{"id":3356,"date":"2015-08-19T11:08:59","date_gmt":"2015-08-19T10:08:59","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.imf-formacion.com\/blog\/marketing\/?p=3356"},"modified":"2020-06-22T11:34:32","modified_gmt":"2020-06-22T09:34:32","slug":"el-dirty-data-un-problema-tambien-para-los-recursos-humanos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.imf-formacion.com\/blog\/marketing\/el-dirty-data-un-problema-tambien-para-los-recursos-humanos\/","title":{"rendered":"El Dirty Data, un problema tambi\u00e9n para los Recursos Humanos"},"content":{"rendered":"
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Los usuarios de Internet, y sobre todo los asiduos a las redes sociales, no dejamos de introducir datos. Sin embargo, siempre existir\u00e1 la duda de si son del todo ciertos y correctos. Y es que, una de las cosas que preocupa m\u00e1s a los navegantes y usuarios de redes sociales, y por ende Internet, es la privacidad de nuestros datos.<\/p>

\r\n\"M\u00e1ster\r\n<\/a><\/div>\n

Hace mucho tiempo, cuando me introduje en redes sociales, comprend\u00ed que aquello era como un \u2019bar\u2019, que cuando entras todos te conocen. Y que la \u00fanica forma de no \u2018revelar\u2019 informaci\u00f3n sensible era no publicarla. Ahora muchos ya no tienen \u2018marcha atr\u00e1s\u2019 en este sentido. As\u00ed que lo m\u00e1s normal es que en las bases de datos de la mayor\u00eda de las plataformas sociales, y tambi\u00e9n en otro tipo de plataformas, se acumulen datos que no son \u2018correctos\u2019, que son \u2018err\u00f3neos\u2019<\/strong>, porque, por regla general, los usuarios mienten en los formularios\u2019.<\/p>\n

El Dirty Data<\/em> es el peor problema de una base de datos<\/strong>. Pero no la base en s\u00ed, sino la empresa que la gestiona. Grandes plataformas monetizan estos datos, vendi\u00e9ndolas directamente o utiliz\u00e1ndola como reclamo para realizar campa\u00f1as de publicidad. Porque, aunque se diga que es para generar \u2018engagement\u2019 o para que hagan click al \u2018me gusta\u2019, la finalidad \u00faltima es promocionarse, y utilizar esta t\u00e9cnica marketiniana llamada publicidad.<\/p>\n

De esta problem\u00e1tica nace el \u2018Dirty Data\u2019. Es un escollo para que la BI (Business Intelligence) avance en su evoluci\u00f3n hacia el \u2018Big Data\u2019 (tratamiento de datos en gran volumen) y la Business Analytics. Si el tratamiento que se da a los datos va correlacionado con los gustos y preferencias que va dejando rastro un usuario, entonces hay un problema. Demos un ejemplo.<\/p>\n

Una de las grandes plataformas para buscar empleo utiliza los datos para enviarte notificaciones mediante mail sobre aquellos empleos que das el perfil, o se acerca. Si uno introduce que ha sido \u2018Director de oficina\u2019, lo l\u00f3gico es recibir similares o relacionados con ese empleo o formaci\u00f3n. Para el usuario no es un gran problema, sabe perfectamente que no encaja con el perfil y acaba borrando ese notificaci\u00f3n. Pero, la plataforma no logra satisfacer a ese usuario porque no le est\u00e1 entregando ning\u00fan tipo de experiencia, logra captar la atenci\u00f3n, y mucho menos le ayuda a encontrar ese empleo que necesita o gustar\u00eda tener.<\/p>

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