Big data y síndrome de Diógenes, parecidos razonables.

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MIS FRASES FAVORITAS · JJRomero

Me comparten desde IEBSchool el video del webinar «Tendencias empresariales que transformarán el 2020″ (os lo dejo al final) y destapa mi sonrisa una frase de Oscar Fuente en la que habla del storytelling de los datos, una excelente manera de definir lo que se debería hacer con todos los registros que se procesan en las empresas. En SUMA IMPORTANCIA hablamos de este mismo concepto pero en otros términos, y hoy quisiera compartir con vosotros nuestra visión sobre la gestión de datos en las organizaciones y aclarar en qué consiste el verdadero big data. Comenzaré explicando el título del post. 

SÍNDROME DE DIÓGENES

Por si alguno no está familiarizado con este palabro, se refiere a aquellas personas que tienen la enfermedad maniática de acumular toneladas de basura en casa. Y aunque sé que el big data es la ¿ciencia? cuyo objetivo consiste en exprimir la información y buscarle aplicabilidad, la realidad demuestra que muy pocas empresas llegan a ese nivel y que la mayoría se quedan en enfermas del Síndrome, esto es, en una manía enfermiza de acumular datos, y datos, y más datos… hasta reventar. Pues sepan, señores, que los datos por sí mismos son basura. Sólo comienzan a tener utilidad si los «evolucionamos», si logramos que lleguen a contarnos historias, en términos de Óscar. Nosotros lo vemos en cuatro fases. 
 

FASE 1: DATOS

En efecto, lo primero que se necesita para tomar buenas decisiones es tener control de lo que está sucediendo, y eso se logra mediante el registro y procesamiento de las variables que se producen en cada uno de los lugares de la empresa. Los datos son la base, pero como veremos a continuación, no sirven de nada en tanto no comiencen a ser gestionados. 
 
El mundo actual, tan tecnológico, permite llevar control de casi todo lo que se nos ocurra e incita a los directivos, enamorados del «control», a implantar herramientas capaces de tomar nota de todo lo que sucede en todos los lugares de la organización. Desde su perspectiva el control es poder, cuando en realidad el control, sin ningún objetivo, es gasto y saturación. 
 

FASE 2: DE LOS DATOS A LA INFORMACIÓN

Los datos no dejan de ser números, anotaciones, registros, llámenles como quieran, que por sí solos no tienen ninguna utilidad. Cobran sentido cuando los comparamos entre sí o los cruzamos con datos provenientes de otro lugar, contrastamos, observamos las variaciones y establecemos relaciones de causa-efecto. Dicho de otro modo, cuando los convertimos en información
 
La información pasaría a ser la interpretación de los datos, y aquí comienza la intervención humana. La persona encargada del puesto observa los registros y los interpreta cruzándolos con el conocimiento que posea, con experiencias, con percepciones y/o con otros datos. Empezamos a sacar provecho de los registros que hasta ese momento, como tales, eran basura inservible. 
 

FASE 3: DE LA INFORMACIÓN AL CONOCIMIENTO

La interpretación de los datos, al ser la conclusión que una persona saca del análisis de registros, tiene un componente subjetivo. A tal punto que dos personas analizando los mismos datos podrían llegar a conclusiones diferentes, y ambas ser válidas para cada uno de ellos. Por eso y de cara a dotar de objetividad la información, es pertinente subir un peldaño más: compartirla y contrastarla. De ese modo, al mismo tiempo que eliminamos la subjetividad generamos conocimiento, que es el siguiente nivel. El conocimiento hace referencia al saber existente dentro de una empresa; es un concepto más amplio que la información y más trasversal, y se logra mediante la práctica de reuniones multidisciplinares en donde los responsables de los departamento comparten sus interpretaciones, la información que poseen.
 

FASE 4: DEL CONOCIMIENTO A LA SABIDURÍA

¿Y todo ese conocimiento para qué? Para aplicarlo en la resolución de contingencias, que es el día a día de las empresas. Tomar decisiones es aplicar el conocimiento existente, y como resultado de tal aplicación pueden darse dos resultados: acierto o fallo. Entendemos por sabiduría la aplicación del conocimiento con una alta tasa de acierto, es decir, una empresa es «sabia» cuando logra aplicar el conocimiento con más aciertos que fallos. ¿Se dan cuenta, entonces, que ni siquiera el conocimiento es el final de la cadena de procesamiento de datos? Si tenemos conocimiento técnico pero no lo sabemos aplicar acertadamente, tampoco tenemos nada. 
 

LA SECUENCIA COMPLETA

Recopilar datos es requisito indispensable pero no suficiente. Si solamente acumulamos datos aparecerá el síndrome de Diógenes: es como tener la casa llena de basura acumulada. Los datos deben ser interpretados para convertirlos en información. La información debe ser compartida y contrastada para ser transformada en conocimiento. El conocimiento debe ser utilizado para resolver problemas cotidianos, llegando a lograr organizaciones «sabias«, capaces de evolucionar en entornos hiper-competitivos. Esto sería el Big Data real. 
 

CONSEJO FINAL

Para evitar caer en el síndrome de Diógenes es preciso saber qué datos se precisan, y no obsesionarse con los demás. El camino se traza comenzando desde el final, desde la toma de decisiones: ¿qué necesitamos para poder resolver problemas? Estaremos definiendo el conocimiento que precisamos: qué pasa en el almacén, cómo se comportan los clientes cuando llegan a la web, etc. 
 
Lo segundo es encontrar las herramientas capaces de registrar los datos que se necesitan para llegar a ese conocimiento, y no más. Invertir en herramientas que recopilan datos que no necesitamos es malgastar recursos, sin duda, y las empresas no suelen ir sobradas de capital para hacer eso. Se detecta un afán enfermizo por controlarlo todo, incluyendo a las personas, y eso además de suponer un sobrecoste en recursos provoca malestar en el equipo que se siente encorsetado y tratado como una marioneta. 
 
Lo tercero es dotar a las personas de habilidades para que además de «hacer» cosas, sepan interpretar lo que sucede en su puesto, allí en dónde estamos recopilando datos. ¿Por qué sucede lo que sucede? Buscar relaciones causa efecto que permitan entender el funcionamiento de un determinado puesto y abordar procesos de optimización.
 
Y lo cuarto es generar flujos de información interdepartamentales para que la información individualmente obtenida, se contraste, se enriquezca y se convierta en conocimiento que pueda ser tomado en cuenta por los decisores. 
 
Y último; contrastar la tasa de acierto que tenemos aplicando ese conocimiento hasta lograr que las tasas de acierto sean superiores a las de fallo. Big data no es recopilar datos; Big data es llegar hasta este último punto, cosa que solo logran las organizaciones con las ideas más claras. Las que padecen Síndrome de Diógenes…
 
Cierro esta reflexión de hoy mostrándoles el video completo que mencioné al inicio. De verdad que vale la pena verlo con calma. 
 

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Un abrazo

firma juanjo

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