El trabajo en Big Data: Cómo evitar el sesgo

Actualmente el Big Data es una herramienta de análisis de datos de gran utilidad para muchas empresas y organizaciones. Se trata de una estrategia de negocio que procesa las grandes cantidades de información con las que trata una empresa. Gracias a esta tecnología, se pueden responder a preguntas que mejoren las probabilidades de éxito de la empresa.

A pesar de sus beneficios, el Big Data también puede presentar errores. Estos errores pueden dar origen a sesgos que afecten en la información y los resultados. ¿Te interesaría saber más sobre este aspecto del Big Data? ¿Quieres conocer algunas de nuestras recomendaciones para evitar el sesgo? ¡Sigue leyendo!

Los problemas del Big Data

Como ya hemos explicado, el Big Data también pueden afectar negativamente el trabajo de los llamados ‘data scientists’. Este trabajo puede ser influenciado negativamente por el sesgo o influencia de valores negativos, o por otros elementos externos. Es decir, a veces realizar investigaciones o análisis con esta tecnología puede presentar ciertas dificultades. Uno de los analistas de Futurum Research, Daniel Newman, sugiere una serie de recomendaciones que pueden evitar este problema. En este artículo te hablamos de 6 de las recomendaciones más importantes para triunfar como data scientist y evitar el sesgo.

• Conoce tus objetivos

Todo data scientist debe conocer cuáles son sus objetivos en una empresa. Es decir, qué problemática debe resolver o qué respuesta debe dar. Esta respuesta no debe ser exactamente lo que el data scientist piense, sino la mejor solución para el problema a resolver. Por ejemplo, si lo que se necesita es mejorar el servicio de atención al cliente, se necesita encontrar la mejor manera de lograrlo. Si el data scientist quiere saber a qué tipo de cliente dirigirse, debe obtener información de aquellos que ya han comprado o contratado los servicios. Igualmente, si quiere saber a quién dirigir su marketing online, debe saber qué tipo de gente entra en su página web.

• Desarrolla tus propios métodos

Antes de comenzar el análisis de datos, un data scientist debe poner en práctica un plan concreto. Este plan debe estar basado en una series de preguntas relativas a la relación del Big Data dentro de la empresa. Por ejemplo, ¿qué sistemas de seguridad utiliza la empresa para asegurar que sus empleados no usen el Big Data para su propio beneficio? ¿Qué camino debes seguir para conseguir los objetivos de la empresa, y no de un equipo individual? Todo esto debe conocerse para evitar los errores que puedan surgir.

• Conoce a tu equipo

A pesar de que mucha gente está a favor de las prácticas del Big Data, también hay detractores dentro de cada empresa. No todo el mundo está a favor de tomar decisiones basadas en el análisis de datos. Pero esto tiene solución. Como data scientist, debes conocer y entender al equipo, sus prejuicios y sus prioridades. De esta forma, y teniendo sus intereses también en cuenta, podrás lograr integrar prácticas del Big Data en sus procesos también. Haciéndoles entender las ventajas de esta tecnología lograrán deshacerse de sus prejuicios respecto a ella.

• Desarrolla hipótesis, pero no dependas de ellas

Los data scientists deben proponer hipótesis potenciales, pero también deben poder admitir cuando estas son erróneas. Debes estar abierto a aceptar otras hipótesis o posibles soluciones que beneficien a la empresa. Además de ser beneficiosos para evitar el sesgo, asegura que la gente no tenga miedo de admitir sus errores y poder mejorar. Por otro lado, aceptar que ciertas hipótesis no son correctas, puede ahorrar tiempo y dinero a la empresa.

• No te precipites

Esta recomendación está estrechamente relacionada con la anterior. Cualquier persona dentro del equipo de marketing de una empresa tiende a tener sus propias ideas sobre cómo funciona esta. Sin embargo, estos prejuicios e ideales personales deben dejarse a una lado para limitar los errores y el sesgo en una empresa. Para lograr esto, los data scientist deben alejarse de la situación y encontrar otra perspectiva distinta a la suya.

• Acepta las respuestas

A pesar de que el trabajo de alguien que trabaja en análisis de Big Data es aceptar las respuestas que este brinda, a veces esto es cuestionable. Si sientes que algo no encaja con la respuesta, cuestiónala, haz un análisis más profundo. Es posible que esto se deba a errores en las hipótesis, en el primer análisis u otros factores. Limitar el sesgo es algo que se puede lograr con poco. Así que es importante conocer el desarrollo de las soluciones que el Big Data propone para poder corregirlas.

Estas son solo algunas de las muchas maneras de evitar y limitar el sesgo dentro del trabajo en Big Data. Sin embargo, hay mucho más que conocer si lo que quieres es trabajar dentro de este campo en un futuro. Por eso te proponemos el Máster en Big Data Presencial de la Universidad Camilo José Cela. ¿Quieres ser un experto en Big Data? ¡Inscríbete ya!