El Big Data es un tema que ha generado mucha expectativa y a veces se ha exagerado su importancia. No me malinterpreten, cada día se están logrando avances revolucionarios por parte de organizaciones y empresas que aprenden a combinar la gran cantidad de datos disponibles con análisis y ciencia de datos de vanguardia. Sin embargo, no es una solución mágica para todos los problemas del mundo y, a menudo, se cometen errores que pueden tener un alto costo. A continuación, presentamos algunos “hechos” sobre el Big Data que deben tomarse con precaución. Como todos los mitos, es posible que en algún momento se hayan basado en verdades, pero aunque se crean con frecuencia, no siempre resisten un análisis riguroso.

Todos lo están haciendo

Con cualquier cosa nueva y emocionante, a menudo hay un impulso por no quedarse atrás, y el Big Data no ha sido una excepción. A pesar de todas las palabras escritas al respecto, las investigaciones aún muestran que el número de empresas que realmente están utilizando tecnología de Big Data de manera efectiva es pequeño. Para la mayoría, sigue siendo una ambición, algo que todos saben que deberían estar haciendo, pero que aún no han logrado hacer correctamente. El peligro aquí es precipitarse por miedo a quedarse atrás. Si bien el miedo a veces puede ser un gran motivador, también puede llevarnos a hacer las cosas de manera apresurada o descuidada. Tomarse el tiempo para construir una estrategia y evaluar el impacto de pasar a un modelo de negocio basado en datos puede retrasar su entrada y permitir que otros competidores más apresurados roben una ventaja momentánea, pero es una parte esencial del proceso y no debe apresurarse debido a la creencia (falsa) de que se está quedando atrás.

No se trata solo del tamaño

El tamaño, es decir, el volumen, es solo una de las características definitorias del Big Data. Otras cosas como la variedad o la velocidad de los datos también son igualmente importantes. Los datos están llegando más rápido que nunca, y cuanto más rápido los pueda procesar, más actualizados y relevantes serán. Los datos también están disponibles en formas cada vez más diversas: una mayor variedad de datos significa que tiene más formas de abordar un desafío y es más probable que encuentre una solución innovadora. Recomiendo a mis clientes que miren más allá del tamaño de sus datos y tengan en cuenta los enormes beneficios que pueden obtenerse con datos más rápidos y diversos. De hecho, tener demasiados datos, especialmente si no están verificados, son antiguos o provienen de un número limitado de fuentes, puede ser muy peligroso, ya que hace que las soluciones simples parezcan complicadas y genera gastos innecesarios en captura, almacenamiento y cumplimiento normativo.

No te dirá lo que sucederá a continuación

Cuando se trata de predecir el futuro, los datos en realidad no nos dicen nada que sea seguro, y cualquier persona que te diga lo contrario está tratando de venderte algo. La predicción basada en el Big Data consiste en extrapolar lo que es más probable que suceda en el futuro, en función de lo que sabemos que ha sucedido en el pasado. Si estás analizando datos en tiempo real, también puede tener en cuenta lo que está sucediendo en este momento. Pero cualquier predicción que te dé se basará en una probabilidad, y siempre hay un margen de error. Cuantos más datos tengas y más relevantes sean esos datos, más precisas serán tus predicciones de probabilidad, pero la realidad a menudo tiene una forma de sorprendernos, como hemos visto en las inexactitudes de las predicciones políticas durante las elecciones recientes, a pesar del sofisticado análisis estadístico utilizado.

El Big Data requiere un gran presupuesto

Para leer el artículo completo, haz clic aquí.