Durante muchísimos años, el Big Data (en español, los macrodatos) ha sido uno de los puntos centrales de muchas empresas. Manejar un torrente de datos tan grande, con información de todo tipo, era clave para entender muchos aspectos del negocio y obtener información sobre dónde se necesitaba mejorar. No importa su estructura, origen, o la pregunta: si da alguna respuesta, es útil.

Todo este planteamiento puede estar a punto de cambiar con la aparición de dos nuevos términos: el Small & Wide Data. Las dos nuevas formas de visualizar la utilización de los datos han supuesto un cambio hasta tal punto que, desde Gartner, estiman que el 70% de las organizaciones (no aclaran si a nivel internacional o de país) centrará su estudio de datos en las dos nuevas corrientes.

Definiendo las nuevas tendencias

Empezando por el Small Data, tal y como indica su nombre, es la versión opuesta al Big Data: usar un pool de información más pequeño, pero extrayendo aún un buen nivel de información. Para esto, se suelen emplear técnicas como series de tiempo o el aprendizaje propio. En el caso del Wide Data, permite el análisis y combinación de muchas fuentes de datos distintas, ya sean grandes o pequeñas, estructuradas o no. Emplea lo que se conoce como X analytics (gracias, de nuevo, a Gartner), que busca las relaciones entre esas fuentes y la X inicial señala la increíble variedad de fuentes que se pueden emplear: audio, vídeo, temperatura,… ¡incluso olores!.

Ambas buscan facilitar el trabajo analítico para hacerlo más robusto y con una IA más capaz, llevando a la empresa a tener una mayor percepción del entorno. A cambio, se espera reducir la dependencia de muchas industrias del Big Data como formato para nuevos estudios. Jim Hare, VP de investigación en Gartner, afirma que «los líderes de D&A (Data & Analytics) emplean ambas técnicas cuando se enfrentan a retos como una baja disponibilidad de los datos o necesitan reforzar sus modelos investigativos con una mayor variedad de éstos».

Aplicaciones de ambos formatos

Junto al desarrollo del Small & Wide Data ya se han explorado algunas áreas potenciales. La primera de ellas es la relación con el cliente y su experiencia en general: previsión de la demanda de un producto, inteligencia emocional y de comportamiento en tiempo real (aplicado a la hiper-personalización). Ambas ideas usarían, en este campo, las dos técnicas para buscar datos más concretos o más dispares, pero aún relacionables) sobre cuánto producto vas a necesitar para tus clientes o los patrones de voz en una llamada para que la IA o el trabajador sepa cómo interactuar de manera apropiada a cómo se sienta ésta.

Otras áreas que se afirma tienen mucho futuro es la seguridad física junto a la detección de fraudes (aprovechando, por ejemplo, el cálculo de relaciones entre diferentes comportamientos o señales escritas), y la mejora de los sistemas autónomos adaptivos, como los robots, que pueden usar el Small & Wide Data para mejorar el aprendizaje constante de su entorno, en sentido de espacio y tiempo, a través de diferentes sensores.

Nuevas tendencias cada día

Una IA más responsable, inteligencia para decisiones, consumidores «aumentados»,… Todos los días podemos encontrar una nueva tendencia en el mundo de la tecnología o los datos. La cantidad de empresas trabajando en cada una de estas nuevas tendencias varía mucho dependiendo del atractivo y la oferta real, pero la intención es siempre la misma: adelantar la tecnología, al cliente, al trabajador o las tres opciones a la vez.

Esto no ha hecho nada más que empezar: la pandemia ha hecho que muchos pisen el acelerador para ofrecer soluciones a todos los sectores afectados y por quedar afectados, y cada vez cuentan con más proveedores y desarrolladores. La evolución que vamos a ver en los próximos años superará con creces a las de los últimos 20 años, así que más vale no quedarse atrás y empezar a aprender sobre cómo manejar los datos.