Del Big Data al Smart Data

En el entorno Social Media se trabaja mucha información con muchos datos. ¿Tantos como para llamarlo Big Data? Probablemente no, porque no podemos trabajar con más datos que los que somos capaces de manejar para realizar análisis y extraer conclusiones.

Ahora bien, si nos preguntamos…  ¿las redes sociales son uno de los factores de crecimiento exponencial de la cantidad de datos que se generan en el mundo? La respuesta es fácil, sin dudarlo, sí.

El pasado agosto Mark Zukerberg anunciaba que, por primera vez, 1.000 millones de personas se conectaban a Facebook en un solo día.

Si tenemos en cuenta los datos que cada uno de nosotros facilita a Facebook, los datos que Facebook obtiene de nosotros en base a nuestro comportamiento en la red social y los datos que generan las interacciones con usuarios, contenidos y aplicaciones… efectivamente, estamos hablando de Big Data.

Sumemos ahora a esto algunos datos más:

• Los datos que generan los más de 1.000 millones de usuarios de YouTube.
• Los más de 400 millones de usuarios de Instagram.
• Los más de 380 millones de usuarios de LinkedIn.
• Y los más de 300 millones de usuarios de Twitter.

Todos estos datos tienen una cosa en común: no dejan de crecer.

Cada día generamos más datos y somos capaces de guardarlos en máquinas más grandes, al tiempo que somos capaces de procesarlos utilizando tecnología más sofisticada. Todo se hace más y más grande. Todo se hace más y más complejo.

Es la complejidad el verdadero caballo de batalla, no la cantidad. Obtener patrones comprensibles de una inmensidad de datos caóticos es algo extraordinariamente complejo. Procesar enormes cantidades de datos requiere potencia. Identificar patrones, proponer hipótesis, realizar simulaciones y plantear soluciones requiere inteligencia. La inteligencia para encontrar soluciones pasa por la inteligencia para plantear hipótesis. Si queremos llegar a una conclusión valiosa debemos partir de una hipótesis razonable.

Las herramientas de análisis y monitoring nos proporcionan una enorme cantidad de datos. Cualquier herramienta, desde la más básica a la más sofisticada, nos puede sepultar bajo ingentes conjuntos de números, porcentajes y gráficos. No todos son igualmente relevantes. No todos tienen la misma importancia ni la misma utilidad de cada a extraer conclusiones tácticas o estratégicas. Decir esto es lo mismo que decir que no todos los indicadores tienen el mismo valor. Por lo tanto, hay que ponderar. Priorizar.

Cada Estrategia es distinta y cada Plan de acción diferente, porque cada proyecto tiene planteados sus propios objetivos. No se puede generalizar en casi nada cuando hablamos de indicadores. Pero sí se puede generalizar en una cosa, una en concreto: Social Media no es cantidad, es Comunidad. Y Comunidad no es cantidad es afinidad. Y afinidad no se traduce en “me gustas”, se traduce en interacciones.

Para medir y monitorizar las interacciones no es necesario disponer de grandes estructuras de procesamiento de datos (lógicamente, todo depende de la magnitud de aquello que queramos monitorizar), lo que sí es necesario es definir muy bien qué tipo de interacciones nos interesa generar, cómo las vamos a medir, cómo las vamos a interpretar y, una vez medidas e interpretadas, qué vamos a hacer con la información.