Por Jose Daniel Pérez Vargas – Estudiante de la Escuela de Estudios Generales

Durante los últimos meses, Costa Rica y el mundo entero se han enfrentado a una situación única causada por el covid-19. Las restricciones impuestas para mitigar este virus no solo afectaron la economía, sino también revelaron una serie de carencias a nivel gubernamental y privado con relación a la respuesta de emergencias. Pero ¿por qué las empresas y los gobiernos no pueden tomar decisiones efectivas en situaciones apremiantes? En sí la respuesta es mucho más sencilla que la pregunta: simplemente porque no tienen datos, lo cual es la base para formular estrategias acertadas con el fin ya sea de cumplir un objetivo o reaccionar de manera expedita a un problema. Sin embargo, la recolección de estos es otro factor importante en el proceso de análisis, ya que a pesar de contar con vastas bases de datos en línea, las organizaciones deben saber específicamente dónde buscar para filtrar los datos que realmente ayuden a cumplir los objetivos planteados.

En el sector privado, desde las pymes hasta las grandes corporaciones se han reinventado para sobrevivir a un mercado moldeado por la pandemia. Aunque algunas organizaciones sí lo han logrado, otras llegaron a su fin debido a la falta de visión. El éxito de las empresas sobresalientes se basa en el uso de datos como herramienta de optimización de procesos. Por ejemplo, la empresa especialista en datos Wavicle (2021) destaca que varias cadenas de restaurantes estadounidenses han utilizado sus servicios para entender, a través de datos comerciales, los patrones y tendencias de consumo actuales en su área de experiencia. Y con esto pueden predecir cómo alcanzar el máximo aprovechamiento de los recursos humanos así como del capital de la empresa. Como se puede observar en el ejemplo anterior, en una época llena de incertidumbre no se puede depender al 100% de la información contable histórica, por lo tanto, se debe aplicar un correcto análisis del “Big Data” con el fin de tener un panorama más amplio.

A nivel gubernamental los encargados de formular política pública se enfrentan a retos similares, sin embargo, en estos casos la accesibilidad a datos es mayor. Debido a esto los objetivos tienen que estar minuciosamente definidos, con el fin de evitar la pérdida de tiempo y dinero en proyectos de investigación, donde en el peor caso, debido a los datos erróneos, se aplicarán medidas sin base que afecten a la población en general. La consultora EY (2020) destaca que un factor importante de la recuperación económica post-covid-19 se debe basar en datos actualizados en diferentes áreas de la sociedad. Como por ejemplo el tema del teletrabajo, en nuestro país debido a las carencias tecnológicas no ha existido una regulación sólida sobre esta modalidad, por lo cual, con la ayuda de información precisa, se pueden implementar leyes tanto para la protección del colaborador como del empleador.

Sin importar la institución o la empresa donde se apliquen estas técnicas hay una problemática que se puede replicar, la cual es el uso incorrecto de la información. El primer paso luego de identificar el área en problemas es fijar los parámetros, con el fin de recolectar la muestra indicada, ya sea de población o alguna tendencia de mercado. En sí este proceso de filtración funcionara para separar el “Dirty Data”, el cual la Universidad de Deusto (2016) califica como todos aquellos datos duplicados, falsos y no relevantes para el objetivo estipulado, y son principales factores que desacreditan una investigación y por ende las estrategias planeadas.

Se puede concluir que a pesar de las graves consecuencias económicas y humanas causadas por la pandemia, el instinto de supervivencia ha llevado a la sociedad a innovar. Desde el traslado a las ventas en línea hasta el uso de datos, tanto las empresas como los gobiernos descubrieron que sin un conocimiento focalizado en sus investigaciones, a través de la colección de información, no se podrán realizar modelos efectivos para solucionar problemas y optimizar sus servicios.

MOXIE es el Canal de ULACIT (www.ulacit.ac.cr), producido por y para los estudiantes universitarios, en alianza con el medio periodístico independiente Delfino.cr, con el propósito de brindarles un espacio para generar y difundir sus ideas.  Se llama Moxie - que en inglés urbano significa tener la capacidad de enfrentar las dificultades con inteligencia, audacia y valentía - en honor a nuestros alumnos, cuyo “moxie” los caracteriza.

Referencias bibliográficas:
  • Deusto. (2016). Si existe el «Big Data», existe la «Dirty Data». DeustoBlog. https://blogs.deusto.es/aplicaciones-tic/si-existe-el-big-data-existe-la-dirty-data/
  • EY. (2020). How can big data drive post-COVID-19 economic recovery? https://www.ey.com/en_be/entrepreneurship/how-can-big-data-drive-post-covid-19-economic-recovery
  • Wavicle. (2021). Using big data to better predict your recovery: COVID-19’s impact on demand forecasting. https://wavicledata.com/blog/using-big-data-to-better-predict-your-recovery-covid-19s-impact-on-demand-forecasting/