Muchas empresas grandes tienden a presumir del gran tamaño de sus Data Lakes: repositorios de datos en donde se almacenan todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala.

El motivo principal de esta extendida tendencia por poseer grandes volúmenes de datos no es otro que producir modelos predictivos cada vez más precisos con el fin de ofrecer un servicio lo más personalizado posible. En otras palabras, transmitir el mensaje adecuado a las personas adecuadas en el momento oportuno y anticiparse a todo lo que pueda ocurrir para impulsar la estrategia y/o la innovación de la organización.

No obstante, esta obsesión por acumular datos y más datos sin una estrategia detrás ha llevado a que el 68% de las empresas que emplean el análisis de datos no hayan alcanzado el éxito todavía, según una encuesta realizada por la revista Forbes. Estas empresas podrían ser víctimas de lo que conocemos como Fat Data.

¿Qué es el Fat Data y por qué es perjudicial para tu compañía?

Si bien es cierto que la información es poder, acumular grandes volúmenes de datos de manera desestructurada y sin alinearlos con la estrategia de negocio puede provocar la aparición de un temible monstruo llamado Fat Data; un término que se utiliza para representar la versión negativa del Big Data. Es decir, si el Big Data se basa en almacenar ingentes conjuntos de datos con el objetivo de tomar mejores decisiones, el Fat Data es toda aquella acumulación de datos no estructurados y que no aportan ningún tipo de valor a la empresa.

Para visualizarlo mejor, se debe ver la empresa como un organismo. Si lo alimentamos con productos de calidad que aporten un gran valor nutricional, estaremos contribuyendo a que el organismo mejore su salud y se vuelva más eficiente a la hora de realizar una actividad. Pero si lo alimentamos de comida basura baja en nutrientes, el organismo comenzará a debilitarse y el riesgo de enfermar aumentará, provocando que cada vez le cueste más esfuerzo producir energía para realizar actividades.

Y es que como hemos señalado en otros posts, tus datos pueden volverse en tu contra si no son de calidad , llegando a crear graves problemas en tu corporación como la pérdida de tiempo a la hora de encontrar y analizar datos, la toma de decisiones erróneas, costes innecesarios y pérdidas económicas graves, servicio al cliente mediocre o el incumplimiento de la Política de Privacidad de los Datos. Cuanto más grande sea el “fat” en tu data, más probabilidades habrá de que estos inconvenientes aparezcan.

Ten siempre en cuenta estos 4 aspectos para evitar el Fat Data

Muchas veces, el exceso de datos irrelevantes en la base de datos de una empresa se produce a causa del desconocimiento y de la complejidad de la información almacenada. En GantaBI OneClick  hemos establecido 4 aspectos que no debes perder de vista a la hora de recopilar datos:

• Calidad: recopila solo datos relevantes y variados que aporten valor a las decisiones de tu empresa.
• Volumen: asegúrate de tener suficientes datos para cada objetivo de negocio y para poder realizar predicciones.
• Velocidad y escalabilidad: adquiere herramientas de trabajo que posean la potencia de procesamiento adecuada que te permita gestionar esos datos.
• Conocimiento: cuenta con el conocimiento necesario en Gestión de Datos para poder ser capaz de definir prioridades y seguir los objetivos vinculados al Big Data en tu estrategia de negocio.

El Machine Learning puede salvarte del exceso de datos

Evitar el exceso de datos y la acumulación de información irrelevante son tareas de gran complejidad, especialmente si son humanos los que las llevan a cabo. Por suerte, los avances en Inteligencia Artificial , concretamente en la tecnología del Machine Learning, permiten que sea la máquina quien realice ese trabajo e incluso lo perfeccione.

Además, con el Machine Learning, cuantos más datos se recopilen mejor, pues la máquina aprenderá más, corrigiendo más errores y aumentando las probabilidades de éxito a la hora de tomar decisiones.

No solo es importante que conozcas la cantidad de datos que necesita tu empresa, también

para qué los quiere y cómo va a utilizarlos. Cuanto más definida esté tu estrategia de negocio, más sencillo será analizar e identificar la información que necesitas para alcanzar tus objetivos, sin olvidar la importancia de desarrollar un Gobierno de Datos  adecuado.