Durante la última década, Big Data ha generado en las empresas una expectativa similar a la de haber encontrado la tierra prometida. Una expectativa de una fantástica línea directa que permitiría conocer al instante los hábitos, deseos y necesidades de los clientes objetivo.
En mayo de 2011, en un informe de investigación especial, la empresa de consultoría de gestión McKinsey argumentó que "Big Data se convertiría en la base fundamental de la competencia empresarial en el futuro, respaldando un nuevo flujo de aumento de la productividad, innovación y exceso de consumo". En un informe de IBM publicado poco después, en la misma época, se afirmaba que en ese momento el 90% de la información mundial se había generado en los dos últimos años, destacando la gran cantidad de datos que se generaban a diario.
Sin embargo, los resultados de la Encuesta Ejecutiva de Big Data de NewVantage Partners 2020publicados en 2021, revelan una realidad diferente a la expectativa inicial. El contenido de la encuesta se basa en las respuestas de 1.000 ejecutivos responsables de la supervisión y dirección de iniciativas de datos dentro de las empresas incluidas en la lista Fortune.
- Solo el 26,8% de las empresas ha establecido una cultura de datos.
- Solo el 37,8% de las empresas respondió que opera de forma basada en datos.
- Actualmente, solo 45,1 empresas compiten en el ámbito de los datos y el análisis.
Por supuesto, es necesario mencionar que existen ejemplos claros de cómo esta minería de datos para la inteligencia del cliente ha generado la satisfacción de los accionistas de Netflix y Amazon.
-
Sin embargo, a pesar del enorme aumento en la cantidad de datos y del éxito de algunas empresas, la realidad es que la mayoría de las empresas tienen dificultades para obtener, a partir de estos datos, la profunda perspicacia que se esperaba inicialmente. En última instancia, el análisis de datos es solo una herramienta. Cuando utilizamos este análisis de datos como estrategia, hacemos suposiciones sobre las personas y su comportamiento.
Suposiciones erróneas que no están relacionadas con el mundo real de las personas.
En otras palabras, el propio Big Data puede llevar a las empresas a malinterpretar a las personas.
En primer lugar, Big Data provoca datos superficiales (Thin Data). En el ámbito de las ciencias sociales, los datos para comprender el comportamiento humano se dividen principalmente en dos categorías. De estos, los datos superficiales (Thin Data) se obtienen principalmente a partir del rastro digital de las personas. Por ejemplo, información superficial como que lleva una talla 44, tiene ojos marrones y bebe vino Pinot Noir.
Y la otra categoría, los datos profundos (Thick Data), proporciona una comprensión de cómo las personas experimentan realmente el mundo. Por ejemplo, información rica en significado como que pudo oler el pasto después de la lluvia, que vio a la persona con la que caminaba como alguien especial, que las zapatillas que llevaba hacían que sus pasos fueran más ligeros. Estos son datos llenos de significado.
Es decir, Big Data se centra en la correlación asociada con los productos, pero no se interesa por la causalidad en la vida. Sin embargo, la clave para comprender el comportamiento humano como ser social radica en la relación causal. Si no se cuenta con información sobre los verdaderos pensamientos y sentimientos de los clientes, los datos superficiales (Thin Data) serán inevitablemente limitados en su significado y utilidad. Según el informe Analytics in Action de Accenture, solo el 20% de las organizaciones que afirman tener una excelente capacidad de gestión del rendimiento "han descubierto una relación causal probada entre lo que miden y el rendimiento que desean lograr". Esto es una prueba de que las empresas centradas en los algoritmos están perdiendo la capacidad de comprender el comportamiento humano.
Sobre todo, sin habilidades de pensamiento crítico, Big Data nunca podrá revelar los patrones con valor estratégico que contiene. En este contexto, el pensamiento crítico, Critical thinking (pensamiento crítico), se refiere al proceso de comparar y examinar los hechos a la luz de pruebas objetivas, para aclarar la 'relación causal' y actuar en consecuencia en función del juicio resultante. La necesidad de que las empresas desarrollen la capacidad de los ejecutivos para interpretar correctamente el comportamiento humano se puede explicar a través de esto.
-
El tipo de pensamiento analítico más grandioso de la humanidad proviene del campo de las ciencias sociales.
Las humanidades, como la historia, la literatura, la filosofía y la antropología, que han recorrido 2.000 años de historia, nos han enseñado las habilidades de pensamiento crítico necesarias para comprender correctamente a los humanos. Solo comprender el comportamiento humano a un nivel profundo nos permite comprender y explicar los cambios repentinos en el comportamiento del cliente. Y a partir de ahí, podemos descubrir posibilidades de innovación.
En última instancia, si podemos encontrar la respuesta al por qué, las empresas podrán tener su propia perspectiva valiosa en el actual y caótico movimiento de Big Data. Y esa empresa será la única capaz de comprender correctamente a las personas.
Comentarios0