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Análisis de Datos
Martes 5 de Septiembre, 2017

Cuando Big Data no es suficiente para innovar y mejorar

Data Expert @ BBCross

Días atrás escuchaba y veía con atención una charla de TED, titulada ¨The human insights missing from big data", en la que Tricia Wang desarrolla con solidez y claridad su experiencia en la recolección de evidencia, datos, como parte de su investigación etnográfica relacionada con el uso de tecnología y patrones de cambio.

Múltiples puntos de esta charla TED, me resultaron de gran importancia al relacionarlos con el trabajo en mejora continua e innovación, y le invito a explorarlos conmigo:

Big Data podría llegar a ser solo "otro montón de datos"

Si su industria, negocio en general, no se ha embarcado a explorar cómo sacarle provecho a "big data", no es pecado; pero, si podría estar en un letargo o rezago.

Al menos es el momento de pensar en tendencias como:

  • Automatización de equipos productivos cada vez más frecuente, pero no aprovechamos los datos dado que se carece se algoritmos de procesamiento, análisis y "conocimiento cognitivo". ¿Ha visto todos esos PLC´s recolectando datos y lo poco que usamos esos datos?
  • Indutry 4.0 quizás no esté aquí en su industria, pero IoT (Internet of Things), M2M (comunicación Machine-to-Machine) y otros avances que generan valiosos datos, para ser convertidos en información, conocimiento y sabiduría.
  • Quizás no todos conocemos el flujo DIKW: Data-Information-Knowledge-Wisdom. Es decir, no solo debemos recolectar datos, sino que estos se deben convertir en información; esa información debe evolucionar a conocimiento y el conocimiento en sabiduría. Caso contrario Big Data es solo eso: un montón de datos.
  • Si va a invertir en Big Data, sepa cómo calcular el retorno sobre esta inversión, o al final solo tendrá un montón de datos estériles...es posible.

Datos Gruesos desde el Gemba, la experiencia del cliente como ruta de hallazgo

 

  • Tricia Wang apunta hacia la necesidad de integrar el uso de Big Data, con Thick Data, o Datos Gruesos. Estos Datos Gruesos son aquellos, que describen detalles del ambiente, circunstancia, contexto y desarollo de un fenómeno. La definición utilizada por Wang es:
Datos gruesos son los datos sacados a la luz utilizando métodos de investigación cualitativos y etnográficos que revelan las emociones de las personas, las historias y los modelos de su mundo
  • ¿Podemos considerar los Gemba Walks y las exploraciones de la ruta de experiencia del cliente como métodos de investigación cualitativos? Si este fuera el caso, entonces debemos mejorar la técnica en el caso de los Gemba walks y estas rutas-UX (o jornadas UX), para que sigan con rigurosidad el método científico y los datos generados sean verdaderamente "gruesos".
  • Nuestros datos cualitativos desde el Gemba, desde la voz del cliente (#VOC), pueden y deben ser analizados.
  • Podría ser hoy más importante que nunca antes, un uso sofisticado de la estadística aplicada en estudios observacionales y en experimentos. Si, experimentos inclusive en fenómenos sociales (luego hablamos de aspectos éticos, de diseño y demás).
  • ¿Estamos sesgados por la cuantificación? Algunas veces lo estamos, y tanto, que ni siquiera cuestionamos los sistemas de medición. ¿Estamos cuestionando los algoritmos de Big Data o nos enamoramos de "la promesa" que ofrecen?

 

Saber hacer buenas preguntas será habilidad más apreciada (y quizás escasa)

Formular buenas preguntas, excelente preguntas, no es fácil. Incluso los algoritmos de inteligencia artificial (A.I.) aun no son fluidos en elaborar preguntas (la fluidez de los algoritmos se orienta, prioritariamente, a responder preguntas previamente estructuradas en el entendimiento de sistemas relativamente contenidos y cuya "cartografía" ha sido al menos delineada).

¿Qué no estamos viendo en todo esto que visualizamos? Tricia Wang narra su historia como consultora para Nokia, y como los "grandes datos" sugerían que los telefónos inteligentes no necesariamente eran lo deseado por el consumidor. Pero Wang, en una minúscula investigación comparada con los datos de encuestas, ofrecía datos gruesos. Esos datos etnográficos quizás contenían la clave para hacer las preguntas que Nokia no preguntó, y que luego le abofetearon en la cara, dando lugar a la sabida historia en declive de esta empresa.

¿Datos gruesos para el Oráculo? ¿Big Data para el Oráculo? Quizás es la historia del Oráculo griego, y los asistentes del templo, que narra Wang la que resume esta destreza para hacer buenas preguntas.

La multitud de consejeros hacía de las predicciones del Oráculo "profecías" con más sentido.

En la tradición Judeo-Cristiana, consultar a Dios los planes es también recomendado.

Pon tus actos en las manos del Señor y tus planes se realizarán.
Proverbios 16:3

Y aquí sobre los consejos:

 

Cuando falta el consejo, fracasan los planes;
cuando abunda el consejo, prosperan.
Proverbios 15:22

Y quizás más elocuente, puntual:

Cuando faltare la inteligencia, caerá el pueblo; mas en la multitud de consejeros hay salvación.
Proverbios 11:14

Muchos datos sin consejeros, hmm...¿Será que pensamos que ahora nuestro consejero será Watson o algún otro hiper-sofisticado-algortimo de redes neuronales?

La información, convertida en conocimiento y sabiduría podría estar en este momento en manos (en las mentes) humanas. Podemos trabajar en crear esta "Sabiduría Artificial", con todos los riesgos que involucra.

No obstante, debemos esforzarnos por aprovechar los resultados de exploraciones en los grandes datos, integrar esto que Wang llamada "Thick Data", y entonces tomar mejores decisiones.

The human insights from big data - Tricia Wang [Video]

Aquí el video de la conferencia TED que inspiró este artículo. Esperamos despierte en usted preguntas correctas, innovadoras.

Este artículo se republicará en el Blog de Blackberry&Cross, i4is: Innovation for Improvement, así como en otros canales en Wordpress y/o Medium.

 
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