Frecuentemente encontramos artículos hablando del valor de los datos con frases como “los datos son el nuevo petróleo”, pero ¿cuál es el valor real de un dato?
0. Esa sería mi respuesta. Los datos no tienen valor, es la información por lo que se paga.
¿Cuánto vale el número 28? Depende. Depende de si es mi edad, las calorías de una cucharada de yogurt o alguno de los dígitos del pin de mi tarjeta bancaria. El contexto es esencial.
Por otro lado, cualquiera podría rebatir este articulo diciendo que la API para conseguir datos de twitter vale X o que por bases de datos específicas ha llegado a pagar Y. Pero en realidad cuando compras un servicio de este tipo estas pagando por información útil para ti en un sistema ya organizado. Por lo tanto, a pesar de poder pensar que estos servicios luego han de procesarse y por lo tanto son “materia prima”, lo cierto es que ya poseen el rango de información.
Aquí se puede ver que hay diferentes niveles dentro de la información y que lo que a una empresa le puede parecer “producto terminado”, es “materia prima”para otra, al igual que en cualquier otro sector de la economía más tradicional.
Por lo tanto, un dato no tiene valor, la información obtenida a través del mismo sí, y a la hora de monetizarlo serán esta información final y la complejidad para obtener un dato análogo la base para ponerle precio. Esto pone en valor el trabajo de transformación de dato a información.
Sin embargo, este proceso de limpieza y estructuración del dato, es frecuentemente infravalorado e inexistente. Para trabajar con datos (independientemente del propósito final), siempre es necesario repetir este proceso. Por lo tanto, compensa revisar la información que se tiene y pasarla de sus diferentes orígenes (ficheros máquina, sensórica, …) a bases de datos (tabulares o no) y garantizar que los datos tengan cierta consistencia. Este es el primer paso para aportar valor al dato, y abrir opciones de visualización, explotación o incluso venta.
Tener los datos no significa tener ni valor ni información, se necesita trabajar en el proceso de estructuración y limpieza para asentar una base sólida en los proyectos relacionados con datos.
Maialen Berrondo