Durante los últimos años hemos visto innumerables casos de éxito teniendo como base el análisis y aprovechamiento de la información extraída de grandes cantidades de datos. Pocos cuestionan ya la importancia del Big Data, siendo uno de sus principales usos el mejor entendimiento de las personas, o en el contexto empresarial, la mejor comprensión de nuestros clientes con la finalidad de ofrecer el mejor producto o servicio posible.
La captura y análisis de los insights de nuestros clientes para la toma de decisiones se ha convertido en un factor de éxito para las compañías, pero, ¿es suficiente con el Big Data?
La antropóloga Tricia Wang defiende la necesidad de completar el análisis del Big Data con lo que ella denomina Thick Data, o en otras palabras, ‘datos espesos’ o ‘información en profundidad’.
Para aplicar análisis sobre datos masivos se requiere que estos puedan ser analizables, es decir, se deben aplicar técnicas de normalización y estandarización antes del análisis, lo que puede llevar a que el conjunto de datos pierda contexto, significado e historias. Este tipo de información es la que se pretende obtener, a través de un análisis subjetivo en el que se contemplan la personalidad y las experiencias de los clientes.
El Thick Data se basa en técnicas de investigación cualitativas, tales como entrevistas o grupos de discusión, mediante las cuales se trata de conocer el comportamiento social de la población estudiada. Empleada en conjunto con el Big Data se consigue una mayor comprensión de la información, teniendo una mayor relevancia a la hora de analizar escenarios desconocidos, previo lanzamiento de nuevos productos o servicios, de los cuales no se tiene una gran información que analizar o no se conoce las variables que se deben contemplar.
Este tipo de análisis no solo resulta útil como para realizar estudios de mercado, sino que también tienen importancia a la hora de definir una estrategia organizacional, ayudando a prever el impacto de los cambios desde una perspectiva cultural.
Ahora bien, el Thick Data no pretende posicionarse como un sustituto al Big Data, sino como un complemento para alcanzar el máximo conocimiento del campo estudiado. Ya que, pese a que los avances tecnológicos facilitan cada día la obtención de información de forma sorprendente, todavía hay matices que se escapan del alcance de las máquinas, teniendo pues que ser complementados con habilidades que únicamente los humanos pueden brindar, al menos por el momento.
Diego Miguel, Máster en Consultoría de Transformación Digital con Salesforce
Fuente: BCSM
