Big Data es un término que existe desde hace algún tiempo, pero todavía hay confusión acerca de lo que realmente significa. El concepto continua evolucionando y siendo reconsiderado, ya que sigue siendo la fuerza motriz detrás de muchas oleadas de transformación digital, incluyendo la inteligencia artificial, la ciencia de los datos y el Internet de las Cosas (IoT).
Todo comienza con la explosión exponencial en la cantidad de datos que hemos generado desde los albores de la era digital. Esto se debe en gran parte al surgimiento de computadoras, Internet y tecnologías capaces de capturar información del mundo físico real en el que vivimos y convertirlo a datos digitales.
En 2017, generamos datos cada vez que entramos en línea, cuando llevamos nuestros teléfonos inteligentes equipados con GPS, cuando nos comunicamos con nuestros amigos a través de las redes sociales, aplicaciones de chat y cuando compramos. Se podría decir que dejamos huellas digitales con todo lo que hacemos que implique una transacción digital, que es casi todo.
Además, la cantidad de datos generados también viene creciendo rápidamente. Los datos se generan y comparten cuando nuestros dispositivos "inteligentes" se comunican entre sí o con sus servidores domésticos. La maquinaria industrial de plantas y fábricas de todo el mundo está cada vez más equipada con sensores que recolectan y transmiten datos. Pronto, los automóviles de conducción automática se llevarán a las calles, transmitiendo en tiempo real, mapas en cuatro dimensiones de su entorno de regreso a casa de donde quiera que vayan.
¿Qué puede hacer Big Data?
Esta información cada vez mayor, entre fotografías, textos, voz y datos de video, es la fundación de Big Data que podemos ahora utilizar de las maneras que no eran posibles incluso hace algunos años y están ayudando a:
- Curar la enfermedad y prevenir el cáncer. La medicina basada en datos implica el análisis de un gran número de registros médicos e imágenes de patrones que pueden ayudar a detectar la enfermedad temprana y desarrollar nuevos medicamentos.
- Disminuir el hambre. La agricultura se está revolucionando con datos que pueden utilizarse para maximizar los rendimientos de los cultivos, minimizar la cantidad de contaminantes liberados en el ecosistema y optimizar el uso de máquinas y equipos.
- Explorar planetas lejanos. La NASA analiza millones de puntos de datos y los usa para modelar cualquier eventualidad al aterrizar sus Rovers en la superficie de Marte y planear futuras misiones.
- Predecir y responder a los desastres naturales o causados por el hombre. Los datos de los sensores pueden analizarse para predecir dónde pueden ocurrir los terremotos, y los patrones de comportamiento humano dan pistas que ayudan a las organizaciones humanitarias a aliviar a los sobrevivientes. La tecnología Big Data también se utiliza para vigilar y proteger el flujo de refugiados fuera de las zonas de guerra en todo el mundo.
- Prevención del crimen. Las fuerzas policiales están adoptando cada vez más, estrategias basadas en datos, en su propia inteligencia y conjuntos de datos públicos, con el fin de desplegar recursos de manera más eficaz y actuar como elemento de disuasión cuando se necesita.
- Hacer que nuestra vida cotidiana sea más fácil y más conveniente. Comprar en línea, planear un viaje o un lugar para quedarse de vacaciones, elegir el mejor momento para reservar vuelos y decidir qué película para ver a continuación son más fáciles gracias a Big Data.
¿Cómo funciona Big Data?
Big Data trabaja con el principio de cuanto más sepa sobre cualquier cosa o cualquier situación, más confiablemente podrá hacer predicciones sobre lo que sucederá en el futuro. Al comparar más puntos de datos, empezarán a surgir relaciones que anteriormente estaban ocultas, y estas relaciones esperamos que contengan ideas sobre cómo podemos iniciar el cambio.
Más comúnmente esto se hace a través de un proceso que implica construir modelos, basados en los datos que podemos recopilar, y luego ejecutar simulaciones, ajustar el valor de los puntos de datos cada vez y monitorear cómo impacta nuestros resultados. Este proceso está automatizado: La avanzada tecnología analítica de hoy correrá millones de estas simulaciones, ajustando todas las variables posibles hasta que encuentre un patrón o una visión que ayude a resolver el problema en el que está trabajando.
"...el descubrimiento y la transformación de Big Data sean accesibles a cualquier organización y excluye la necesidad de gastar grandes sumas..."
Cada vez más, los datos nos llegan en una forma no estructurada, lo que significa que no se pueden poner fácilmente en tablas estructuradas con filas y columnas. Gran parte de estos datos están en forma de imágenes y videos, desde imágenes de satélite hasta fotografías subidas a Facebook o Twitter, así como correo electrónico y comunicaciones de mensajería instantánea y llamadas telefónicas grabadas. Para dar sentido a todo esto, los proyectos de Big Data usan a menudo análisis de vanguardia que incluyen inteligencia artificial y aprendizaje automático. Al enseñar a los ordenadores a identificar lo que estos datos representan, a través del reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural, por ejemplo, pueden aprender a detectar los patrones mucho más rápido y confiablemente que los seres humanos.
Una tendencia fuerte en los últimos años ha sido un movimiento hacia la entrega de herramientas y tecnología Big Data a través de una plataforma "as-a-service". Las empresas y las organizaciones alquilan espacio para servidores, sistemas de software y potencia de procesamiento de proveedores de servicios cloud de terceros. Todo el trabajo se lleva a cabo en los sistemas del proveedor de servicios, y el cliente simplemente paga por lo que se utilizó. Este modelo está haciendo que el descubrimiento y la transformación de Big Data sean accesibles a cualquier organización y excluye la necesidad de gastar grandes sumas en hardware, software, instalaciones y personal técnico.
Las preocupaciones de Big Data
Hoy en día, Big Data nos da ideas y oportunidades sin precedentes, pero también plantea preocupaciones y preguntas que deben ser abordadas:
- Privacidad de datos. Los grandes datos que ahora generamos contienen mucha información sobre nuestras vidas personales, muchas de las cuales tenemos el derecho de mantenerlos privados. Cada vez más, se nos pide que hagamos un balance entre la cantidad de datos personales que divulgamos y la conveniencia que ofrecen las aplicaciones y los servicios de Big Data. ¿A quién permitimos tener acceso a estos datos?
- Seguridad de los datos. Incluso si decidimos que estamos contentos de que alguien tenga nuestros datos para un propósito en particular, ¿Podemos confiar en ellos para mantenerlos seguros? ¿Existe un marco legal que regule el uso de datos a esta escala?
- La discriminación de datos. Cuando todo se sabe, ¿Será aceptable discriminar a las personas basándose en los datos que tenemos en sus vidas? Ya usamos el puntaje de crédito para decidir quién puede pedir prestado dinero, y el seguro está fuertemente impulsado por los datos. Podemos esperar ser analizados y evaluados en mayor detalle, y hay que tener cuidado de que esto no se haga de una manera que contribuya a hacer la vida más difícil para aquellos que ya tienen menos recursos y acceso a la información.
Estos desafíos también forman parte de Big Data. Sin duda son una parte importante del debate sobre su uso y también deben ser abordados por aquellos que quieren aprovecharlo en los negocios. De no hacerlo, puede conducir a un desastre financiero a través de multas enormes, para cualquier cosa que tenga que ver con los datos personales. Desde el despegue de Big Data en los negocios durante los últimos cinco años, hemos visto una y otra vez que ignorar estos problemas es a menudo una razón detrás del fracaso de las iniciativas empresariales Big Data.
La cantidad de datos disponibles para nosotros sólo va a aumentar, y la tecnología analítica será más capaz. Así que si Big Data es capaz de todo esto hoy, imagínense lo que será capaz mañana.
Fuente: Bernard Marr. Autor de negocios internacionales de mayor venta, orador principal y asesor estratégico para empresas y gobiernos. Twitter: @bernardmarr
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