Permítanme comenzar con esto diciendo que mi respuesta se centra realmente en las oportunidades de “big data” que encuentro más interesantes , pero creo que es probable que haya una fuerte correlación entre lo interesante y lo rentable. Aquí hay tres áreas que creo que vale la pena seguir:
- Como Bradford Cross ha señalado, una de las mayores fuentes de datos del consumidor sin explotar son las transacciones (http://measuringmeasures.com/blo…). Lo interesante de estos datos es que generalmente son amplios; es decir, puede tener muchas variables como tiempo, lugar, frecuencia, etc., pero también son cortas; es decir, una persona dada puede no generar muchas observaciones. Hace poco me señalaron que el estadounidense promedio realiza menos de 500 transacciones bancarias por año. Hasta el último punto, estas medidas no son necesariamente “grandes” en el sentido que a menudo se entiende por “grandes datos”, pero ciertamente existen oportunidades para aprovechar y combinar grandes cantidades de datos de transacciones para futuros análisis.
- Con muchos esfuerzos en las naciones democráticas para aumentar la transparencia del gobierno, los registros de datos públicos son el siguiente recurso más viable. La mayoría de nuestras interacciones con las instituciones públicas empeoran debido a la falta de comprensión tanto del proveedor como de los consumidores, y las personas y empresas que pueden ingresar a este espacio y elevar este sufrimiento probablemente serán muy exitosas. A modo de ejemplo, Gap Minder de Hans Rosling (http://www.gapminder.org/) ha salido a la fama en gran medida porque fue capaz de tomar registros públicos no estructurados y hacerlos accesibles a una amplia audiencia para afectar la política. Las competencias BigApps (http://nycbigapps.com/) de la ciudad de Nueva York son otro ejemplo de que el gobierno intenta abrir el mercado de datos públicos para mejorar el compromiso cívico.
- Un poco más esotérico pero aún relevante, aquellos que pueden fusionar conjuntos de datos dispares para iluminar conocimientos nunca antes vistos también tendrán mucho éxito. Con esto quiero decir tomar datos que pueden ser bien conocidos ahora; como gráfico social, ubicación, comunicación, etc., y combinarlo para crear una imagen más completa. Sin embargo, también creo que existe un peligro inherente en esta área, ya que puede haber una muy buena razón por la cual dichos datos siguen siendo dispares: consulte Rob Me (http://pleaserobme.com/). Aquellos que pueden navegar este delicado equilibrio pueden ser los más exitosos en nuevas empresas de big data, pero sospecho que habrá mucho ensayo y error en este espacio antes de que emerjan esos líderes.
