DEFINICIÓN DEL PROBLEMA Y RECOLECCIÓN DE DATOS Parte 2

De la misma manera, las corporaciones internacionales adquieren las obligaciones adicionales de cumplir con una práctica social responsable. Entonces, aunque se acepte que obtener ganancias es la responsabilidad primordial de la administración —lo cual, en última instancia, beneficia a las cinco partes—, también deben reconocerse estas responsabilidades sociales más extensas.

Es común que los equipos de IO pasen mucho tiempo en la recolección de los datos relevantes del problema. Se necesitan muchos datos para lograr la comprensión exacta del problema y así proporcionar el insumo adecuado para el modelo matemático que se elaborará en la siguiente etapa del estudio. Con frecuencia, al inicio del estudio no se dispone de muchos datos necesarios, ya sea porque nunca se guardó la información o porque lo que se guardó cayó en la obsolescencia o se almacenó en una forma incorrecta. En consecuencia, muchas veces se debe instalar un nuevo sistema de información general para reunir los datos sobre la marcha y en la forma adecuada. El equipo de IO debe destinar un tiempo considerable para recabar la ayuda de otros individuos clave de la organización, esto es, aquellos que le puedan proporcionar todos los datos vitales. Aun con este esfuerzo, muchos datos pueden ser “blandos”, es decir, estimaciones burdas basadas sólo en juicios personales. A menudo, el equipo de IO debe utilizar una gran cantidad de tiempo para mejorar la precisión de los datos y al final tendrá que trabajar con lo mejor que pudo obtener.

Debido a la expansión del uso de bases de datos y el crecimiento explosivo de sus tamaños en los años recientes, en la actualidad los equipos de IO a menudo se encuentran con que su problema más grande con los datos es que existen demasiados. Puede haber miles de fuentes de información, por lo cual la cantidad total de datos debe medirse en gigabytes o incluso en terabytes. En este entorno, la localización de los datos relevantes y la identificación de patrones interesantes pueden convertirse en tareas abrumadoras. Una de las herramientas más modernas de los equipos de IO que aborda este problema es una técnica denominada extracción de datos. Los métodos para aplicarla tratan de descubrir patrones interesantes dentro de las grandes fuentes de información que puedan conducir a una toma de decisiones útiles. (La primera referencia seleccionada al final del capítulo proporciona una base más sólida acerca de la extracción de datos.)