Os estaréis preguntando que tiene que ver una paradoja basada en un experimento teórico de mecánica cuántica, como es el experimento del gato de Schrödinger, con el análisis de datos enfocado a la gestión de establecimientos retail y más concretamente en el mundo de la óptica.

En este post os voy a intentar explicar como está relacionado, utilizando un símil entre el experimento y la manera en que manejamos los datos, su análisis y conclusiones.

El experimento del gato de Schrödinger

El experimento se concibió en 1935 por el físico austriaco que lleva su nombre, es un experimento teórico, para fortuna del gato, en el que se planteaba un sistema con una caja cerrada y opaca en el que se introducía un gato, allí había un dispositivo con un botella de gas venenoso y una partícula radiactiva con el 50% de probabilidades de desintegrarse en un tiempo dado, dicha desintegración provocaba que se rompiese la botella con el veneno y en consecuencia, muriese el gato.

Independientemente de las conclusiones, interpretaciones y razonamientos teóricos derivados del experimento, que extralimitan el objeto de este post, me voy a quedar con una de las conclusiones del experimento. El razonamiento de la conclusión radica en que cuando acaba el experimento hay una probabilidad del 50% de que el estado del gato sea «vivo» y otra del 50% de que sea «muerto», produciéndose una superposición de estados (ni está vivo ni muerto), sin embargo en el momento en el que abres la caja, es decir cuando mides el resultado, el estado del gato es «vivo» o «muerto», y es un estado definido. Es decir en el momento en el que interviene el observador, en el momento de la medición, se altera el resultado, provocando que cualquier medición para entender el proceso se desvirtúe por el mero hecho de medirlo.

¿Cómo afecta ésto al análisis de datos?

Hablemos antes de las cuatro leyes de la transformación digital, a groso modo nos dicen que todo lo que es susceptible de ser digitalizado, conectado, analizado y automatizado será digitalizado, conectado, analizado y automatizado. Si algo nos ha aportado dicha transformación digital, es la ingente cantidad de información de la que disponemos para analizar. En una conferencia en 2010, Eric Schmidt, CEO de google, comentó que hasta 2003 la humanidad había generado 5 exabytes de información, sólo en 2007 ya se generaron 281 exabytes y apenas cuatro años después ya llegábamos a los 1800 exabytes.

Algo similar ocurre en nuestras ópticas, la digitalización de las mismas, ha puesto a nuestra disposición multitud de información y datos, sobre quién, qué, cómo, cuándo y dónde se produce la venta. Hay que conseguir que el bosque si nos deje ver los árboles, escogiendo muy bien los datos a analizar y teniendo en cuenta que como en el experimento de Schrödinger, el mero hecho de medir, más concretamente, el mero hecho de informar a los que generan dichos datos, que son nuestros equipos, que se va a producir la medición, va a alterar el resultado, produciendose un sesgo que debemos estimular o evitar según nuestras necesidades.

¿Cuando debemos estimular este sesgo?

Hacer conscientes a nuestros equipos de que estamos cuantificando algún dato o variable, provocará una alteración en el resultado, siempre orientado a la consecución del objetivo, sin necesidad de que esté acompañada dicha medición de acciones de refuerzo o formación. Es decir, la medición, modifica directamente el resultado. Sin embargo hay que tener cuidado con el número de variables consideradas, ya que el número de variables a medir es inversamente proporcional al efecto positivo de este sesgo.
Ejemplos:

  • Decidimos cuantificar un tipo de producto que se está vendiendo poco, siendo el equipo consciente de la medición, entonces sólo por este hecho mejorarán las ventas de ese producto, ya que el equipo estará focalizado en la venta dicho producto.
  • Informo y comienzo a cuantificar el número de refracciones erróneas de los ópticos, esto provocará un mayor cuidado en las mismas y una mejora sustancial. Atención, hay que ver también como afecta esto a otras variables, es posible que se alarguen los tiempos de las refracciones, ya que el óptico necesitará más tiempo al autoimponerse ciertos protocolos de control.

¿Cuándo debemos evitar este sesgo?

Hay que evitar a toda costa este sesgo cuando utilizamos las variables medidas como ítems de control, ponderando mediante las mismas el valor de otra variable de mayor importancia y dependiente de las variables/ítems medidas. En estos casos es imprescindible que no se informe al equipo de las variables que utilizamos como ítems, sólo conseguiriamos mejorar dichos ítems, desvirtuando el valor de la variable principal.

Ejemplo:

  • Imaginemos que invierto tiempo, dinero y esfuerzo en dar una formación en lentes y monturas, con el objeto de aumentar mis ventas. Para saber si dicho esfuerzo económico y de tiempo ha merecido la pena, informo a mi equipo que voy a valorar el ticket medio de las ventas de cada uno de ellos. Seguramente habrá un aumento del ticket medio, pero qué parte de esta se debe a la formación y que parte se debe a la influencia de la propia medición. Seguramente me ha servido para aumentar el tícket medio, que es la variable que actúa como ítem, pero no me ha servido para valorar si ese dinero y esfuerzo en la formación ha sido útil y si es así, en que medida, que era la variable de mayor importancia.

José Saramago, el fallecido premio Nóbel, decía que las palabras no son ni inocentes ni impunes, hay que decirlas y pensarlas de forma consciente. Algo parecido pasa con las mediciones, ni son inocentes ni impunes, hay que decirlas (o no decirlas) y pensarlas de forma consciente.