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Big data
6 de abril de 2017

Big data y el dramático error del Dr. Sandler

Big data y el dramático error del Dr. Sandler

Big data y el dramático error del Dr. Sandler

Escrito por , 6/04/2017

Como todos los años, el pasado mes de febrero Fundación Telefónica publicó el Informe de la Sociedad de la Información en España 2016, una de las principales referencias en el sector TIC para medir tendencias, pronosticar su posible evolución y comparar la posición relativa de España en el mundo.

El documento recoge algunos hechos muy significativos, que marcan los cambios sociales que se están produciendo en nuestro país como consecuencia de la revolución digital, destacados por el presidente de Fundación Telefónica, César Alierta, en el prólogo:

  • Durante 2016 se superó por primera vez la línea simbólica de que la mitad de la población española ya ha comprado por Internet y se ha relacionado con la Administración mediante esta vía.
  • España lleva tres años en primera posición en Europa en número de suscriptores de fibra óptica y el número de clientes de esta tecnología es cuatro veces superior en números absolutos al del siguiente país.
  • En el ámbito empresarial, big data es el objetivo de inversión TIC más importante para este año.

Y en esto último me centraré porque el dato tiene una gran importancia, ya que implica un cambio de tendencia. En los años 2014 y 2015, el principal objetivo de las inversiones digitales de las grandes empresas (más de 500 empleados) era el desarrollo de app de cliente. El año pasado, en cambio, el 35 por ciento de este segmento de empresas priorizó big data, por encima de seguridad (30 por ciento) y app (29 por ciento).

 

Añade el informe que esta apuesta por big data se observa también en las entrevistas cualitativas, en las cuales se define esta tendencia como una obligación en la nueva era y se consideran las capacidades predictivas como su aplicación más interesante, e incluso hay quien discrimina entre “comprar big data” y “ser big data”.

Si en lo relativo a esta tecnología antes se ponía la atención sobre la productividad y el servicio al cliente, ahora destaca el valor de su aplicación para la toma de decisiones basadas en las predicciones.  Al uso tradicional de conocer al cliente online (para personalizar la oferta), relevante para más del 80 por ciento de las compañías, se le suman algunos ejemplos concretos como “el asesoramiento para abrir un local u obtener información de las personas que no entran en el local”.

Es interesante también que las empresas ya se plantean “comprar big data. Esto significa que no se conforman con explotar los datos que manejan en sus propios Sistemas de Información, sino que están dispuestas a cruzarlos con fuentes de datos externas para obtener resultados de mayor impacto. Así, cuando hablamos de “información para abrir un local”, por ejemplo, una empresa podría obtener valor de datos de circulación de personas (de los operadores móviles), del flujo de tráfico (de los coches conectados) o incluso datos de las incipientes smart cities (obras de urbanización en curso o planificadas).

Para facilitar este proceso, hay que recordar que las Administraciones Públicas no son solo un usuario más (y muy importante) de estas tecnologías. El uso adecuado de big data debe influir positivamente en las políticas públicas, para hacer más eficiente el gasto (al predecir mejor donde aplicarlo), y también facilitar la toma de decisiones en tiempo real para brindar mejores servicios públicos, como el transporte o el turismo. En el texto se citan los ejemplos de SEGITTUR o el Consorcio de Transportes de Zaragoza.

Las Administraciones Públicas, gracias a open data, tienen un papel fundamental para mejorar la competitividad de las empresas, proveyendo datos públicos que puedan ser explotados por las empresas y ciudadanos. Afortunadamente, en este aspecto España es uno de los países líderes mundiales en los estándares de open data, un terreno en el que hay que perseverar para mantener dicha ventaja.

En definitiva, big data está llegando a un nuevo nivel de conocimiento y las empresas tienen grandes expectativas sobre su capacidad de contribución a la transformación digital y el éxito en los negocios. Pero ¿quiere decir esto que es ya una tecnología madura? ¿Es ya una herramienta indiscutible en el portfolio de aplicaciones de una organización? Creo que todavía es demasiado pronto como para afirmarlo, faltan varios años para que podamos hablar de big data como “mercado maduro” en España.

En primer lugar, todavía era un mercado pequeño en 2016. Según datos de IDC no superaba los 200 millones de euros. Si pensamos que el mercado mundial, siempre según IDC, aspira a tener 140.000 MM de euros en ese mismo perímetro en 2020, y que España, con todas sus ventajas, puede potencialmente representar el 1 por ciento de ese mercado como ocurre en otros mercados digitales (leáse seguridad), el tamaño del mercado podría llegar en esa fecha a 1.400 MM€. ¡Siete veces más que ahora! Todavía queda mucho camino por recorrer.

En segundo lugar, el mercado debe todavía definir bien el perímetro de lo que se denomina big data. Como explicaba en un artículo anterior, por popular que sea el término, es peligroso englobar bajo este paraguas a cualquier proyecto de mejora de tecnología de información.

Finalmente, hay que contar con el arribismo y, como en toda tecnología emergente, su natural “ciclo de madurez”. Creo que estamos todavía en la primera fase de la curva, pero llegaremos también al “pozo de desilusión” que sobreviene tras las “expectativas infladas”.

Fuente: “Technology Hyp” Jeremy Kemp en la Wikipedia

¿Por qué digo esto? Porque no se trata de aplicar big data a cualquier problema de negocios ni forzar su uso cuando no es necesario o no está demostrada su utilidad. Si los expertos en big data pretenden acelerar su desarrollo a cualquier precio, solo lograrán desprestigiarla y agrandar el “pozo de desilusión”. Y cualquier profesional TI que crea que puede promover o implementar esta tecnología sin el background adecuado también fracasará.

Es algo similar a lo que ocurrió entre finales del siglo XIX y principios del XX con el auge de los métodos estadísticos y las técnicas de correlación. De repente, la ciencia, a través de científicos como Francis Galton o su discípulo Karl Pearson, había provisto modelos matemáticos maravillosos para representar y correlacionar datos de la realidad. Un progreso notable, con una enorme influencia en ámbitos tan diversos como la investigación científica, las políticas sanitarias, la economía o las ciencias sociales.  Pero también causó fallos garrafales, como el famoso “error de la polio”.

En 1948, durante el auge de las epidemias de poliomielitis, el Dr. Benjamin Sandler, especialista en nutrición del Hospital de Veteranos de Oteen, documentó una relación entre la polio y el uso excesivo de azúcares y almidones. Los investigadores siempre habían sabido que la poliomielitis atacaba con su mayor intensidad durante los calurosos meses de verano.

El Dr. Sandler observó que los niños consumen mayores cantidades de helado, refrescos y productos endulzados artificialmente en climas calurosos. En 1949, antes de que comenzara la temporada de la poliomielitis, advirtió a los residentes de Carolina del Norte, a través de los periódicos y la radio, de que disminuyeran el consumo de estos productos. Las empresas se resintieron en sus ventas. Sandler tuvo un momento de enorme popularidad cuando pareció que las estadísticas demostraban la utilidad de su dieta. Lamentablemente para él, en el verano de 1950 las ventas volvieron a niveles anteriores y los casos de poliomielitis volvieron a ser “normales”. Era un simple error. La correlación de las series estadísticas no siempre deriva de una “relación causa-efecto”.

El riesgo con big data es el mismo. En la búsqueda de “resultados espectaculares” cualquier persona con un mínimo conocimiento de modelos de datos o sistemas de información intentará aplicar esta tecnología gastando mucho dinero para encontrar relaciones evidentes, aparentemente importantes (aunque inocuas y sin ningún valor para el negocio). Esto obliga a las empresas a ser muy prudentes en la elección de quién debe acompañarlas en este camino. Pero tampoco deben descartar esta tecnología por una mala experiencia. El error del Dr. Sandler no detuvo las investigaciones de los Dres. Salk y Sabin.

Imagen: Maciek Lulko 

Sobre el autor

Víctor Eduardo Deutsch

Víctor Eduardo Deutsch

Tengo veinticinco años de experiencia en gestión de empresas tecnológicas y he trabajado como consultor de grandes empresas en veinte países en Europa y América. Antes que en Telefónica trabajé en KPM Consulting. He sido profesor adjunto de la Universidad de Buenos Aires-UBA, coautor del programa ejecutivo en eProcurement para el Instituto de Empresa (Madrid) en 2003, investigador UBA y coautor de trabajos de inteligencia artificial, así como del Manual de desarrollo Empresario “Líderes del tercer milenio” y autor de numerosos artículos en medios de España y Argentina.
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