7 mitos desmontados sobre Big Data

No cabe duda de que el análisis de datos dentro de una empresa es importante, ya que ofrece ventajas competitivas a las organizaciones que lo emplean. Sin embargo, debemos tener en cuenta que contar con muchos grandes almacenes repletos de datos puede ser tan útil como tener 10 coches. Si sólo podemos utilizar uno a la vez, ¿para qué nos sirve el resto? De la misma manera, podemos aplicar esta cuestión al Big Data.

Christopher Mims, periodista tecnológico de Quartz, defiende que eso de “cuantos más datos mejor” se trata de un mito: “Tener grandes volúmenes de datos de una empresa almacenados, lejos de ser una revolucionaria fuente de ideas de negocio, es más bien algo exagerado, sobrevalorado e inútil para la mayoría de empresas”.

Sin embargo, éste no es el único mito sobre Big Data que circula por la red y las empresas. Smartplanet publica en un artículo 7 mitos desmontados sobre el almacenamiento masivo de datos.

Big data flood

1) Los gigantes de Internet como Facebook y Yahoo son los primeros en almacenar enormes cantidades de datos para el análisis del día a día.

Los analistas de estas empresas trabajan con datos de ordenadores portátiles o servidores individuales, y por lo general no tienen que enfrentarse a problemas computacionales, ha asegurado Mims. Sin embargo, según un reciente documento de Microsoft, que ofrece una visión real del análisis de datos y la capacidad de computación, los trabajos de computación más eficaces en el mundo real no procesan más de 100 GBs de entrada.

2) El Big Data es la puerta de entrada al análisis de datos.

Para un análisis de datos eficaz, las empresas deben ir incorporando pequeñas cantidades de datos específicos, que sean más manejables dentro de un ordenador portátil.

3) Cuantos más datos, más información.

Como se suele decir, es preferible calidad a cantidad. Tener demasiados datos para analizar puede incluso disminuir la calidad de la información. A mayor número de datos, mayor es la probabilidad de falsos positivos en la búsqueda de correlaciones.

4) El Big Data ofrece respuestas precisas.

La ciencia de los datos requiere rigor, revisión e investigación constante. Sin embargo, las hipótesis científicas están siempre abiertas a la impugnación. Por ello, los ejecutivos poco curtidos en métodos estadísticos o cuantitativos pueden basar su análisis en ilusiones "algorítmicas", con datos a menudo escasos y erróneos.

5) El Big Data proporciona información con la que podemos confiar en nuestro negocio.

En todo caso, el Big Data crea una burbuja social de exceso de confianza. Según Brian Bergstein de MIT Technology Review, trabajar sólo con los datos que tiene una empresa y no contar con aquellos que no tiene (y que probablemente, alcancen un volumen mucho mayor), no es para nada algo exacto en lo que confiar. Es decir, que almacenando una excesiva cantidad de información corremos el riesgo de olvidarnos de aquella con la que no contamos, y que podría ser de gran relevancia.

6) El Big Data convertirá a las organizaciones en una máquina de análisis muy rentable.

La tecnología y los datos no van a arreglar por sí solos una cultura corporativa moribunda. Se trata de algo similar a la industria del cine: a pesar de que la producción de películas de alta calidad ya está prácticamente al alcance de todo el que invierta un poco de dinero en una cámara de video y un buen software de edición, eso no significa que miles de Steven Spielberg vayan a surgir de la nada.

Tanto para el cine como para el Big Data es necesaria cierta creatividad, entusiasmo y un gran sentido comercial. Por eso, las organizaciones que optan por el Big Data deben estar abiertas a nuevos enfoques e ideas. Tener toda la información necesaria para el análisis es sólo el primero de otros muchos pasos.

7) El Big Data consiste únicamente en tener grandes cantidades de datos.

La definición de Big Data es mucho más amplia. Las organizaciones almacenan grandes cantidades de datos, pero que no están estructurados: de las máquinas, de las redes sociales, de videos, documentos…Todos estos datos no pueden ser almacenados y manejados con facilidad en bases de datos tradicionales.

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