¿Qué hay detrás de la moda del ‘Big Data’?

BigData

Estarán de acuerdo conmigo en que ‘Big Data’ es el concepto de moda. ¿O soy acaso el único que se lo encuentra últimamente hasta en la sopa?: bombardeo en LinkedIn, comentarios de colegas que se dedican a la estrategia y la innovación, reseñas hasta en la prensa más generalista… Por si fuera poco acabo de recibir la InnoMagazine de la Fundación Innovación Bankinter con un monográfico con la misma cantinela. ¡Un momento! ¿Qué está pasando?

Para empezar: ¿es algo realmente tan novedoso? Recordemos que los científicos llevan décadas desarrollando programas informáticos orientados hacia el almacenamiento, la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos. Podemos considerar la meteorología, el estudio del genoma o el análisis de la composición de la materia del universo como disciplinas pioneras y paradigmáticas en este campo. No muy a la zaga le sigue el sector más avispado para incorporar tecnologías de comunicación y computación: el financiero. Desde los ’80 muchos físicos y matemáticos venden sus talentos a los especuladores (véase uno de los mayores logros de esta simbiosis: el ‘High-frequency trading’).

Siguiente: como dejaron muy claro las revelaciones de Snowden, otros pioneros y acérrimos usuarios del Big Data son los gobiernos. En teoría —y vamos a dejarlo ahí— para mejorar los servicios que prestan a sus ciudadanos (saber con antelación los distintos períodos de mayor o menor consumo de agua o electricidad, de mayor o menor congestión del tráfico, etc. permite obviamente tomar medidas para evitar desabastecimientos o colapsos).

Luego vino el desarrollo de la red y la necesidad de ‘poner orden’ ante una fuente de información tan inmensa y ramificada. Buscadores como Google hacen del Big Data su fuerte y su gran ventaja competitiva. Cientos de ingenieros a sueldo generan y optimizan algoritmos de computación para que Google sepa más y mejor cómo cada segmento del género humano opera en la red, con el consiguiente y último capítulo hasta el momento: vender esos datos a empresas de marketing y publicidad —de ahí esa sensación de que ‘nuestros gustos nos persiguen allá donde vayamos navegando': a nuestro periódico favorito, a consultar el tiempo… Sea donde sea aparece esa oferta insidiosa basada en aquella búsqueda de un viaje, de una cámara de fotos, de un seguro, o lo que fuere que nos interesaba en aquél momento, hace ya meses, o a veces incluso más de un año—.

De acuerdo pues. Primera conclusión: Big Data no es tan novedoso y queda, hasta el momento, circunscrito a instituciones científicas, gobiernos y multinacionales cuyo fundamento es la información en la red, tipo Google, Twitter o FaceBook.

Pero… Todo esto ya lo sabíamos hace tiempo ¿verdad? La pregunta sigue en el aire: ¿Poqué la red se ha llenado de repente de propaganda del asunto, llena de referencias que ni de lejos explicitan el concepto más allá de descripciones superficiales y espurias, al tiempo que nos generan una especie de ‘necesidad de obtener y manejar Big Data’?

“Sí. ¡Lo necesito! O me quedaré desfasado en una especie de limbo anticuado, o incluso algo mucho peor y que no me atrevo ni a imaginar…”

Este es el ‘yuyu’ que están tratando de inocularnos, ¿verdad?

Para seguir indagando sobre esta moda repentina deberíamos hacernos al menos dos preguntas más: 1. ¿Es el Big Data capaz de proporcionar información útil más allá de estos ámbitos?, y 2. ¿Las Pymes podemos beneficiarnos realmente de alguna manera del Big Data?

No parece fácil encontrar respuesta a la primera cuestión en la red, dada la profusión de alabanzas y profecías sobre la importancia del Big Data sin el más mínimo análisis crítico. Aparece una honrosa excepción en forma de artículo de Gary Marcus y Ernest Davis publicado en The New York Time durante la primavera del año pasado: ‘Eight (No. Nine!) Problems With Big Data’, y del que ofrecemos unas pinceladas, simplemente como refuerzo de nuestras intuiciones:

A. Big Data es especialmente efectivo en encontrar correlaciones entre hechos o acontecimientos, pero es incapaz de mostrar si existe relación de causa-efecto entre ellas. Así, los cruces de grandes cantidades de datos nos pueden dar ‘evidentes’ correlaciones entre los ratios de divorcio en Maine y el consumo per cápita de margarina en EEUU. Este enlace es todo un poemario al respecto.

B. Cuando se es consciente de cómo se mide algo se acaba actuando de manera forzada para satisfacer el algoritmo. Es lo que sucede con los redactores que tratan de satisfacer el posicionamiento SEO en los buscadores, acaban diciendo y repitiendo obviedades para conseguir un buen posicionamiento sin tener el cuenta la lógica discursiva y el interés o rechazo que esta pueda ocasionar en el lector (hacia quien supuestamente se dirige el texto).

C. Otro problema característico del Big Data es que reproduce, en cada etapa de análisis con más vigor, los errores del pasado. Al analizar la información disponible en la red muchas veces toma como base patrones de información viciados, que por su abundancia ‘normaliza’ e incorpora a los resultados, lo que acaba reforzando el error, volviendo así a interpretarlo equivocadamente una y otra vez.

D. Uno más para no extendernos: Big Data ofrece muy poca profundidad y por tanto fiabilidad con los datos menos comunes. Cuando lo que necesitamos es descubrir patrones o tendencias emergentes, o que están empezando a generar una corriente de viralidad, esas ‘pistas difusas’, que para el ‘olfato’ o la ‘intuición’ de un Cazador de Tendencias serían determinantes, son prácticamente despreciadas por los análisis del Big Data.

Y llegamos, por fin, a lo que a la mayoría nos interesa aquí: Soy Pyme, ¿cómo puedo beneficiarme del Big Data?

Evidentemente no soy quién para dar consejos ‘en abstracto’ y generalizables. Cada cual debe hacer su propio análisis y sacar sus propias conclusiones, en función de su sector y de su dinámica particular. En mi caso es evidente que si necesito algún tipo de datos serían de lo más ‘micro’ (frente a Big) y de la máxima calidad (refrendada por humanos, no por algoritmos): los servicios de FLUENTIS están orientados a un perfil tan específico de clientes y su estructura es tan ajustada, que nuestra oferta debe ser sí o sí medida y meditada. Buscamos entendimiento, apertura de miras y confianza, y nada de eso consta en una base de datos. En la mayoría de ocasiones los encuentros suceden por recomendación (de un humano satisfecho a otro humano con inquietudes de mejora).

El espectro Pyme es amplio y diverso. FLUENTIS sería un extremo donde ni siquiera las estadísticas de las distintas administraciones públicas o privadas, tanto nacionales como internacionales (OCDE, FMI, Ministerios, INE, Comunidades Autónomas, ICEX, Funcas, etc.) le afectan demasiado, pero la profusión estadística es una tradición ya secular, bien asentada, y cuyo buen uso es de lo más recomendable y efectivo para la Pyme, y totalmente al margen del dichoso Big Data. Aún así, tengamos siempre en cuenta que el factor humano introduce enormes distorsiones en encuestas y estadísticas. Que alguien te diga su intención de voto hoy no significa que mañana la ejecute como un autómata, tampoco nadie te dirá la verdad sobre cuántas veces hace el amor en una semana, y menos si siempre lo hace con su pareja ‘oficial’. El factor humano va mucho más allá de la capacidad de mentir (cosa que no hacen los vientos o las estrellas cuando los tomamos como datos objetivos), puede, y muchas veces lo hace, rebelarse. Cuando una oferta nos persigue insistentemente en la red, muchos ‘marketinianos’ parecen olvidar que nos produce rechazo en lugar de atracción, y puede ser que borremos para siempre a esa marca de nuestras prefencias. Otras veces, un simple gesto como no facilitar la factura en el mismo paquete de la compra, a pesar de haberlo especificado en el pedido, hace que busquemos un proveedor online alternativo, más serio y transparente. ¿De qué sirve el Big Data en estos contextos, los de la relevancia, la atención y la reputación, en los que nos movemos las Pymes?

En uno de tantos artículos estúpidos y superficiales a los que hacía referencia, alguien decía que incluso una tienda de souvenirs puede hacer uso del Big Data, al poder saber de antemano cuándo habrán tormentas durante la primavera o el verano para ‘hacer el agosto’ vendiendo paraguas. ¡Je! Vale. Esa información ya filtrada la ofrece Maldonado con bastante fiabilidad en www.eltiempo.es (y no cobro nada por la publicidad).

Google pone también a disposición de cualquier Pyme su Google Analytics, herramienta fantástica para monitorizar nuestra web o tienda de comercio electrónico.

En mi humilde opinión, ante los tiempos de crisis superpuestas y de cambios en todos los órdenes (económico, productivo, de distribución, de consumo, etc…), la Pyme no necesita más ‘maquinitas’ sino volver al factor humano, a considerar detenidamente qué hay en nuestra actividad económica que nos conecta con las personas (sean estas trabajadores, proveedores, distribuidores o consumidores finales), qué nos hace relevantes para ellas y dónde podemos seguir mejorando. Cada vez más las empresas deben ser vistas y analizadas como sistemas de relaciones más que como meros flujos económicos (como se entendían antes del 2008).

En este sentido vale mucho más un ‘estudio de campo’ para conocer bien cómo piensan y sienten nuestros clientes que miles de TeraBites de información inútil para nuestros objetivos de satisfacer anhelos y necesidades humanas. Es por eso que cada vez son más útiles para la empresa los enfoques del Design Thinking o de la Antropología aplicada a la empresa. Estos sí son conceptos relevantes que, más allá de las modas, han llegado para quedarse.

Mmmm.

Estoy acabando el artículo y aún siento un runrún de fondo. ¿Pero porqué Big Data hasta en la sopa? ¿A quién beneficia?

Solo se me ocurre pensar una cosa: las grandes asesorías deben renovar su ‘cartera de servicios’ ante la inoperancia actual de su ‘stock’ de ‘soluciones’ y ‘herramientas’ para la ‘gestión efectiva’. Ahora toca crear la necesidad del Big Data. Pero tranquilos. De momento, creo, tal avalancha va dirigida a las grandes grandes (banca, energía, distribución…). Lo realmente patético es cómo muchos cantamañanas intermedios (arriba está el gurú de turno al que estas grandes consultoras pagan para que cante alabanzas sobre tal o cual cosa) replican sin pensar las consignas que estos ponen en circulación. ¡Qué peligro tienes tú también, LinkedIn! Si te descuidas, solo te acabarán usando loros y papagayos.