Últimamente las palabras «Big Data» se escuchan más que los buenos días. Pareciera que todo el mundo está hablando de análisis de datos, business intelligence, y Big Data, y lo preocupante es que no todo lo que se está diciendo es verdad. Hoy vamos a desmontar los mitos más comunes que se han creado en torno al Big Data:
Mito #1: El Big Data solo se usa para predecir tendencias
En realidad... a través de análisis de Big Data sí que se pueden predecir tendencias, pero eso no es todo. También hay análisis descriptivos que permiten ver la situación actual de una empresa. Dependiendo de lo que una empresa busque contestar a través del Big Data, se puede recurrir a un análisis predictivo, o descriptivo.
Es importante tener en cuenta que los análisis predictivos que se hacen en Big Data se tratan de extrapolaciones de datos históricos para intentar predecir el futuro. Es decir, dependen de la cantidad y la calidad de los datos que se han estado llevando hasta el momento. No serán predicciones 100% correctas pero sí serán mucho más exactas que cualquier predicción que se haga fuera del análisis de datos.
Mito #2: El Big Data es solo para las grandes empresas
En realidad… hasta hace muy poco solo las empresas más grandes y con muchos recursos contaban con el tiempo, dinero, e infraestructura para embarcarse en proyectos de big data. Normalmente empresas del sector bancario. Pero con el paso del tiempo, la tecnología ha permitido que cada vez empresas más pequeñas y medianas del sector del transporte puedan acceder a soluciones relacionadas con el análisis de datos. La creencia de que el Big Data no es para empresas pequeñas, es uno de los más grandes mitos del Big Data.
Hoy en día, es posible que empresas pequeñas puedan prescindir de integrar a científicos del dato en sus plantillas, o invertir en servidores costosos para beneficiarse del Big Data. La mejora de los servicios a través de la nube y la proliferación de modelos de software as a service, permite que cada vez más empresas puedan acceder al Big Data.
Mito #3: Todos los Datos son Valiosos en Proyectos de Big Data
En realidad… no todos los datos son valiosos. Para que un proyecto de Big Data arroje resultados que ayuden a mejorar el día a día de una empresa de transporte o predecir tendencias de la gestión, es necesario trabajar con datos de calidad. Lo normal es que los datos, en su forma natural, no sean de calidad.
Cuando los datos son registrados de manera manual, o manipulados por distintas personas, es normal que hayan errores. Puede que nos encontremos con un error simple al momento de registrar un nombre, distintos formatos de fechas en un mismo documento, múltiples maneras de escribir un mismo valor, etc. Todas esas variables deben pasar por un proceso de limpieza y normalización antes de que puedan ser analizadas. Este proceso es clave para garantizar que los resultados puedan ser confiables, por eso es importante trabajar con un equipo profesional de analistas.
Mito #4: A Mayor Cantidad de Datos, Mejores Resultados
En realidad… Todo depende de lo que se esté buscando a través del análisis. A veces recolectar una gran cantidad de datos puede dar resultados muy valiosos, otras puede ser que la mayoría de esos datos no sirvan para dar respuestas a las preguntas que se tienen.
hay que saber qué información se necesita, para saber qué datos vale la pena recolectar.
Mito #5: El Big Data es Solo una Moda Pasajera
En realidad… Quien no haya aprovechado los últimos años para desprenderse de esta idea, va a tener un futuro bastante difícil, especialmente en el sector del transporte. Mientras más accesibles se hacen los recursos para hacer análisis de datos a gran escala, más duradero se vuelve el Big Data. Es de esperar que mute y evolucione en los próximos años, pero podemos estar seguros de que se quedará como una poderosa herramienta para toda clase de empresas.
