Miércoles 22 de Abril de 2026

Big Data, los riesgos de una mala información

11/2/2017

Las empresas deben entender que no es lo mismo tener mucha información, que tener información real, chequeada y de buena calidad.

informaciónCada día son más las empresas que se suman a las nuevas formas de análisis de información para tomar decisiones de negocios, pero en el camino hacia ello, puede ser muy fácil caer en el error de creer que tener mucha información, es igual a tener información real, chequeada y de calidad.
No ser consciente de esta diferencia puede costarle caro a las empresas que comienzan a basarse en datos para definir proyecciones, modelos nuevos de negocio y estrategias de crecimiento a largo plazo.
Tal como señala Ernest Davis en su artículo en Project-syndicate.org,
«El «Big Data», como se los conoce, sin duda aportará importantes avances científicos, tecnológicos y médicos, pero también plantea serios riesgos si se abusa de él o se lo utiliza de manera inadecuada”.
”En un futuro cercano, el Big Data podría mejorar significativamente la formulación de políticas gubernamentales, los programas de bienestar social y los sistemas de becas” agrega.
Los empresarios tienen hoy día más oportunidades que nunca para satisfacer sus necesidades de información.  La revolución tecnológica alumbró fantásticas formas de utilizar la inmensa cantidad de datos disponibles para afinar la gestión, tanto a lo interno como a lo externo. Es el concepto Big Data, que sí o sí hay que abrazar e implementar, para continuar siendo competitivos.
Para lograrlo, las empresas deberán convencerse de que la información que utilizan para tomar decisiones, debe provenir de fuentes no solo altamente especializadas en Big Data, sino también absolutamente despegadas de cualquier interés sobre esa información.
Uno de los peligros del Big Data es que se lo puede “engañar”. Cuando la gente sabe qué conjunto de datos se utiliza para tomar decisiones importantes que la afectan, tiene un incentivo para inclinar la balanza a su favor. Por ejemplo, si a los profesores se los juzga según los resultados de sus estudiantes pueden ser más propensos a «enseñar para el examen», o incluso a hacer trampa.
Ver artículo completo de Project Syndicate en, «
Qué hacer ante los grandes riesgos del Big Data«.