Cómo hacer un mejor uso de los datos no solicitados

1 septiembre, 2020
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Un informe de Ipsos revela que aún existen ciertas carencias en el uso de los datos por parte de las empresas.

Los datos nos rodean. Cada gesto o acción que se realiza genera información. Información que otras empresas utilizan para conocer mejor al consumidor. Sin embargo, hay una gran cantidad de datos que aunque se obtienen, no se han solicitado previamente. ¿Qué hacer con ellos? ¿Cómo se puede hacer un mejor uso de esa información no requerida?

Recientemente, Ipsos ha realizado un estudio en el que se analizan los desafíos de la llamada ‘ciencia de datos’, además de la calidad de la información que se recoge y de los usos de ésta.

El principal desafío que se expone en el informe tiene que ver con el de dominar las nuevas fuentes de datos y combinarlos para generar conocimiento.

En ese sentido recuerdan que el Big Data comenzó a impulsarse a raíz de la aparición de ordenadores potentes y del uso de algoritmos informáticos para recopilar la información. Esto ha hecho posible el surgimiento de
tecnologías de reconocimiento de imágenes que se usan para diagnosticar a pacientes hasta el uso de prototipos de vehículos autónomos.

Cribado de datos

El aprendizaje automático tiene exigencias estrictas para la calidad porque los datos incorrectos afectan al proceso de dos maneras. En primer lugar, los datos recogidos se utilizan para entrenar el modelo predictivo y después tomar decisiones.

Para entrenar correctamente un modelo predictivo, los datos históricos deben satisfacen tanto una amplia cobertura como altos estándares de calidad. En definitiva, los datos deben ser correctos.

No obstante, el informe revela que hoy en día la mayoría de los datos no cumplen con la calidad básica. E insta a los data scientist a hacer un cribado previo de los datos.

Además, hay otro tipo de problemas asociados al uso de datos. Por ejemplo, las notas escritas a mano y el uso de acrónimos locales han complicado enormemente los esfuerzos para aplicar el aprendizaje automático al tratamiento del cáncer. Así, la calidad de los datos es igualmente un gran desafío para su implementación.

El informe de Ipsos pone de manifiesto que aunque el equipo de data science puede haber hecho un buen trabajo cribando los datos, aún puede verse comprometido por uso incorrecto de ellos.

Más investigación

En el estudio de Ipsos se reclama «más investigación» para hacer un uso correcto de los datos, tanto de los que se piden como de los que no. A su juicio, el Big Data y el data science continuarán revolucionando el mercado. No obstante, es algo que necesitará «más investigación para
identificar y comprender mejor quién se esconde detrás de los datos».

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