BIG DATA: BIG HYPE

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¿Realmente está sobrevalorado el Big Data? Últimamente se han escrito varios artículos criticando el Big Data. La existencia de cierto hype rodea al Big Data y los Data Scientist respecto a la prometida resolución de problemas empresariales y sociales, grandes y pequeños. Pero,  ¿cuál es la realidad? ¿Cómo es de certero o engañoso el mensaje que está transmitiendo Big Data? ¿Cómo está ayudando o dañando a las personas?  El siguiente artículo muestra el punto de vista escéptico y un resumen de las críticas recibidas hacia el Big Data.

A continuación se muestran los errores o quejas acerca del Big Data:

A) Big Data se ajusta y depende más en la correlación en lugar de la causalidad

Esta afirmación es cierta. Es cierto también afirmar que Big Data también significa más variables, más observaciones, más tipos de de observaciones, más herramientas para manipular todo el conjunto en sí. Por lo tanto el hecho de que haya más correlaciones será debido a la gran cantidad de falsos resultados positivos, sin embargo pueden haber otros resultados como errores de tipo I o con ruido incluido por ejemplo.

B) Web Data es sinónimo de Big Data

Totalmente falso. Web Data es una parte del Big Data. Datos y métodos proporcionados por webs y redes sociales son una fuente más de información, no son el reemplazo ni usurparán a los servicios y métodos tradicionales conocidos.

C) El objetivo de Big Data es encontrar oro

Big Data no trata únicamente de buscar información relevante a través de la exploración, no es minería de datos. De la misma manera, la minería de datos no es exclusiva al Big Data. Ejemplos como Hadoop demuestran otro enfoque al Big Data, el objetivo de poder almacenar un cantidad mayor de datos y de forma mucho más rápida.

D) No conocer las expectativas reales de Big Data

La siguiente frase va dirigida a todos los CIOs: “Failing to plan is planning to fail”. Cualquier experto en TI debería plantearse y planear cuáles son las necesidades de su empresa respecto a Big Data. Se están dando casos de  grandes corporaciones implementando clusters Hadoop más por obligación que por sentido común (Hace dos décadas pasó algo similar con los ERPs, muchas empresas quisieron integrar un ERP pero la falta de planificación y gestión al cambio llevaron a la tumba a esas empresas). Y a su vez, contratando analistas de datos porque no tienen ni idea del tipo de problemas que quieren analizar y solucionar.

De manera concluyente se podría decir que Big Data no es ni nunca ha sido fácil, simple ni tampoco los datos incluidos son totalmente perfectos. En ningún momento se dijo que funciona por arte de magia, aún así, puede marcar la diferencia y usándolo de manera apropiada puede señalar el camino correcto.

Artículos críticos con Big Data:

Autor: A. Balagot

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