La capacidad del Big Data para detectar tendencias y analizar patrones de conducta ha revolucionado la forma en que las empresas comprenden a sus clientes. Sin embargo, la pregunta crucial es si la gestión y el análisis de datos masivos son suficientes por sí mismos. Más allá de la cantidad de datos, la calidad de la información desempeña un papel fundamental en el éxito de estas iniciativas.
El valor de lo cualitativo no debe subestimarse en el ámbito del análisis de datos. Muchos expertos sostienen que la medida y la valía son conceptos que no siempre van de la mano. Un error común en las estrategias de Big Data radica en dar mayor peso a los datos cuantitativos en detrimento de los cualitativos. La fe ciega en los números, evitando los «datos densos» y complejos, conocidos como Thick Data, podría resultar contraproducente a largo plazo.
¿Qué es Thick Data?
Thick Data, un concepto que surgió en 2013 de la mano de Tricia Wan, se enfoca en datos cualitativos, adentrándose en terrenos propios de antropólogos, sociólogos y científicos sociales. Estos datos se centran en lo humano, capturando intenciones, emociones y sentimientos que subyacen a comportamientos específicos. La etnografía, o ciencia del pueblo, destaca como la técnica más común para recopilar este tipo de información, implicando un estudio sistemático de personas y culturas.
El caso paradigmático de Nokia ilustra los riesgos de menospreciar el Thick Data. A pesar de sus inversiones significativas en Big Data, la empresa ignoró el valioso contexto proporcionado por estudios más cualitativos. Este enfoque unilateral llevó a decisiones erróneas, como centrarse en la producción de teléfonos inteligentes para usuarios de élite, ignorando un mercado masivo identificado por estudios de Thick Data. En contraste, la exitosa trayectoria de Lego se basa en la comprensión profunda de las emociones y relaciones emocionales de los niños, obtenidas a través de estudios antropológicos.
Estos ejemplos sugieren que el Big Data tiene limitaciones, ya que las cifras carecen de contexto y explicación. El Thick Data, para sus defensores, se presenta como un complemento esencial al Big Data. Mientras que este último se centra en transacciones masivas y registros de servicio al cliente, el Thick Data se sumerge en entrevistas y contextos más íntimos, aceptando la complejidad de relaciones y contextos.
La integración de Big Data y Thick Data ofrece una visión más completa y rica de la situación, potenciando la toma de decisiones más informada. En última instancia, lo cualitativo y lo cuantitativo son dos dimensiones interconectadas que, juntas, proporcionan una comprensión más profunda de patrones y comportamientos, permitiendo a las empresas alcanzar un mayor grado de acierto en sus estrategias.
