Es más que evidente que hemos llegado a la tierra prometida de Big Data. Se nos prometen miles y miles de soluciones que nuestra limitada humana capacidad no es capaz de conseguir. El poder ilimitado de análisis de las máquinas nos acerca a un mundo desconocido. Nos dicen lo que hay detrás de nuestra (i)lógica humana. Nos proponen una aproximación diferente, un mundo de correlaciones y no de causas. Nos dicen que cuando A pasa B. ¿Por qué? Eso no importa. Sucede.
La lógica de Big Data es una lógica que se nos escapa entre nuestras neuronas. Está basada en una capacidad para procesar de la que no disponemos en nuestro humano equipamiento de serie. Nosotras no estamos diseñadas para hurgar entre tanta información. No al menos de la forma en que Big Data recorre el camino de lo desestructurado hacia lo estructurado. Las cantidades son de tal volumen que no hay manera.
Nosotras, las personas, somos más de Small Data, de intuición, inteligencia emocional y química personal.
Small data is data that is small enough size for human comprehension. About one quarter of the human brain is involved in visual processing, and the only way to comprehend Big data is to reduce the data into small, visually-appealing objects representing various aspects of large data sets or data «features» (such as histogram describing data projections and relationships, charts, scatter plots) that can be understood by humans. The term «big data» is about machines and «small data» is about people.
El problema puede estar en que Big Data se nos independice. Hablamos de ello en ¡Fuera humanos! Decisiones basadas en datos. Porque es una tentación aceptar la verdad de los datos, la objetividad, eso de que «lo dice el sistema«. Para que tomemos decisiones necesitamos que Big Data pase a Small Data. Como nuestra lógica es diferente a la de las máquinas, necesitamos sentir que las correlaciones se traducen a causas. Siempre hemos funcionado así: la motivación es una de las cuestiones a las que más tiempo de análisis se dedica. Y recordemos que hurga en por qué hacemos lo que hacemos. Busca causas.
Comento lo anterior porque cada vez que leo algo con fundamento sobre Big Data siempre se acaba llegando a la vertiente socio-cultural de todo esto. La traducción de la extraordinaria capacidad de análisis de Big Data a Small Data es muy compleja. Esa traducción supone un cambio de lógica. El humano está condicionado por miles de años de progreso. Aprehende el mundo con un esquema de valores que salta por los aires si acepta, sin más, lo que Big Data le dice que tiene que hacer.
Y el asunto es que vamos a tener que entendernos entre estas dos lógicas diferentes. No estamos acostumbrados a hacer las cosas porque sí, porque correlacionan. Siempre hemos buscado causas y comprender lo que hacemos. Big Data complementa nuestra capacidad con otra perspectiva. ¿Complementa? Quiero pensar que llegaremos a un acuerdo pero no sin antes «sufrir» porque la tecnología -es ya más que evidente- nos saca varios largos de ventaja en muchas capacidades antes estrictamente humanas.
Sí, Small Data es nuestra zona de confort. Es lo conocido, lo que nos define como humanos. Pero la tecnología también nos hace humanos. Nos diferencia de otros seres vivos. Somos inteligentes y creamos tecnología. Pero la tecnología que creamos nos supera. Como nos explican Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee, del MIT Center for Digital Business en The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, ha cambiado la escala. Nosotros estamos preparados para escalas lineales y la tecnología es capaz de manejarse con escalas logarítmicas.
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P.D. Gracias a AnaCris por dejar un comentario en el post Big Data o su contrario 5S: cuando menos es más. Gracias a él he escrito este artículo.
24 comentarios
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[…] creemos que esto va a salir bien si todavía no controlamos el Small Data? Que es el ámbito donde el ser humano y los datos pueden encontrar un punto de encuentro para […]
[…] Lo segundo que debería llamar tu atención es dominar el small data. […]
[…] pues, es posible detectar patrones, centrarse en subconjuntos específicos (pasando a trabajar en el más accesible small data), observar las redes que se crean o percibir puntos de convergencia. Un gran complemento para la […]
[…] Machine To Machine. ¡Humanos fuera! Analítica más allá de la razón. Dejemos a un lado las causas y decidamos según correlaciones de datos. Fábricas que no necesitan […]
[…] específicos. En realidad, se trata no tanto de “conocer”, sino de un simple ejemplo de gestión por correlaciones y no por casualidades, tan propia del actual predominio de los datos. No parecería tan importante […]
[…] hablando de small data, de reducir y no de incrementar. Cosas de los tiempos VUCA, que admiten Big Data y Small Data a partes iguales […]
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