El término Thick Data, traducido como “Datos Densos” es un término acuñado en 2013 por Tricia Wang, antropóloga y consultora.
Se refiere a datos cualitativos que aún no se han cuantificado y pueden ser datos que ni siquiera sabemos que necesitamos recopilar.
La descripción densa de Clifford Geertz
El Thick Data es un guiño a Clifford Geertz, uno de los antropólogos culturales más importantes del campo de la Antropología Simbólica. Geertz introdujo el concepto de la descripción densa en su libro La interpretación de las culturas en 1973. Geertz describió la práctica de la descripción densa como una forma de proporcionar el contexto cultural y el significado que las personas le dan a las acciones, palabras, cosas, etc. Por lo tanto, las descripciones densas proporcionan suficiente contexto para que una persona ajena a la cultura estudiada pueda dar sentido a lo observado.
Análisis de datos, Big Data y Thick Data
Las empresas modernas acumulan una cantidad y variedad de datos sin precedentes. A este Small Data, producido internamente, se suma el Big Data, grandes y complejos conjuntos de datos, que requieren de expertos y herramientas especializadas.
Todo ello, especialmente las técnicas de minería de datos, permite comprender mejor las pautas de consumo de la audiencia objetiva. Esto ha llevado a una mayor necesidad de datos densos. Las empresas que se quieran mantener competitivas deben implementar enfoques centrados en el consumidor (“Customer-centric”). Para ello, necesitan saber cómo un producto o servicio encaja en la vida de sus clientes.
Contexto y significado
El concepto de datos densos introduce la idea de que los datos tienen capas y que, si no hacemos un esfuerzo por comprenderlas, probablemente nos estemos perdiendo algo importante.
Esto se caracteriza por la necesidad de poner los datos recopilados en un contexto que incluye información de dominio relevante para el negocio, metadatos y factores adicionales que dan significado a los datos recopilados. La simple adquisición de la información no permite una verdadera comprensión de esta. Además, los datos deben verse a través de las circunstancias que los crearon.
Necesitan ser humanizados para que su significado pueda entenderse completamente.
Ejemplos famosos del uso de Thick Data son Adidas, Netflix y Lego.
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