El primer ciclo con el que nos familiarizamos, principalmente por un evento desafortunado que obliga a alguien mayor explicarnos el porqué ocurren tales cosas, es lo que llamamos «ciclo de la vida.» Después de ello, en la escuela, nos llenan la cabeza con más ciclos que pueden observarse en la naturaleza: el ciclo del agua, las fases de la luna, cadenas alimenticias, ciclo del día y la noche, ciclos embrionarios, ciclo del CO₂, ciclo de esto, ciclo de aquello, etcétera.

Conforme avanzamos en nuestra preparación, nos enseñan ciclos más complejos y aquellos creados por el ser humano. En la universidad me tocó aprender el «Ciclo de Vida del Desarrollo de Sistemas», que cuando lo aprendí parecía ser un tema candente y de moda. Profesionalmente, muchos años después, este ciclo había sido enriquecido con muchos detalles y etapas que ya no se limitaban a sólo nacimiento/creación, desarrollo, uso/maduración/evolución, y muerte sino que se consideraban elementos esenciales en el estados embrionarios, prototípicos, periodos latentes o decadentes, y su muerte contemplaba un retiro de actividades y nunca el borrado físico previo al completo olvido. Las cosas ya no son tan simples como cuando uno fue inicialmente expuestas a ellas.

Conforme nuevas actividades se van definiendo en las actividades humanas, nuevos patrones son identificados y dentro de ellos ciclos nuevos. El último con el que me topé fue el dichoso «Ciclo de Vida del Dato», resultado de la explosión de datos que el Big Data y el Internet de las cosas (IoT) ha traído y traerán en años próximos. Ciertamente algo interesante, considerando que no hace más de quince o veinte años, los datos no eran más que un subproducto del procesamiento computacional y eran los procesos quienes recibían la atención.

La ciencia de datos también ha sido en gran parte la razón por el repentino interés en los datos, tanto en su conjunto como en su individualidad. Tengo ya varios posts en preparación al respecto de esto. Sin embargo, algo al margen de éstos, y que me llama la atención (de los ciclos en general pero tomo de ejemplo el del dato por ser reciente), es la forma en que en la práctica se toman. Pareciera que la identificación del ciclo fuese el descubrimiento de una ley natural que por mucho tiempo fue elusiva y ello debe ser resarcido tras años de omisión. Uno debe apegarse al ciclo, respetar sus principios, explicar el origen y porqué de la existencia de cada dato o de otra forma no es posible aspirar a ser una empresa/profesional data driven. Ciertamente, el ciclo del dato condensa principios, conocimiento y mucho de las llamadas «buenas prácticas«, en un modelo que nos ayuda a conceptualizar una forma estándar de cómo podemos lograr (o al menos el camino para ello), lo que otros han logrado. Pero, no es una receta. No es una ley divina o escrita en piedra a la cual uno debe ceñirse ciegamente. Lo que verdaderamente nos permite lograr (e incluso superar) en lo que otros han alcanzado, es partir de este conocimiento (andar en «hombros de gigantes», como dicen en la física) para innovar en algo. El ciclo es solamente una idea, una guía, pero no debemos gastar esfuerzos y energías en ceñirnos ciegamente a éste. El proceso no es el fin, sólo un medio. Realmente en dónde o cómo uno puede innovar es precisamente en no ceñirse a lo standard y actuar de forma en que logremos cosas mejores y de la mejor forma, no buscar cumplir de la mejor forma con lo que otros nos imponen.