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Caso LEGO (Analytics) - ¡Qué no te pase!



El uso constante datos está presente en todos lados: retratos que compartes en Facebook, los whitepapers que publicas en LinkedIn, los mensajes que envías por Whatsapp; tú y el resto de la humanidad generan a diario 2.5 quintillones de bytes, suficiente información como para construir una torre de CD’s que vaya desde la Tierra hasta la Luna, y de regreso.


Lo que hace que el Big Data sea tan útil, es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían qué tenían, además que pueden conocer los hábitos de sus clientes como nunca antes. En otras palabras, proporciona un punto de referencia espectacular; pero con una cantidad tan grande de información, es necesario de profesionales que conozcan de qué manera los datos pueden ser usados en beneficio de la empresa. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible, permite evaluar millones de datos de comportamiento, analizarlos en segundos y presentarlos de una manera amigable y entendible para el ser humano, que como resultado permitirá una toma de decisiones con un alto nivel de asertividad (cerca del 95%).


Por esta razón, los profesionales que son capaces de extraer conclusiones correctas a partir de un análisis de datos son muy cotizados en cualquier sector empresarial. Para acercarse un poco más al mundo y tener más eficacia predictiva, el Big Data debe encontrar un modo eficaz de integrar en su análisis esas herramientas “obsoletas” que son: la intuición, la experiencia y el sentido común.


Uno de los casos más elocuentes es el caso de Lego. La marca de juguetes danesa cambió de estrategia a principios de siglo, basándose en modelos estadísticos que sugerían que las nuevas generaciones de niños sufrían déficit de atención debido a la sobreabundancia de estímulos de todo tipo y les resultaban frustrantes los juegos difíciles. Por esta razón, optaron por introducir al mercado juegos de construcción más simples, con menos piezas, más grandes y fáciles de encajar.


Sus ventas se desplomaron sin explicación aparente. Años después, prefirieron realizar una serie de encuestas cualitativas a un número muy limitado de niños y llegaron a conclusiones sorprendentes: en realidad, los niños tendían a cogerle más cariño a los juguetes y objetos que les exigían una mayor inversión intelectual y emocional. Sus posesiones más valiosas eran aquellas con las que podían jugar durante horas sin aburrirse. Algunos, por supuesto, no superaban la barrera de la frustración ni las dificultades de la curva de aprendizaje, pero eran la minoría. Lego volvió a los juegos de construcción complejos y salió del bache en el que le había puesto su fe en el Big Data y su mala aplicación.


La responsabilidad detrás de la tecnología Big Data requiere profesionales conscientes de las ventajas e inconvenientes de esta. El gran problema no es cómo almacenar datos, sino cómo interpretar y analizar la información obtenida.


Después de una década aferrados a los datos, los analistas concluyen que la única forma de que estos nos sean útiles es añadirle el componente “humano”, que conlleva el sentido común.


Toda la información relevante sobre clientes, mercado, rendimiento de la empresa, de inversiones publicitarias y hábitos de uso y consumo, debe ser medida, procesada y analizada con el objetivo de tomar decisiones informadas que mejoren el rendimiento del negocio.


La conversión de estos datos en información útil facilita la toma de decisiones acertadas en las empresas. El análisis de datos es una figura muy importante dentro de la ejecución de un proyecto Big Data, ya que es el encargado del análisis e interpretación de los datos y de dar respuesta a los objetivos planteados en el ámbito de un proyecto. Los datos sin que alguien los analice, evalúe e interprete correctamente solo son datos en el aire, y simplemente no funcionan.



Equipo IDECOM

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