Cuantificando o valor dos datos

Cal é o valor dun conxunto de datos? Esta é unha pregunta extremadamente difícil de responder dada non só a complexidade inherente aos propios datos, que crece ademais exponencialmente en canto comezamos a combinalos, senón tamén aos distintos puntos de vista desde os que se pode abordar a cuestión do valor.

• Se sabemos que o valor non será inmediato, como podemos prever e cuantificar os posibles beneficios nun momento futuro?
• Podería o valor dos datos chegar a ser negativo nalgúns casos, se con eles podemos causar tamén algún tipo de ‘dano’?
• Pode o valor dos datos degradarse ao longo do tempo?

Desde este espazo analizamos o valor dos datos abertos para a administración  de forma recorrente desde distintos enfoques: os  datos de alto valor  e a súa  identificación , a  perspectiva dos provedores , as  craves do valor dos datos , como  xerar valor a través dos datos  ou cal é o  valor dos datos en tempo real . No entanto, o traballo de análise e investigación nesta área segue crecendo imparable. Neste sentido, queremos resaltar un traballo publicado recentemente desde a Universidade de Cambridge. Trátase de un  estudo no debullan algúns dos métodos máis comúns para a valoración dos datos .

Partindo da súa  análise previa sobre as características dos datos e o seu valor asociado , realizouse a revisión dos métodos que existen actualmente. Con iso chegaron á conclusión dos este métodos poden dividirse en varias categorías, cuxas características detallamos a seguir.

Métodos baseados en análise de custos

Este enfoque baséase no principio tradicional estatístico da “suma de custos”. Para iso téñense en conta os custos de xeración, recompilación, almacenamento e substitución dos conxuntos de datos, así como os custos para a organización no caso de que os datos dean lugar a algún tipo de perda. Estes métodos contan coa vantaxe de que son relativamente fáciles de calcular, pero, doutra banda, contan coa dificultade de ter que diferenciar entre os custos directamente atribuíbles aos datos e outros custos indirectos relacionados, por exemplo, coa variedade de labores profesionais involucradas ou os distintos elementos de software utilizados.

Un exemplo de aplicación deste método é  o caso do departamento de estatísticas de Canadá  coa súa análise de valoración dos custos asociados ao investimento en datos, bases de datos e ciencia de datos no país.

Métodos baseados en análise de ingresos

Neste caso utilízanse as expectativas de fluxos de ingresos, tomando como referencia o mercado potencial existente para a explotación dos datos. Para iso pódense ter en conta, por exemplo, os canons por uso, as marcas rexistradas ou as patentes. As principais limitacións destes métodos consisten, xeralmente, en que requiren aplicar criterios algo máis subxectivos e en a complexidade de estimar ese valor cando os datos non se explotan directamente senón indirectamente, por exemplo, mediante analítica.

Estes métodos utilízanse en o  estudo do OECD sobre as perspectivas do valor dos datos . Nel calcúlanse os ingresos declarados relacionados coa recompilación e venda de datos a través da enquisa empresarial dos Estados Unidos.

Métodos baseados en análise de mercado

Xeralmente estes son os métodos de preferencia que se adoitan usar cando todos os elementos necesarios para facer os cálculos están dispoñibles. Con todo, hoxe en día existe aínda unha gran cantidade de datos nas organizacións de uso exclusivamente interno, o cal dificulta o uso destes métodos, ao non ser visible o seu comportamento ao mercado. Ademais, estes métodos tampouco poden incorporar totalmente o valor social dos datos.

Un exemplo deste método é a análise realizada no estudo levado a cabo pola Comisión Económica para América Latina e o Caribe (CEPAL) sobre  os mercados de datos postos en marcha pola Unión Europea e o Goberno de Colombia , respectivamente.

Experimentos e enquisas

Esta aproximación ao valor dos datos consiste en avaliar o sentimento de mercado en relación aos datos, preguntando directamente acerca da disposición a pagar por certos datos ou a prescindir deles. Xeralmente utilízase cando o valor público de mercado non é coñecido ou naqueles casos no que o valor social ten un peso importante, como pode ser, por exemplo, na área ambiental. Unha limitación destes métodos é que, cando os enquisados non son especialistas, pode resultar bastante complicado para eles avaliar os posibles usos dos datos e, por tanto, o seu valor completo.

O  estudo realizado pola oficina nacional de estatística do Reino Unido  é un claro exemplo destes métodos de valoración.

Métodos baseados no impacto

Neste caso a valoración leva a cabo a través de experimentos ou casos prácticos que analizan o efecto causal sobre determinados resultados atribuíbles aos datos. Esta opción é particularmente útil para os responsables da elaboración de políticas públicas dirixidas pola evidencia, xa que permiten establecer unha relación causa-efecto, o que facilita a comprensión dos beneficios e a elaboración dunha narrativa en favor do uso dos datos. No entanto, se os experimentos non están ben deseñados ou non se axustan ben ao contexto específico que queremos analizar, corremos o risco de obter unha valoración excesivamente subxectiva.

O  framework de avaliación baseado en decisións , proposto por a Internet of Water Coallition, é un bo exemplo de como aplicar os métodos centrados no impacto a un caso particular.

Métodos baseados na cadea de actores

Con estes métodos o que se busca é usar unha visión máis completa para valorar os datos desde distintos puntos de vista. Isto fai que as avaliacións poidan ser tamén máis complexas ao involucrar distintas definicións do que constitúe o valor dos datos. No entanto, tamén o converte no método máis adecuado cando se quere avaliar un ecosistema de datos no seu conxunto. Ademais, é un método en alza para as organizacións que teñen en conta o investimento socialmente responsable.

Un exemplo de como se poden aplicar estes métodos na práctica en o  caso de estudo levado a cabo coa entidade xestora das autoestradas en Inglaterra  – Highways England.

Métodos baseados na análise de opcións reais

A principal vantaxe destes métodos é que poden aplicarse mesmo cando aínda non están definidos todos os posibles casos de uso para os datos. O seu obxectivo é conseguir unha estimación do valor que terían os datos en certos posibles escenarios futuros – xeralmente a través da simulación por computación – de forma que se se alcanza ese escenario poderíase xustificar a explotación dos datos. Así pois, certas decisións e investimentos relacionados cos datos poderían ser aprazadas ata que se chegue ao escenario ideal que maximice o valor deses datos, podendo minimizar así os custos e riscos asociados ata ese momento.

O  caso de estudo sobre o sector do transporte levado a cabo en Reino Unido  ofrécenos un exemplo de como se poderían aplicar estes métodos usando modelos financeiros.

E cal é o método que tería que usar no meu caso particular?

Desafortunadamente non existe unha regra de ouro que nos permita seleccionar un método en concreto. Con todo, hai unha serie de cuestións que os autores do estudo suxiren expornos á hora de atopar o método máis adecuado para cada caso:

• Que é exactamente o que estamos a valorar: os datos pasan a través de varios estados no seu ciclo de vida – desde os datos en cru aos datos procesados, a análise ou o coñecemento xerado. Dependendo de en que fase queiramos centrar a nosa análise algúns métodos poden ser máis apropiados que outros.

• Desde que punto de vista leva a cabo a valoración: o valor pode ter distintas definicións dependendo do punto de vista de quen realiza ou encarga unha valoración. Nalgúns casos por exemplo a contención de custos debido a restricións orzamentarias pode ser o prioritario, mentres que noutros se podería optar por tentar maximizar o valor social.

• En que momento ten lugar o proceso de avaliación: basicamente haberá que ter en conta se a avaliación levará a cabo de forma predictiva antes de dispor de todos os elementos avaliados ou se se realizará a posteriori, unha vez todas as variables sexan xa coñecidas.

• Cal é o propósito da avaliación: varios dos métodos dispoñibles omiten ou minimizan certos aspectos dos datos centrándose noutras características do seu proceso de avaliación. Por tanto, será necesario coñecer con claridade cales son as prioridades da nosa avaliación á hora de seleccionar o método máis adecuado. É o impacto social o que nos interesa? A mellora da produtividade? Maximizar a rendibilidade dos datos?

Por tanto, o primeiro que deberiamos facer é unha análise das nosas necesidades e nosa propia definición do valor, preguntándonos para iso que é exactamente o que queremos avaliar e cal é a mellor forma de levar a cabo esa avaliación, para pasar logo a  elaborar o noso propio marco de valoración  usando os métodos máis apropiados de entre a ampla variedade dispoñible.

Fonte orixinal da noticia