A matter of fact?
La ciencia de los datos ha sido parte de la generación de conocimientos y de la orientación durante años. Hoy en día, el nuevo desafío que se plantea es hacer un mejor uso de una gran cantidad de lo que llamamos datos "no solicitados" o "pruebas del mundo real" que se recogen con fines distintos de la investigación de mercado.
El viaje para dominar estas nuevas fuentes de datos para generar conocimientos ofrece nuevas y emocionantes oportunidades, pero hay trampas en el camino. Se ha hecho evidente que los grandes datos no se traducen automáticamente en grandes conocimientos. La calidad de los datos es el problema clave con el que los científicos deben lidiar. Y las cuestiones más complejas requieren no sólo más datos, sino datos más diversos y exhaustivos, lo que trae consigo 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 puedes encontrar soluciones prácticas para el uso de Big Data incluyendo ocho reglas para integrar exitosamente los datos de múltiples fuentes.
La opinión de Ipsos es que Big Data y la ciencia de los datos continuarán perturbando las percepciones 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 que hay detrás de los datos.
