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Big Data es una farsa

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Big data


MADRID


Las grandes empresas acumulan grandes cantidades de datos y no hacen nada con eso, salvo invadir nuestra privacidad. Es hora de pensar en pequeño, escribe Brian Millar de Paddle Consulting.


Existe una broma sobre un tipo de control de calidad en una fábrica de fósforos. Él recoge cada partido, lo golpea, dice: "Éste funciona", lo apaga y lo pone en una caja. La broma es divertida porque, instintivamente, sabemos que no necesita ver todos los detalles para comprender el panorama general. Este instinto parece fallar a las personas cuando se trata de Big Data. 


Como lector de Co.Design, probablemente sea el tipo de persona que tiene que convertir las ideas en cosas, ya sean comunicaciones, productos o entretenimiento. A medida que esa información proviene cada vez más de los datos, es una falla que nos afecta a todos.


Tome el asunto de Cambridge Analytica. Se descubrieron muchas deficiencias en los gobiernos y las empresas. Pero aquí hay un escándalo más profundo: la innumerabilidad de todos los involucrados. ¿Por qué demonios necesitaría datos sobre 85 millones de personas para comunicarse con ellos?


La respuesta es que no. Gordon Ramsey no necesita comer todo el risotto que cocinaste antes de saber si llamarte un arsempetpet incompetente. Él solo necesita un bocado. De la misma manera, puedes descubrir todo lo que necesitas saber sobre tus clientes al mirar un pequeño grupo de ellos. Es igual de válido, mucho más económico y fácil de hacer de una manera ética y legal.


Incluso las empresas basadas en Big Data lo saben. En Everybody Lies, el ex-Googler Seth Stephens-Davidowitz admite que, "En Google, las principales decisiones se basan en solo una pequeña muestra de sus datos. No siempre se necesita una tonelada de datos para encontrar las ideas correctas. Necesitas los datos correctos".


Décadas de investigación han demostrado que puede obtener una imagen bastante precisa de la población de EE.UU. De una muestra de menos de 3000 personas, si las elige cuidadosamente. Si realmente quieres reducir tu margen de error lo más bajo posible, miras aproximadamente 9000. Después de eso, simplemente no se obtienen muchos beneficios. Los encuestadores estadounidenses analizaron las intenciones de cientos de miles de estadounidenses y aún calificaron las elecciones de 2016 como incorrectas. La carrera de los políticos depende de la precisión. Las carreras de las personas creativas dependen de los conocimientos, y ahí es donde las pequeñas reglas de datos.


Después de todo, alguien tiene que convertir esos datos en una cosa, ya sea una comunicación o un producto. Como noté antes, querido lector, alguien podría ser usted. Claro, un cliente de Cambridge Analytica podría crear 85 millones de perfiles de clientes y contratar redactores para crear anuncios específicamente para ellos. Si cada anuncio cuesta $ 10 por crear (casi no contratando freelancers de primer nivel aquí, pero ya sabes, exposición) no vas a obtener muchos cambios de un presupuesto creativo de $ 1 mil millones, poniéndolo fuera del alcance de P & G o incluso los Illuminati. En su lugar, tendrá que crear algunos anuncios que sean vistos por un grupo de personas. Mientras más grandes sean esos racimos, más se extenderá su presupuesto creativo.


Para resolver este problema, las empresas crean clusters de públicos y los golpean con algunos mensajes diferentes y una variedad de productos. Toma Apple. Divide a las personas en usuarios precoces y conscientes del valor, y luego hace tres teléfonos. ¿No encajas en una de esas categorías? Bien, hay una tienda de Samsung al final de la calle.


Big Data prometió cambiar eso. Cada uno de nosotros se convertiría en un pequeño grupo especial de copos de nieve, todo por nuestra cuenta. Personalizaría mensajes y recomendaciones específicamente para cada uno de nosotros y les permitiría a las empresas crear productos que se ajusten a nosotros como un traje de Savile Row.


Me he sentado en reuniones en casi todas las compañías que supuestamente se basan en vastos trozos de información y he escuchado lo poco que entienden el comportamiento de sus clientes, y cómo las encuestas o la investigación cualitativa son tabú porque "deberíamos ser capaces de obtener la información de nuestra Big Data."¿Mi consejo para las empresas? Simplifique las cosas utilizando una muestra de clientes para comprender los cuatro tipos de contenido a los que responden mejor.


Sin algún tipo de marco simplificador, las empresas se encuentran con una gran cantidad de problemas. Todos los datos de los clientes en el mundo no le informarán sobre las personas que no usan su producto, por ejemplo. Además, cuantos más datos tenga, más indicadores falsos encontrará. El autor Tyler Viglen es un genio para encontrar correlaciones entre cosas estúpidas. El número de muertes en piscinas en los EE.UU. Se correlaciona claramente con la cantidad de películas en las que aparece Nicolas Cage. Saber esto no te hace más inteligente. Como dice el gurú de la economía Nassim Taleb, solo buscas la misma aguja en un pajar más grande.


Idealmente, los grandes datos significarían que las cosas se podrían personalizar sin tocar los lados de una creatividad humana real. En la práctica, eso significa que el anuncio en la parte inferior de este artículo dirá "Las amas de casa en Flyover, Wyoming (o donde sea que vivan) están asombradas por este truco de blanqueamiento de dientes", y Amazon me está diciendo que me encantará la última versión de Dan Brown. , a pesar de que tiene 20 años de datos para decir que no lo leería si fuera lo único en el estante de mi celda de aislamiento durante un tramo de 20 años.


Las organizaciones están acumulando datos con la esperanza de que puedan apuntar a los agentes de inteligencia artificial y descubrir ideas hasta ahora inimaginables sobre sus clientes. No parecen entender que puede apuntar el mismo algoritmo inteligente a una muestra de unos pocos miles de personas y obtener el mismo resultado. La única vez que es útil contar con una vasta cantidad de datos es cuando buscas conductas hiper-nicho, pero en un mundo donde el ganador se lleva todo, ¿quién quiere pasar el tiempo con la cola larga? El único nicho que vale la pena molestar es el de los súper ricos, y hay formas más fáciles de descubrir lo que quieren. (Un amigo mío es uno de los usuarios más pesados de la cabina de primera clase de una gran aerolínea global. Una vez al año, "casualmente" se encuentra sentado al otro lado del pasillo del CMO de ese operador que siempre se las arregla para entablar una conversación con él ¿Quién necesita inteligencia artificial cuando tienes poca astucia humana?)


Si Big Data es el Nuevo Petróleo, como seguimos escuchando, entonces no parece estar impulsando motores muy impresionantes. Waitrose, mi supermercado local del Reino Unido, valora tanto mis datos personales que me soborna con un gran café gratis para obtener permiso para extraer mis listas de compras. Hasta el momento, he recibido un cupón de ellos en cuatro años, por algo a lo que mi esposa es alérgica. Las grandes empresas acumulan grandes cantidades de datos y no hacen nada con eso; SAP estima que hasta el 73% de toda la información recopilada en las organizaciones no se utiliza. Como un pensionista que atesora periódicos durante décadas, esto puede ser inofensivo si es una excentricidad costosa hasta que colapsa y los aplasta.


El colapso ha comenzado. El uso de Cambridge Analytica de los datos de Facebook ha iniciado una reacción violenta por parte de los consumidores. Los burócratas están realmente muy por delante de ellos; Europa está aprobando leyes que obligarán a las empresas a mostrar exactamente cómo han reunido los datos y el permiso para usarlos o enfrentarán fuertes multas. Hay llamadas para que los EE.UU. Hagan algo similar. Las empresas han pasado una década tratando de convencerse a sí mismas de que los grandes datos son un activo; ahora se ha convertido en una responsabilidad. En lugar de minar los comportamientos de millones, podemos obtener mejores conocimientos de unos pocos cientos, o un par de miles de personas sobre las cosas que les gustaría que hagamos. Tiene más sentido desde un punto de vista matemático, ético y creativo.



Fuente: Brian Millar

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