Un dato es un elemento que hace referencia o es representativo de algo. Dicho de otro modo, es la expresión de todo lo que tenemos en la realidad. Los datos son impresiones a las que nosotros les extraemos carácter e información para así entender ésa misma realidad de la que han sido extraídos.
Algunos ya se habrán preguntado cosas como donde está el límite de esa definición, hasta que punto se le pueden extraer datos a cierto elementos del día a día y muchas otras. Pues límites no hay. Todo es portador y generador de información. Cada acción, decisión, preferencia, variación, elemento, etcétera, deja su huella en el universo y eso, por definición, son datos. Partiendo de ésa base, inclusive de las piedras se sacan datos. Solo es menester saber que datos se pueden sacar de una piedra. Desde la densidad, hasta la pureza de su composición, su posición y muchas otras.
Ése mismo margen de infinitud es el que se recomienda evitar, pues en él reside un oscuro e inconmensurable sinfín de posibilidades. Un mar que nos aparta de nuestros objetivos. Y, por seguir con la tónica, el Big Data no es mejor por contener más, pero si es más probable que, aquello que buscamos; nuestros objetivos, estén dentro de ése Big Data. Aun así, tantos datos no serían comprensibles ni usable por el ser humano sin ayuda de ciertas herramientas usadas por analistas, y reducidas así a tamaño útil. Parafraseando al señor Lindstrom, el “small data” es lo que hace que toda la información necesaria sea comprensible a una escala humana y aplicable a la realidad que mueve a las personas hacia sus metas.
De ahí proviene una gran parte de la mitología creada al rededor del Big Data; esa magia negra que, traída por expertos al mundo de los mortales, nos guía sin saber cómo hacia nuestra voluntad y deseos. Esos magos son algunos de los perfiles que vamos a explicar a continuación:
Data Analyst: También conocido como Data Scientist en las Américas, son las personas encargadas de extraer conocimientos de los datos ya procesados y recolectados. Esos “insights”, son los que determinarán el futuro de la empresa y los usuarios en cuestión (al menos, en las empresas guiadas por datos; “Data Driven Companies”). Además, deben buscar fuentes alternativas de extracción de datos (a veces, fuera de internet), asegurar la calidad de la información y los datos en si mismos, plantear ése “small data” a la dirección a través de informes o presentaciones que amparen dichos insights y los cedan de forma comprensible al resto de personas que deban saber de ellos.
Data Scientist: También conocido como data Analyst para los americanos (lo siento, no puse yo los nombres y lleva a confusión de todo tipo), son los profesionales que escarban en los procesos de extracción, la inteligencia de la transformación de los datos no tratados, la algorítmica detrás de cada módulo de computación de éstos, para que consigan aquello para lo que los han concebido.
Data Manager: Ésta es igual en todos los lados (por suerte). Personal encargado de gestionar los objetivos tanto de analistas como de científicos, de cuadrar ambos lados para que las necesidades de conocimiento y los objetivos del resto del personal queden siempre cubiertos con la máxima precisión. Perfil experto en los dos restantes y en los procesos pedidos y diseñados, las dinámicas de los datos, sus transformaciones y las herramientas que usa cada parte, pero que en su día a día no tiene la necesidad de entrar a usar, más allá de saber que se están usando y con qué fin.
Autor: Marc Vea