¿Una cuestión de hecho?
La ciencia de datos ha sido parte de la generación de información y la orientación durante años. Hoy, el nuevo desafío en la mano es hacer un mejor uso de una gran cantidad de lo que llamamos datos "no solicitados" o "evidencia del mundo real" que se recopilan para fines distintos de la investigación de mercado.
El viaje para dominar estas nuevas fuentes de datos para generar información ofrece nuevas y emocionantes oportunidades, pero hay dificultades en el camino. Sin embargo, esto puede evitarse si sabe dónde buscar.
Ha quedado claro que Big Data no se traduce automáticamente en Big Insights. La calidad de los datos es el problema clave que los científicos de datos deben resolver. Y las preguntas más complejas requieren no solo más datos, sino también datos más diversos y completos, lo que genera aún más problemas de calidad.
No existe tal cosa como un "algoritmo mágico". Si los datos son malos o la cobertura es pobre, incluso los mejores algoritmos de IA son inútiles. Peor aún, sin conocimiento y consideración, los algoritmos más poderosos pueden producir los resultados más engañosos.
En este documento, encuentre soluciones prácticas para usar Big Data, incluidas ocho reglas para integrar con éxito datos de múltiples fuentes.
La opinión de Ipsos es que Big Data y data science continuarán interrumpiendo los conocimientos del mercado. Pero no podrán abordar todas las necesidades de información de la industria. Sigue habiendo una firme necesidad de investigación primaria y una mayor combinación de fuentes de datos, incluida la investigación cualitativa, ya que siempre necesitaremos a alguien que pueda contar la historia humana detrás de los datos.