Big Data y Thick Data, dos caras de una misma moneda

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Detectar tendencias, analizar patrones de conducta, conocer mejor a los clientes, estos son algunos de los beneficios que logra el Big Data pero cabe preguntarse si verdaderamente es suficiente con la información que proporciona la gestión y el análisis de datos masivos.

El valor de lo cualitativo

Sabemos que tener muchos datos no conduce directamente al éxito, ya que éste dependerá de lo valiosa que sea la información y para muchos expertos en análisis, medible y valioso son dos conceptos que no van en la misma dirección.

El error hoy en muchas estrategias de Big Data es dar mayor peso a los datos cuantitativos que a los cualitativos. ¿?? Poner fe ciega en los números evitando los denominados ‘datos densos’ y más complejos, llamados Thick Data puede ser un error a la larga.

Los datos obtenidos por el Thick Data se basan en lo humano, en entender las intenciones, emociones y sentimientos Clic para tuitear

Hablamos  de un concepto que nació de la mano de Tricia Wan en el año 2013 con un enfoque cualitativo, siento terreno de antopólogos, sociólogos y científicos sociales.

Los datos obtenidos por el Thick Data se basan en lo humano, en entender las intenciones, emociones y sentimientos que responden a conductas determinadas y la técnica más común es la etnografía o la llamada ciencia del pueblo, que señala al estudio sistemático de personas y culturas.

El caso Nokia y Lego

Un ejemplo de los efectos del Thick Data está en el conocidísimo caso Nokia, compañía de teléfonos móviles donde la propia Tricia Wan evidenció lo importante que son tener en cuenta datos que propician contexto y que son altamente valiosos para las compañías.

Nokia, que había invertido una fuerte cantidad de dinero en Big Data, determinó que su modelo de negocio debía enfocarse a producir teléfonos inteligentes para usuarios de élite, desechando el trabajo de campo realizado por la propia Wang que ya percibió que había en China usuarios con bajos ingresos que estarían dispuestos a pagar mucho por teléfonos inteligentes, por lo que aconsejó que la estrategia de la compañía debería enfocarse hacía un público más masivo, algo que rechazó la propia Nokia bajo la tesis de que su estudio estaba realizado sobre una pequeña muestra de 100 personas, frente a la cantidad de datos que obtenían por medio del Big Data que indicaban todo lo contrario.

El resultado de aquello es que hoy Nokia está casi fuera del mercado. El caso contrario fue la conocida compañía Lego que un buen día decidió apostar por continuar la línea de juguetes para niños de bloques de construcción frente a otros articulados, gracias a un estudio con antropólogos que determinaron cuál era la relación emocional de los niños frente a los juguetes, ganando esas archiconocidas  piezas que han abierto la imaginación y fomentado la destreza de muchos niños en todo el mundo.

Thick Data y Big Data, complementarios

Estos ejemplos, según apuntan algunas voces cualificadas, indican que el Big Data tiene límites porque las cifras no tienen contexto, les falta explicar el por qué y las razones que hay tras el hecho de que, por ejemplo, los consumidores tengan un comportamiento determinado o los  competidores.

El Thick Data para sus defensores es un complemento del Big Data, al permitir saber las razones de por qué ocurren las cosas al ofrecer información de incalculable valor que debe ser contemplada por las compañías.

Esta información se obtiene a través de la realización de entrevistas, investigaciones del contexto, con muestras pequeñas, frente a las transacciones, registros de servicio al cliente o acciones en redes sociales que utiliza el Big Data, que agrupa un gran volumen de información. Otro rasgo es que el Thick Data acepta la complejidad de contextos y relaciones, mientras que el Big Data aísla variables para identificar patrones.

Lo que parece evidente es que ambos conceptos no deben estar enfrentados, sino que integrar Big Data y Thick Data ofrece una visión más completa de la situación, ayudando a tener más acierto en la toma de decisiones, dando un valor añadido que genera un mayor conocimiento a las compañías.

El Thick Data obtiene información que permite poner de manifiesto contextos y emociones de los sujetos estudiados, siendo determinante para determinar el éxito y fracaso de una estrategia, por ejemplo, con un producto.

Lo que debe de quedar claro es que lo cualitativo y lo cuantitativo son en definitiva dos caras de una misma moneda para identificar patrones sin perder resolución y contexto logrando tener un mayor acierto.