Big Data: Venezuela, el Reino Unido y el hombre de los dos dedos que no era analfabeto



Big Data en breve: Es el tratamiento y análisis de (grandes) Volúmenes de datos, con una gran Variabilidad (en muchos formatos) a muy alta Velocidad.

El Big Data está de moda (1) y no puedo negar que la nueva jerga que le acompaña es seductora: Data Lake, Data Science / Scientific, Machine Learning, ... pero tampoco puedo dejar de observar cómo algunas grandes empresas empiezan a invertir millones de euros (literalmente) en hardware, software y servicios de consultoría que engrosan las cuentas de resultados de los vendors; pero no las suyas.

¿Qué está pasando?

En mi ayuda vino un directivo español que, involuntariamente, me remitió a una frase de Francisco González, presidente del BBVA: "Los datos son el nuevo petróleo" (2), la metáfora, aunque imperfecta, es suficientemente buena para intentar analizar qué pasa con el Big Data.

¿Saben que Venezuela es el primer país del mundo en reservas de petróleo? ¿y que el Reino Unido ocupa la posición 28 (sus reservas son el 0,001% de las venezolanas) y Holanda ocupa la posición 66 (sus reservas son 0,00003% de las llaneras)? (3)

Pero en el ranking de las empresas petroleras la británica BP está en el puesto 7 y la anglo-holandesa Royal Dutch Shell en el 8. La venezolana PDVSA aparece en el puesto 19 (4) (5)

¿Por qué la diferencia? La respuesta es simple en el negocio del petróleo no basta con tenerlo en el subsuelo, hay que extraerlo, transportarlo, refinarlo y comercializarlo, en resumen, hay que tener el know-how para convertir esa masa inerte en valor (€$£) y en ese aspecto el Reino Unido (y su socio Holanda) es muy superior a Venezuela.

Lo mismo pasa en algunas grandes empresas que nadan sobre grandes masas de datos, pero que son Venezuelas datológicas.

¿Por qué esta incapacidad en empresas que definitivamente tienen (y pagan por tener) el mejor talento de las escuelas de negocio?

Simplemente porque en las escuelas de negocio no enseñan a lidiar con los datos, la gran mayoría de la fuerza laboral del mundo está conformada por analfabetos informacionales funcionales (AIF), que como los analfabetos funcionales que saben leer, pero no entienden lo que leen, o saben las operaciones matemáticas básicas, pero no resolver problemas; los AIF's saben hacer gráficos, sacar medias, desviaciones estándares,… (y colocarlos en hermosas presentaciones); pero no saben extraer valor (€$£) de los datos que los inundan.

Esto me lleva a recordar a un ex alto directivo bancario al que vi enfrentarse a reportes repletos de números y luego de un par de vistazos poner su dedo pulgar sobre un número y el meñique sobre otro, cuando hacía esto, sin duda encontraba la palanca a accionar para hacer crecer la cuenta de resultados. Él no era un AIF, él era una persona que sabía tratar los números, que no analizaba, sino que sintetizaba (6).

Pero la capacidad más descollante de este directivo era que cuando los datos no le decían nada, sabía hacer la pregunta correcta, su cuestión siempre llevaba a obtener valor (€$£) de los datos. Esta es otra capacidad de la que adolecen los AFI’s. No me resisto a poner una frase de Alvin Toffler: "Formular la pregunta correcta es más importante que dar la respuesta correcta a la pregunta equivocada".
El Big Data tiene (debe tener) todas las respuestas, pero lo realmente importante es plantear las preguntas adecuadas. En mi opinión la Singularidad Tecnológica (7) no se alcanzará cuando las máquinas se auto-mejoren, sino cuando puedan plantear las preguntas correctas. Dejo caer una, exagerada, frase al respecto: "Las computadoras son inservibles. Sólo te pueden dar respuestas". (8)

Me inquieta ver a estupendos profesionales en los grandes proyectos de Big Data paralizados (dar vueltas en círculo y crear power points que nadie lee / usa /aplica a los clientes, son también formas de parálisis) y literalmente infoxicados por sus grandes reservas de datos.

Resumen: Big Data si, pero antes formación. Hardware y licencias si, pero antes personas.


Me encantará recibir sus comentarios en sandro.denegri@gmail.com


PD. Mi mayor aprecio y solidaridad para con los hermanos venezolanos.

(1) No puedo dejar de mencionar que también estuvieron de moda términos como Calidad Total, Reingeniería, Programación Orientada a Objetos, Balanced Scorecard, CRM, ...

(2) Al parecer la frase jamás salió de boca de FG, por lo menos google no lo certifica.



(5) Si se omiten las petroleras estatales, o con intereses estatales, de la lista, BP y Shell serían las 2da y 3era respectivamente.

(6) Como ustedes sabrán, al analizar lo que hacemos es descomponer el todo (el problema) en sus partes, incrementando la cantidad de datos a trabajar. Siendo la síntesis la práctica inversa, donde sobre la base de las partes llegamos al todo (la solución).

(7) https://es.wikipedia.org/wiki/Singularidad_tecnol%C3%B3gica

(8) Algunas fuentes citan a Pablo Picasso como el autor de la frase. No he podido contrastar esta información.  

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