El Big Data, el vietnamita de los 171,62 euros y las 72 Big Macs
03
de Mayo
de
2016
Un trabajador del textil vietnamita cobra 4.364.000 Dongs al mes (datos de 2014). Es decir, 171,62 euros. Esto, es mucho o es poco? Buscamos algún otro dato que nos ayude a poner esta cifra en su contexto.
Qué dato puede servir? Una primera opción es compararla con ella misma, pero en tiempos pasados. Este mismo un trabajador vietnamita cobraba 3.924.000 Dongs el año anterior y, por lo tanto, la cifra de 2014 representa un sueldo notablemente mejor: en concreto, un 11,2% más elevado. Es un tipo de contextualización muy socorrida por políticos en época de grandes tasas de paro. 499.991 son el número de personas registradas como paradas en Cataluña: un gentío, que es menos gentío si se tiene presente que son un 2,01% menos que un mes atrás.
Una segunda opción es compararla con la cifra equivalente en otros territorios. El sufrido trabajador vietnamita que cobra 171,62 euros al mes para hacer equipacions deportivas o ropa de pret-à-portero está pagado muy por debajo del chino, que recibe -al cambio- unos 580,76 euros. Pero las dos cantidades quedan en calderilla ante los 19,66 dólares (17,25 euros) por hora que cobraba aquel mismo año 2014 un obrero norteamericano. Es una comparación ilustrativa, pero insuficiente, porque no recoge el valor real de estas cantidades en cada uno de los mercados. El que puedes hacer con 171,62 euros en Vietnam, es o no el mismo que puedes hacer en la China con 580,76?
Para resolver esta dificultad, la revista The Economist inventó el 1986 el índice BigMac , en referencia, sí, a la hamburguesa de McDonalds. Dedo rápido, es un indicador que compara el precio mediano de un mismo bien de consumo entre dos países, en este caso una comida de fasto-food , para saber si el cambio se encuentra o no en su punto correcto. A Lo Chi Min el precio mediano de la Big Mac el 2014 eran 2,37 euros al cambio. Esto quiere decir que en un mes nuestro trabajador vietnamita podía comprar 72 hamburguesas y ya habría agotado todo su sueldo.
Una cuarta opción posible, que no la última, es comparar dicho sueldo del trabajador con el valor del producto que él hace posible. La manufactura vietnamita forma parte de nuestro día a día, porque fabricantes como Nike, Inditex o Decathlontienen proveedores. Así pues, sin ser exactos (habría que sumar los costes de maquinaria, transporte, marketing, etc.), puede servir para hacerse una idea: una equipació completa del primer equipo del Barça, por ejemplo, son 135 euros por la camiseta, más 38 euros por los pantalones y 18 euros por las medias: 191 euros.
El amigo vietnamita no se lo podría permitir.
Entra con fuerza la percepción que los datos son fundamentales. Pero el Big Data -término que irá perdiendo sentido a medida que todos los datos acontezcan Big- tiene, exactamente, el mismo problema que el pequeño dato del sueldo del sufrido trabajador vietnamita. Es decir, la veracidad de los datos -grandes o pequeñas- sólo aflora cuando se las pone en el contexto que permite una mejor aproximación a la realidad. Puedo tener tanto de engagement a Facebook, o haber mejorado tal porcentaje la eficiencia en tal proceso... pero, es mucho o poco? Conseguimos ser trending topic a Twitter... Bien, y? Depende.
Si no se acierta en la elección del contexto, los datos bien podrán completar el dicho que la tribu periodística creó, ya hace tiempo: hay verdades, medias verdades, mentiras y estadísticas,... Y los datos masivos.
Qué dato puede servir? Una primera opción es compararla con ella misma, pero en tiempos pasados. Este mismo un trabajador vietnamita cobraba 3.924.000 Dongs el año anterior y, por lo tanto, la cifra de 2014 representa un sueldo notablemente mejor: en concreto, un 11,2% más elevado. Es un tipo de contextualización muy socorrida por políticos en época de grandes tasas de paro. 499.991 son el número de personas registradas como paradas en Cataluña: un gentío, que es menos gentío si se tiene presente que son un 2,01% menos que un mes atrás.
Una segunda opción es compararla con la cifra equivalente en otros territorios. El sufrido trabajador vietnamita que cobra 171,62 euros al mes para hacer equipacions deportivas o ropa de pret-à-portero está pagado muy por debajo del chino, que recibe -al cambio- unos 580,76 euros. Pero las dos cantidades quedan en calderilla ante los 19,66 dólares (17,25 euros) por hora que cobraba aquel mismo año 2014 un obrero norteamericano. Es una comparación ilustrativa, pero insuficiente, porque no recoge el valor real de estas cantidades en cada uno de los mercados. El que puedes hacer con 171,62 euros en Vietnam, es o no el mismo que puedes hacer en la China con 580,76?
Para resolver esta dificultad, la revista The Economist inventó el 1986 el índice BigMac , en referencia, sí, a la hamburguesa de McDonalds. Dedo rápido, es un indicador que compara el precio mediano de un mismo bien de consumo entre dos países, en este caso una comida de fasto-food , para saber si el cambio se encuentra o no en su punto correcto. A Lo Chi Min el precio mediano de la Big Mac el 2014 eran 2,37 euros al cambio. Esto quiere decir que en un mes nuestro trabajador vietnamita podía comprar 72 hamburguesas y ya habría agotado todo su sueldo.
Una cuarta opción posible, que no la última, es comparar dicho sueldo del trabajador con el valor del producto que él hace posible. La manufactura vietnamita forma parte de nuestro día a día, porque fabricantes como Nike, Inditex o Decathlontienen proveedores. Así pues, sin ser exactos (habría que sumar los costes de maquinaria, transporte, marketing, etc.), puede servir para hacerse una idea: una equipació completa del primer equipo del Barça, por ejemplo, son 135 euros por la camiseta, más 38 euros por los pantalones y 18 euros por las medias: 191 euros.
El amigo vietnamita no se lo podría permitir.
Entra con fuerza la percepción que los datos son fundamentales. Pero el Big Data -término que irá perdiendo sentido a medida que todos los datos acontezcan Big- tiene, exactamente, el mismo problema que el pequeño dato del sueldo del sufrido trabajador vietnamita. Es decir, la veracidad de los datos -grandes o pequeñas- sólo aflora cuando se las pone en el contexto que permite una mejor aproximación a la realidad. Puedo tener tanto de engagement a Facebook, o haber mejorado tal porcentaje la eficiencia en tal proceso... pero, es mucho o poco? Conseguimos ser trending topic a Twitter... Bien, y? Depende.
Si no se acierta en la elección del contexto, los datos bien podrán completar el dicho que la tribu periodística creó, ya hace tiempo: hay verdades, medias verdades, mentiras y estadísticas,... Y los datos masivos.