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Comprender el Big Data: cómo separar el grano de la paja

Cómo separar el grano de la paja; comprender el Big Data (Parte I)

Diciembre 19th, 2014
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Paula Altares
Graduada en Periodismo y con el Máster en Analista de Inteligencia, desarrolla su carrera en el análisis de inteligencia aplicado a diversos campos.

CÓMO SEPARAR EL GRANO DE LA PAJA: COMPRENDER EL BIG DATA (I)Del Big Data al Small Data; analizar grande para concluir en pequeño.

Desde que el Big Data se empezara a popularizar como término, se ha ido abriendo paso la necesidad de asumir y lidiar con esta realidad en el contexto actual. El surgimiento del análisis de Inteligencia es una muestra de ello. La necesidad de gestionar los grandes volúmenes de información que ofrecen las redes y de aprovecharla para un conocimiento que reporte valor a las empresas hace imprescindible un tratamiento de la información penetrante y eficaz de los contenidos de los datos capturados. Y, ¿cómo comprender mejor los big data para una gestión óptima de los mismos?

big data

Sobre el big data

Enrique Dans describía el big data ya hace unos años como una tendencia que habría de resultar clave para el mundo empresarial:

Si tu empresa no tiene un problema con la analítica de datos, es simplemente porque no está donde tiene que estar o no sabe cómo obtener información del entorno: en cuanto unimos a la operativa tradicional y a las transacciones cuestiones como una cada vez más intensa interacción bidireccional con los clientes y el movimiento de analítica web que generan las redes sociales de todo tipo, nos encontramos un panorama en el que no estar supone de partida una desventaja importante con respecto a quienes sí están. Se trata, simplemente, de que operar en el entorno con mayor capacidad de generación de datos de la historia conlleva la adaptación de herramientas y procesos.”

Se requieren nuevos modos de manejar las grandes cantidades de información que ofrece el universo digital, y las tradicionales no son suficientes. Por ello, se diseñan software especializados y surgen profesionales dedicados al tratamiento y el análisis de estos inmensos océanos de datos.

CÓMO SEPARAR EL GRANO DE LA PAJA: COMPRENDER EL BIG DATA (I)Y en este punto se encuentra el análisis de Inteligencia Económica, que implica un proceso de lectura y aprehensión de la información, que luego coloca, como un puzzle, de forma expositiva clara conformando la realidad completa que forma esa información. Para ello ha de contemplar el trasfondo y no mantenerse en la lectura superficial, engañosa en múltiples ocasiones.  El análisis de Inteligencia aplicado a big data no es mera descripción; es algo más . Se trata de, basándose en una comprensión de los hechos y de las variables e intereses que giran en torno a ellos, procurar unas líneas de acción estratégicas para la gestión de los mismos que ayude al decisor.  Y para llegar a desarrollar tal fenomenológica tarea, el análisis de Inteligencia Económica ha de comprender y verificar los métodos de razonamiento e inferencia propios en una continua dinámica de revisión del proceso y los resultados, en una continua dinámica de pensamiento crítico y autocrítico.

big data

Yendo a los hechos: ¿qué tipo de mensajes puede haber?

Partiendo de las unidades de información que ofrece el universo big data, es posible realizar una clasificación de las características de los mismos y fijar unas tipologías que ayuden a establecer una primera estructuración de la naturaleza de los contenidos.  Considerando esto, se podría hablar de:

  • Informaciones expositivas: expuestas de un modo prácticamente objetivo, se centran en una descripción átona de un hecho. En función de su nivel de argumentación, podrán aportar un mayor o menor nivel de valor o de influencia.
  • Informaciones sutilmente valorativas: este tipo de contenidos disfrazan tras un velo de neutralidad un juicio o enfoque que sitúa en una percepción subjetiva el hecho que tratan. La detección de tal sesgo y el tenerlo en cuenta en su labor han de ser las tareas de todo profesional del análisis de Inteligencia.
  • Informaciones de mensaje múltiple: requieren de la observación para detectar aquellas informaciones que hacen referencia en su exposición diferentes contenidos al mismo tiempo. Requiere de saber leer, además, el nivel connotativo y el denotativo de tales mensajes para acceder a un análisis de lo que quiere transmitir lo más exacto y completo posible.
  • Informaciones valorativas: CÓMO SEPARAR EL GRANO DE LA PAJA: COMPRENDER EL BIG DATA (I)son aquellas que expresan una opinión o incluyen una intención enjuiciadora clara en su mensaje. Como ocurriera en las expositivas, pueden presentar un nivel de argumentación mayor o más pequeño. No obstante, se requiere observar más detenidamente éste, ya que influye de manera más manifiesta en el momento de analizar tal contenido:
    • Valorativas argumentadas: serán susceptibles de presentar un mayor nivel de influencia, debido a que sus percepciones aparecerán apoyadas en hechos y /o razonamientos que contribuirán a dar más peso a lo expresado en la información inicial analizada.
    • Valorativas sin argumentar: expresan un enjuiciamiento o percepción que ha de ser tenida en cuenta, pero que posee una naturaleza más débil debido a la ausencia de razonamientos que refuercen la idea o conclusión que expresa. Posee por ello menor calado, dado que la fuerza argumental promueve la difusión y la influencia.

Tener en cuenta estas categorías permite ubicar la naturaleza de las informaciones que se trabajan, y a partir de eso, saber asignar su valor en el entorno global analizado en el que se ubican.

Por ello, el siguiente artículo se detendrá en las cuestiones clave para efectuar una interpretación correcta de las informaciones analizadas, desarrollando a su vez la importancia de una percepción crítica y consciente de los prejuicios –objetivo al que la hermenéutica, como se verá, tiene mucho que aportar-. Todo, en pos de una labor de Inteligencia de big data destinada a comprender para exponer.

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Paula Altares

Analista de ID Inteligencia
paulaaltares@idinteligencia.com
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