Las dudas que nos asaltan son numerosas, y no creo que exista una respuesta única y válida, pienso que todo depende. El análisis de gran cantidad de datos sobre el comportamiento y consumo humano puede ayudarnos a determinar y entender patrones de conducta, lo cual puede favorecer la toma de decisiones. Algunos ejemplos de la aplicación del Big Data son los siguientes:
• Walmart descubrió, a partir del cruce de sus informes de ventas con los datos meteorológicos, que las galletas Pop-Tarts® se vendían muchísimo tras la alerta de un huracán. Esta información hizo que la multinacional posicionara esas galletas de forma destacada cada vez que se anunciaban fuertes temporales, lo que redundó en un incremento de beneficios. Para la cuenta de explotación de Walmart, el Big Data fue de gran ayuda.
• En el mundo sanitario, el hospital de Toronto utiliza el Big Data para monitorizar bebés en la unidad de neonatos, y graba y analiza los latidos y el patrón de respiración de cada bebé; de esta manera, esta unidad ha desarrollado unos algoritmos que pueden predecir infecciones 24 horas antes de que los primeros síntomas aparezcan.
Si lo trasladamos al mundo de la farmacia, un buen análisis de los datos de compras y ventas puede ayudarnos a optimizar el stock basándonos en el histórico de ventas cruzadas con la casuística climatológica, contaminación, etc., junto con las patologías de los pacientes. Esto puede ayudarnos a tener el stock necesario y a no tener productos que no vayan a ser demandados, con lo cual somos más eficientes en capital y generamos espacio en nuestras ya de por sí llenas farmacias, pues ajustamos nuestra oferta a la demanda esperada. Ahora bien, desde el punto de vista de una farmacia concreta existen tres hándicaps:
1. Económico. La tecnología es excesivamente cara, con lo cual es inviable desarrollarla para una única oficina de farmacia.
2. Estadístico. El Big Data sólo es fiable si la muestra de datos es suficientemente grande. Es más fácil sacar un 100% de caras si se tira tres veces una moneda que si se tira 30.
3. Comparativo. Los datos que se generan en una farmacia sólo son válidos si pueden compararse y agregarse.
Como hemos visto, el análisis de los datos es positivo, pero ¿de dónde surgen o proceden? Muchos de los datos que se utilizan son «involuntarios», se generan con nuestras acciones diarias, cuando vamos al supermercado, cuando cogemos el coche y no el metro en función del clima, cuando vamos a la farmacia, vemos una película... De dicho comportamiento puede generarse un problema de privacidad, con lo cual es necesaria una agregación de datos anónimos con el fin de no poder identificar a un individuo.
Por otro lado, existen los datos que aceptamos ceder, ya sea de manera consciente o inconsciente; un ejemplo claro es la aceptación de «condiciones» en innumerables páginas web. En estas situaciones hemos normalizado algo que no debería serlo, como es la aceptación de la cesión de nuestros datos con fines que, en muchos casos, no tenemos claros.
Como conclusión, creo que el Big Data ha venido para quedarse, ya que genera importantes ventajas respecto a sus costes y riesgos. Ahora bien, todo es subjetivo. En España, uno de los actores de retail más exitoso de los últimos años mantiene una política de «libros abiertos» con sus interproveedores, es decir, conoce todos los datos de la empresa que le provee, sus costes, beneficios... Hay grandes defensores y detractores de este modelo, con grandes éxitos y grandes fracasos... Yo se lo dejo a su criterio.