FUTURO MÁS QUE APASIONANTE. Y un presente en el que aún pesa abrumadoramente (para bien o para mal) el FACTOR HUMANO.

Emilio Muñoz
Soluciones reales de gestión para la empresa
© TODOS LOS DERECHOS RESERVADOS
(original autentificado)

Comentarios

Lo + visto

'MBA PERSONAL' DE JOSH KAUFMAN - UNA INCISIVA VALORACIÓN DEL LIBRO

FACTORES ACTUALMENTE CLAVE PARA LA SUPERVIVENCIA Y EL PROGRESO EMPRESARIAL

LAS CUATRO EXIGENCIAS DEL EMPRENDEDOR: IDEALISMO, CORAJE, FE Y SENTIDO PRÁCTICO

EMPRENDIMIENTO DIRECTIVO: UNA COMPETENCIA BÁSICA EN EL ARTE DE DIRIGIR

LA TRASCENDENCIA DEL RETO ORGANIZATIVO. RENOVARSE O MORIR

ORGANIZACIÓN DE EMPRESAS HOY. 1 de 3. UN SISTEMA PROBLEMÁTICO: JERARQUÍA