Big Data: cómo captar, gestionar y utilizar datos para “generar conocimiento”

ECOFIN 18
(De izq. a dcha.) Daniel Rodríguez durante su ponencia junto a Asier Basetxerrea, el moderador Juanma Romero e Ignacio Jiménez, este miércoles en Madrid. | FOTOS: Marta Peiro

Se habla mucho de Big Data, también en el sector de las Fintech, con la impresión de que “nos viene a solucionarlo todo”. Como si fuera “el estado maravilloso donde todo está resuelto”. Pero no nos engañemos. Como ha defendido Ignacio Jiménez: “El Big Data no va a acabar con todos los sectores económicos, porque es importante pero no para todo”. Cómo filtrar, gestionar y compilar estos datos para darles una utilidad son algunas de las claves para explotar esta tecnología. Y no parece tan fácil.

El director general de Iberinform ha compartido este miércoles junto a otros expertos algunas de esas claves o elementos esenciales para pasar ‘Del Big Data al Smart Data‘. Lo ha hecho en el marco del congreso ECOFIN 2018: ‘Las 10 tecnologías que transformarán la empresa‘ celebrado en Madrid.

Para alcanzar el éxito con un proyecto basado en esta tecnología es necesario disponer de los “perfiles adecuados”, ha señalado Jiménez. El Big Data “no es sólo para empresas grandes”, pues también “muchas startups están sacando conocimiento de ello”, pero “no todas están en condiciones de aprovecharlo”, ha desarrollado.

Hoy en día parece que si no hablas de Big Data “no eres nadie”, pero la realidad es que “hay mucha gente hablando de ello y poca haciendo cosas reales”, ha señalado. Apenas un 25% según ha citado de un estudio reciente. La cuestión aquí es lograr “refinar” el valor dentro de la gran cantidad de información de que se dispone. Porque, como ha recalcado Jiménez, para monetizar hay que “convertir la data en conocimiento”, y eso “no es fácil”.

ECOFIN 18La cuestión no es la tecnología, ni el volumen de datos (“mucho mayor de lo que imaginamos”, según el experto de Iberinform. “El problema es la veracidad” de esos datos, ha señalado. Ser capaz de identificar con “qué dato me quedo”. Para ello lo primero es definir un objetivo claro: para qué quiero los datos, y ver cómo puede “arrojar resultados útiles” para el negocio. Según Jiménez construir modelos predictivos de Big Data “es hasta fácil, pero mantenerlo creedme que no lo es”.

Por tanto, habrá que tener en cuenta la tecnología y el entorno en que nos movemos para “cercar la información” y “generar conocimiento” con ella. Pasar al ‘Smart Data’. Ese es el objetivo del Big Data para Jiménez. “Sino no sirve”. Si tenemos “un dato enorme que no es capaz de interpretarse por el usuario no me sirve para nada”, ha zanjado.

Con este discurso precavido y analista ha coincidido el socio director corporativo de SociosInversores.comAsier Basterretxea. Para él las tres fases fundamentales, que no únicas, en todo proyecto exitoso de Big Data son la captación, la gestión y la utilización de los datos. Sobre la captación Basterretxea ha resaltado su preocupación sobre “cómo interactuamos” con esos datos. Para él resulta evidente que vamos “irradiando” información constantemente.

Además, la mayoría de esa información la cedemos -a pesar del GDPR- todavía de manera “inconsciente o reactiva”, o peor “inconscientemente proactiva”, ha subrayado. Brindamos nuestras “pulsiones básicas (gustos y temores)” que permiten al Big Data y al Smart Data crear perfiles para “proyectar las necesidades” que tenemos como cliente, ha explicado. Así es como esta tecnología utiliza lo que somos como petróleo.

Ese petróleo que son los datos hay que saber gestionarlo. Con ello se va a generar, de un modo que “todavía ni conocemos”, algunas “sinapsis” y construcciones de nuestros deseos y comportamientos que darán lugar a “nueva realidades” de múltiples aplicaciones. “El Bid Data y el Smart Data van a leer esas pulsiones básicas que nosotros ni percibimos y que emanamos sin ser plenamente conscientes” de ello, ha argumentado.

Para “saber aplicar esa información a partir de los datos”, Daniel Rodríguez ha enumerado hasta ocho recomendaciones que nos deben guiar en este proceso. El productor ejecutivo de márketing de Informa D&B ha hablado sobre todo de geolocalizar objetivos y los puntos hasta alcanzarlos; clasificar, calificar y compilar los datos; no almacenar aquellos que no se utilizan y que pueden “corromper todo el sistema”; saber con quién compartes esa información; o atender la privacidad y las alertas para evitar riesgos y problema.