Al recopilar la información de Big Data siempre se debe tener en cuenta las palabras claves de todo el entendimiento: Correlación y contexto.

La importancia de la correlación y contexto en la analítica

Ya sea en tu trabajo cotidiano como analista web o como programador que recopila información de Big Data de la empresa, siempre pero siempre se debe tener en cuenta las palabras claves de todo el entendimiento: Correlación y contexto.

Según la Real Academia Española, correlación significa la Correspondencia o relación recíproca entre dos o más cosas o series de cosas.” La correlación es un tema muy delicado debido a que con la explosión de datos que ahora poseemos es muy fácil caer en correlación equivocadas o supuestas. Por más que pueda parecer lógico, se necesita replantear varias veces el sentido que significará tratar de encontrarle sentido a dos datos. Eso a la larga es un gran problema de los ejecutivos que trabajan directamente con Big Data. 

El mes pasado Tom Fisburn dibujó un increíble comic que desarrolla todo lo que significa equivocarse en determinar la correlación de datos:

big data problema correlacion

“La correlación entre cabezas rapadas y aumento de ventas es significante” Los datos no guardan relación pero pueden cruzarse y hallar una “lógica” forzada. Antes teníamos 4 variables para analizar, ahora tenemos 1000 variables. ¿Eso importa? Más datos nos significa un mejor entendimiento.

Para evitar esto, podemos tener bien en claro el contexto que rodea la información. Sin estos upper-datos no se podría entender muchas cosas. Apliquemos el contexto que utilizamos para entender nuestra vida hacia las variables del Big Data. Los wearables, las apps de trackeo del yo cuantificable son capaces de recopilar muchos datos, pero sin un contexto no tendría mucha importancia seguir monitoreando tus latidos del corazón o los pasos que realizas al día.

contexto coincidencia big data

 

Si no aprendemos a leer el contexto, pronto entenderemos que todas las cosas son coincidencias de la vida.

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