Escuché dos excepcionales charlas en TEDxCambridge altamente recomendables sobre las posibilidades y limitaciones de Big Data, planteadas por Sebastian Wernicke (Como usar los datos para hacer un programa de TV) y Tricia Wang (la perspectiva humana que hace falta al Big Data) Comentaré brevemente algunos de sus hitos.

Sebastian Wernicke compara la forma como Amazon y Netflix analizaron los macro datos similares para predecir qué programas captarían el mayor interés de la audiencia, para aplicarlo en las siguientes producciones. Amazon, escoge 8 candidatos para programas de TV y hace el 1er episodio de cada una para ponerla gratuitamente a la audiencia para medir el interés generado con millones de fracciones de datos. El hallazgo fue que Amazon debe hacer una comedia sobre 4 senadores republicanos (Alpha House”). Pero no logró el éxito de audiencia esperado.

En cambio Netflix tomó todos los pedazos de información recolectados (calificaciones de los programas, la historias de visión, los programas que más gustan, actores, productores, etc. y decidieron hacer una serie dramática sobre un solo senador (“House of Cards”) que fue un éxito espectacular. ¿Por qué la misma big data funcionó bien para Netflix y no para Amazon? Porque big data sirve para tomar todas las fracciones de información disponible para analizarlas y entender esas partes pero no es tan acertada para agruparlos para llegar a conclusiones que deriven en decisiones. En esa tarea es más eficaz el cerebro humano especialmente la intuición calificada y creativa de los expertos. Big Data es solo una herramienta.