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Big Data: La revolución de la información

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El término “Big Data” existe desde hace algún tiempo, pero todavía hay mucha confusión sobre lo que realmente significa. En realidad, el concepto evoluciona y se reconsidera continuamente, ya que sigue siendo la fuerza impulsora detrás de muchas olas en curso de transformación digital, incluida la inteligencia artificial, la ciencia de datos y el Internet de las cosas. Pero, ¿qué es exactamente Big Data y cómo está cambiando nuestro mundo?

El asombroso crecimiento de Big Data

Todo comienza con reconocer la cantidad de datos que hemos generado desde los albores de la era digital. Esto se debe en gran parte al auge de las computadoras, Internet y la tecnología capaz de capturar datos del mundo en el que vivimos.

Los datos en sí mismos no son una invención nueva. Incluso antes de las computadoras y las bases de datos, teníamos registros de transacciones en papel, registros de clientes y archivos, todos los cuales son datos.

Las computadoras, y en particular las hojas de cálculo, nos brindaron una forma de almacenar y organizar datos a gran escala, de una manera fácilmente accesible. De repente, la información estaba disponible con un clic del mouse.

Sin embargo, hemos recorrido un largo camino desde las primeras hojas de cálculo y bases de datos. Hoy, cada dos días creamos tantos datos como lo hicimos desde el principio de los tiempos hasta el año 2000.

Y la cantidad de datos que estamos creando sigue aumentando rápidamente; para los próximos años, la cantidad de información digital disponible habrá crecido de alrededor de 5 zettabytes en la actualidad a 50 zettabytes.

Hoy en día, casi todas las acciones que realizamos dejan un rastro digital. Generamos datos cada vez que nos conectamos, cuando llevamos nuestros teléfonos inteligentes equipados con GPS, cuando nos comunicamos con nuestros amigos a través de las redes sociales o aplicaciones de chat, y cuando compramos.

Se podría decir que dejamos huella digital con todo lo que hacemos que implica una acción digital, que es casi todo. Además de esto, la cantidad de datos generados por máquinas también está creciendo rápidamente. Los datos se generan y comparten cuando nuestros dispositivos domésticos “inteligentes” se comunican entre sí o con sus servidores domésticos.

La maquinaria industrial en plantas y fábricas de todo el mundo está cada vez más equipada con sensores que recopilan y transmiten datos.

El término “Big Data” se refiere a la recopilación de todos estos datos y nuestra capacidad para usarlos en nuestro beneficio en una amplia gama de áreas, incluida la industria.

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¿Cómo funciona Big Data?

Big Data se basa en el principio de que cuanto más se sepa sobre cualquier cosa o situación, más confiables serán las predicciones sobre lo que sucederá en el futuro. Al comparar más puntos de datos, comienzan a surgir relaciones que antes estaban ocultas y estas relaciones nos permiten aprender y tomar decisiones más inteligentes.

Por lo general, esto se hace a través de un proceso que involucra la construcción de modelos, basados ​​en los datos que podemos recopilar y luego ejecutar simulaciones, ajustando el valor de los puntos de datos cada vez y monitoreando cómo impactan nuestros resultados.

Este proceso está automatizado: la tecnología de análisis avanzada actual ejecutará millones de estas simulaciones, ajustando todas las variables posibles hasta que encuentra un patrón, o una perspectiva, que ayude a resolver el problema en el que está trabajando.

Hasta hace relativamente poco tiempo, los datos se limitaban a hojas de cálculo o bases de datos, y todo estaba muy ordenado. Todo lo que no se organizaba fácilmente en filas y columnas era simplemente demasiado difícil de trabajar y se ignoraba. Sin embargo, ahora, los avances en almacenamiento y análisis significan que podemos capturar, almacenar y trabajar con muchos, muchos tipos diferentes de datos.

Como resultado, “datos” ahora puede significar cualquier cosa, desde bases de datos hasta fotos, videos, grabaciones de sonido, texto escrito y datos de sensores.

Para dar sentido a todos estos datos desordenados, los proyectos de Big Data a menudo utilizan análisis de vanguardia que involucran inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Al enseñar a las computadoras a identificar lo que representan estos datos, a través del reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural, por ejemplo, pueden aprender a detectar patrones de manera mucho más rápida y confiable que los humanos.

¿Cómo se utiliza Big Data?

Este flujo cada vez mayor de información de sensores, fotografías, texto, voz y datos de video significa que ahora podemos usar los datos de formas que no eran posibles ni siquiera hace unos años. Esto está revolucionando el mundo de los negocios.

Las empresas ahora pueden predecir con precisión qué segmentos específicos de clientes querrán comprar y cuándo, en un grado increíblemente preciso. Y Big Data también está ayudando a las empresas a ejecutar sus operaciones de una manera mucho más eficiente.

Incluso fuera de los negocios, los proyectos de Big Data ya están ayudando a cambiar nuestro mundo de varias maneras:

Mejorar la atención médica

La medicina basada en datos implica analizar una gran cantidad de registros médicos e imágenes en busca de patrones que puedan ayudar a detectar enfermedades de manera temprana y desarrollar nuevos medicamentos.

Predecir y responder a desastres naturales y provocados por el hombre

Los datos de los sensores se pueden analizar para predecir dónde es probable que ocurran los terremotos, y los patrones de comportamiento humano brindan pistas que ayudan a las organizaciones a brindar alivio a los sobrevivientes. La tecnología Big Data también se utiliza para monitorear y salvaguardar el flujo de refugiados que se alejan de las zonas de guerra en todo el mundo.

Prevención del crimen

Las fuerzas policiales están adoptando cada vez más estrategias basadas en conjuntos de datos públicos, para desplegar recursos de manera más eficiente y actuar como disuasivo cuando se necesiten.

Big Data nos brinda información y oportunidades sin precedentes, pero también plantea inquietudes y preguntas que deben abordarse

  • Privacidad de los datos: Los macrodatos que generamos ahora contienen mucha información sobre nuestras vidas personales, gran parte de la cual tenemos derecho a mantener en privacidad. Cada vez más, se nos pide que logremos un equilibrio entre la cantidad de datos personales que divulgamos y la conveniencia que ofrecen las aplicaciones y los servicios basados ​​en Big Data.
  • Seguridad de los datos: Incluso si decidimos que estamos de acuerdo de que alguien tenga nuestros datos para un propósito particular, ¿podemos confiar en que los mantendrán seguros?.
  • Discriminación de datos: Cuando se sepa todo, ¿será aceptable discriminar a las personas en función de los datos que tenemos sobre sus vidas? Ya usamos la calificación crediticia para decidir quién puede pedir dinero prestado, y los seguros se basan en gran medida en los datos. Podemos esperar ser analizados y evaluados con mayor detalle, y se debe tener cuidado de que esto no se haga de una manera que contribuya a hacer la vida más difícil para quienes ya tienen menos recursos y acceso a la información.

Hacer frente a estos desafíos es una parte importante de Big Data, y deben ser abordados por organizaciones que quieran aprovechar los datos. No hacerlo puede dejar a las empresas vulnerables, no solo en términos de reputación, sino también legal y financieramente.

Big Data en la práctica

Big Data es mucho más profundo y amplio que todo esto que hemos comentado. Consideramos que hay 10 áreas principales en las que los macrodatos se utilizan actualmente con mucha ventaja.

1. Comprensión y orientación a los clientes

Esta es una de las áreas más importantes y publicitadas del uso de big data en la actualidad. Aquí, los macrodatos se utilizan para comprender mejor a los clientes y sus comportamientos y preferencias.

Las empresas están interesadas en ampliar sus conjuntos de datos tradicionales con datos de redes sociales, registros del navegador, así como análisis de texto y datos de sensores para obtener una imagen más completa de sus clientes. El gran objetivo, en muchos casos, es crear modelos predictivos.

Quizás recuerde el ejemplo del minorista estadounidense Target, que ahora puede predecir con mucha precisión cuándo uno de sus clientes esperará un bebé. Walmart puede predecir qué productos se venderán; y las compañías de seguros de automóviles comprenden qué tan bien conducen sus clientes.

Las estaciones de esquí incluso utilizan datos para comprender y dirigirse a sus clientes. Las etiquetas RFID insertadas en los tickets de los ascensores pueden reducir el fraude y los tiempos de espera en los ascensores, así como ayudar a las estaciones de esquí a comprender los patrones de tráfico, qué ascensores y pistas son más populares en qué momentos del día, e incluso ayudar a rastrear los movimientos de un individuo o esquiador si se perdiera.

2. Comprensión y optimización de los procesos comerciales

Los macrodatos también se utilizan cada vez más para optimizar los procesos comerciales. Los minoristas pueden optimizar sus existencias en función de las predicciones generadas a partir de los datos de las redes sociales, las tendencias de búsqueda web y las previsiones meteorológicas.

Un proceso empresarial particular que está experimentando una gran cantidad de análisis de big data es la optimización de la cadena de suministro o las rutas de entrega. Aquí, los sensores de identificación de radiofrecuencia y posicionamiento geográfico se utilizan para rastrear mercancías o vehículos de entrega y optimizar rutas mediante la integración de datos de tráfico en vivo, etc.

Los procesos comerciales de recursos humanos también se están mejorando mediante el análisis de big data. Por ejemplo, una empresa, Sociometric Solutions, coloca sensores en las tarjetas de identificación de los empleados que pueden detectar la dinámica social en el lugar de trabajo. Los sensores informan sobre cómo se mueven los empleados en el lugar de trabajo, con quién hablan e incluso el tono de voz que usan cuando se comunican.

Uno de los clientes de la compañía, Bank of America, notó que sus empleados con mejor desempeño en los centros de llamadas eran los que tomaban descansos juntos. Instituyeron políticas de descanso grupal y el desempeño mejoró un 23%.

3. Optimización del rendimiento

El Big Data no es solo para empresas y gobiernos, sino también para todos nosotros individualmente. Ahora podemos beneficiarnos de los datos generados por dispositivos portátiles como relojes inteligentes o pulseras inteligentes.

Tome la banda Up de Jawbone como ejemplo: el brazalete recopila datos sobre nuestro consumo de calorías, niveles de actividad y nuestros patrones de sueño. Si bien brinda a las personas información valiosa, el valor real está en analizar los datos colectivos.

La otra área en la que nos beneficiamos de la analítica de big data es encontrar el amor en línea. La mayoría de los sitios de citas online aplican herramientas y algoritmos de big data para encontrarnos las parejas más adecuadas.

4. Mejora de la atención sanitaria y la salud pública

El poder de cálculo de la analítica de big data nos permite decodificar cadenas de ADN completas en minutos y nos permitirá encontrar nuevas curas y comprender y predecir mejor los patrones de enfermedades.

Solo piense en lo que sucederá cuando todos los datos individuales de relojes inteligentes y dispositivos portátiles se puedan usar para aplicarlos a millones de personas y sus diversas enfermedades. Los ensayos clínicos del futuro no estarán limitados por tamaños de muestra pequeños, ¡sino que podrían incluir a todos!

La nueva aplicación de salud de Apple, llamada ResearchKit, acaba de convertir su teléfono en un dispositivo de investigación biomédica. Los investigadores ahora pueden crear estudios a través de los cuales recopilan datos e información de los teléfonos de los usuarios para compilar datos para estudios de salud.

Su teléfono podría registrar cuántos pasos da en un día o pedirle que responda preguntas sobre cómo se siente después de la quimioterapia o cómo está progresando su enfermedad de Parkinson. Se espera que al hacer el proceso más fácil y automático aumente drásticamente el número de participantes que puede atraer un estudio, así como la fidelidad de los datos.

Ya se están utilizando técnicas de big data para monitorear bebés en una unidad especializada en bebés prematuros y enfermos. Al registrar y analizar cada latido cardíaco y patrón de respiración de cada bebé, la unidad pudo desarrollar algoritmos que ahora pueden predecir infecciones 24 horas antes de que aparezcan síntomas físicos. De esa manera, el equipo puede intervenir temprano y salvar a bebés frágiles en un entorno donde cada hora cuenta.

5. Mejora del rendimiento deportivo

La mayoría de los deportes de élite ahora han adoptado el análisis de big data. Contamos con la herramienta IBM SlamTracker para torneos de tenis; utilizamos análisis de video que rastrean el desempeño de cada jugador en un juego de fútbol o béisbol, y la tecnología de sensores en instrumentos deportivos como balones de baloncesto o palos de golf nos permite obtener comentarios (a través de teléfonos inteligentes y servidores en la nube) sobre nuestro juego y cómo mejorarlo.

Muchos equipos deportivos de élite también rastrean a los atletas fuera del entorno deportivo, utilizando tecnología inteligente para rastrear la nutrición y el sueño, así como las conversaciones en las redes sociales para monitorear el bienestar emocional.

6. Mejora de la ciencia y la investigación

La ciencia y la investigación se están transformando actualmente con las nuevas posibilidades que brinda el big data. Tomemos, por ejemplo, el CERN, el laboratorio de física nuclear con su Gran Colisionador de Hadrones, el acelerador de partículas más grande y poderoso del mundo. Los experimentos para descubrir los secretos de nuestro universo, cómo comenzó y cómo funciona, generan enormes cantidades de datos.

El centro de datos del CERN tiene 65.000 procesadores para analizar sus 30 petabytes de datos. Sin embargo, utiliza los poderes informáticos de miles de computadoras distribuidas en 150 centros de datos en todo el mundo para analizar los datos. Estos poderes informáticos pueden aprovecharse para transformar muchas otras áreas de la ciencia y la investigación.

La potencia informática de los macrodatos también podría aplicarse a cualquier conjunto de datos, abriendo nuevas fuentes a los científicos. Los investigadores pueden acceder y analizar más fácilmente los datos de censos y otros datos recopilados por el gobierno para crear imágenes más grandes y mejores de nuestra salud y ciencias sociales.

7. Optimización del rendimiento de máquinas y dispositivos

El análisis de big data ayuda a las máquinas y los dispositivos a volverse más inteligentes y autónomos. Por ejemplo, las herramientas de big data se utilizan para operar el automóvil autónomo de Google.

El Toyota Prius está equipado con cámaras, GPS, así como potentes ordenadores y sensores para conducir de forma segura en la carretera sin la intervención de seres humanos. Incluso podemos utilizar herramientas de big data para optimizar el rendimiento de las computadoras y los almacenes de datos.

Xcel Energy inició una de las primeras pruebas de una “red inteligente” en Boulder, Colorado, instalando medidores inteligentes en los hogares de los clientes que les permitirían iniciar sesión en un sitio web y ver su uso de energía en tiempo real. Teóricamente, la red inteligente también permitiría a las compañías eléctricas predecir el uso para planificar las necesidades futuras de infraestructura y evitar escenarios de apagones.

En Irlanda, la cadena de supermercados Tescos hace que sus empleados de almacén usen brazaletes que rastrean los productos que toman de los estantes, distribuye tareas e incluso pronostica el tiempo de finalización de un trabajo.

8. Mejora de la seguridad y el cumplimiento de la ley

Los macrodatos se aplican en gran medida para mejorar la seguridad y permitir la aplicación de la ley. Estoy seguro de que está al tanto de las revelaciones de que la Agencia de Seguridad Nacional (NSA) de los EE. UU. Utiliza el análisis de big data para frustrar los complots terroristas (y tal vez espiarnos).

Otros utilizan técnicas de big data para detectar y prevenir ciberataques. Las fuerzas policiales utilizan herramientas de big data para atrapar a los delincuentes e incluso predecir la actividad delictiva, y las empresas de tarjetas de crédito utilizan big data para detectar transacciones fraudulentas.

9. Mejorar y optimizar ciudades y países

Los macrodatos se utilizan para mejorar muchos aspectos de nuestras ciudades y países. Por ejemplo, permite a las ciudades optimizar los flujos de tráfico basándose en información de tráfico en tiempo real, así como en redes sociales y datos meteorológicos.

Actualmente, varias ciudades están poniendo a prueba el análisis de big data con el objetivo de convertirse en Smart Cities, donde la infraestructura de transporte y los procesos de servicios públicos están todos unidos. Donde un autobús esperaría un tren retrasado y donde las señales de tráfico predicen los volúmenes de tráfico y operan para minimizar los atascos.

La ciudad de Long Beach, California, está utilizando medidores de agua inteligentes para detectar el riego ilegal en tiempo real y se han utilizado para ayudar a algunos propietarios a reducir su consumo de agua hasta en un 80%. Eso es vital cuando el estado atraviesa su peor sequía en la historia registrada y el gobernador ha promulgado las primeras restricciones de agua en todo el estado.

Los Ángeles usa datos de sensores magnéticos de carreteras y cámaras de tráfico para controlar los semáforos y, por lo tanto, el flujo (o la congestión) del tráfico alrededor de la ciudad. El sistema computarizado controla 4.500 señales de tráfico alrededor de la ciudad y ha reducido la congestión del tráfico en un 16% estimado.

10. Comercio financiero

El comercio de alta frecuencia (HFT) es un área en la que los macrodatos se utilizan mucho en la actualidad. Aquí, los algoritmos de big data se utilizan para tomar decisiones comerciales.

Las computadoras están programadas con algoritmos complejos que escanean los mercados en busca de un conjunto de condiciones personalizables y buscan oportunidades comerciales. Los programas pueden diseñarse para funcionar sin interacción humana o con interacción humana, dependiendo de las necesidades y deseos del cliente.

Mirando hacia el futuro

Los datos están cambiando nuestro mundo y la forma en que vivimos a un ritmo sin precedentes. Si Big Data es capaz de todo esto hoy, imagínese de lo que será capaz mañana. La cantidad de datos disponibles para nosotros aumentará y la tecnología de análisis se volverá más avanzada.

Para las empresas, la capacidad de aprovechar Big Data será cada vez más crítica en los próximos años. Las empresas que ven los datos como un activo estratégico son las que sobrevivirán y prosperarán. Aquellos que ignoren esta revolución corren el riesgo de quedarse atrás.

 

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