Los Datos No Se Convierten En Sabiduría Por Acumulación. Algo Específico Tiene Que Ocurrir En El Medio, Y La Mayoría De Los Sistemas Lo Se Saltan.
La suposición implícita detrás de la mayoría de los productos cargados de datos es que suficiente acumulación eventualmente produce comprensión — que si un sistema simplemente registra lo suficiente sobre una persona, el entendimiento surgirá como un subproducto natural de la escala. En la práctica, el volumen produce más volumen; no produce automáticamente la conversión en algo que una persona pueda realmente usar.
Entre los datos en bruto y algo parecido a la sabiduría hay un paso específico que realmente tiene que ocurrir: los datos deben organizarse en torno a lo que se repite, verificarse contra un momento real en el que podría importar, y presentarse de una forma que una persona pueda realmente reconocer como relevante para lo que está haciendo en ese momento. Nada de eso se sigue automáticamente de tener más puntos de datos.
La mayoría de los sistemas recopilan los datos y se detienen ahí, tratando la propia recopilación como el producto final — paneles, resúmenes, registros históricos —, ninguno de los cuales realiza la conversión real de información a algo sobre lo que actuar. Los datos quedan ahí, precisos y completos, y no hacen nada, porque el paso que faltaba nunca fue tarea de los propios datos desde el principio.
El paso de conversión — transformar el historial acumulado en un patrón reconocido, entregado en un momento en que aún puede importar — es una pieza específica de diseño, no una consecuencia natural de suficiente registro. Los sistemas que lo omiten terminan con datos impresionantes y comportamiento sin cambios, que es exactamente la brecha entre datos y sabiduría.
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Momar Lissa Ndiaye («MLN») es fundador y CEO de weyoga Inc., sociedad de Delaware. — weyoga.ai · mln@weyoga.ai