Caos vs.
sentido
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La explosión del Big
Data o Datos Masivos se
refiere en primer lugar –como resulta fácil entrever- al aspecto cuantitativo
que caracteriza a la ciencia de la información en este primer cuarto del
milenio. Si tomamos todos los datos que se generaron en el mundo entre los inicios
de la historia hasta el año 2000, la misma cantidad de datos se genera ahora cada
pocos minutos. De
hecho, más del 90% de los datos en el mundo fue creado en el último par de años.
Ahora bien: más no
significa mejor, y el hecho de contar en nuestra empresa, negocio, o
laboratorio farmacéutico con miles de megabites de datos no significa necesariamente
que nuestro desempeño se torne inmediatamente más efectivo. El valor radica en
la cantidad de información relevante, cohesiva y lógica que podemos llegar a
derivar del conjunto colosal de datos.
El tamaño es, sin duda, un componente del fenómeno del Big Data, pero este concepto se utiliza también
muchas veces para designar otro tipo de factor: la Organización de esa información masiva. En el pasado nos basamos
principalmente en datos estructurados, del tipo que se puede poner en tablas y
planillas, tales como transacciones de ventas por cliente, región, etc. En
cambio, hoy, tenemos la capacidad de utilizar y analizar una gran variedad de
datos, incluyendo el texto escrito, palabras habladas, así como datos
biométricos, fotografías y vídeos.
Ahora bien, para hacer un
uso eficiente de los datos masivos a disposición necesitamos herramientas que ayuden a extraer
las señales ocultas dentro de toda esa maraña de datos. Es dentro de este
esquema que las empresas están progresivamente alejándose de las bases de datos
internas (intranets) para volcarse hacia sistemas the análisis alojados en la
Nube informática (ver mi artículo “The
Cloud o la Nube de la información” para más detalles).
El manejo de la información
con una infraestructura en la Nube permite a los negocios e instituciones abordar
sus análisis y estrategias poniendo en primer lugar sus preguntas para luego
considerar aquéllos conjuntos de datos que pueden ser relevantes. Con esta
nueva modalidad, el análisis no necesita limitarse a los conjuntos de datos
estrechos, controlados que son producto de hojas de cálculo y bases de datos
prefrabricadas en las que sólo cambian los valores, pero no hay dinamismo en
los rubros[i].
Las aplicaciones de los Datos Masivos son ilimitadas. Big Data
es importante para todas las empresas, de cualquier tamaño, en cualquier
industria.
Aplicaciones
• Las empresas utilizan grandes volúmenes de datos para comprender mejor a sus clientes mediante las operaciones registradas en su propio negocio, pero también empleando datos obtenidos de redes sociales, aplicaciones de telefonía móvil, etc.
• Las empresas optimizan sus procesos de abastecimiento mediante el análisis de condiciones meteorológicas y tráfico de las rutas en la cadena de suministro.
• Big Data se utiliza en el sector de salud para encontrar nuevas curas para el cáncer, para optimizar los tratamientos e incluso predecir enfermedades antes de que los síntomas físicos lleguen a aparecer.
• Big Data se utiliza para analizar y mejorar el rendimiento de las personas (en los deportes, en el hogar o en el trabajo), donde los datos de los sensores en equipos y dispositivos portátiles pueden ser combinados con análisis de video para obtener conclusiones que anteriormente eran imposibles de predecir.
• Las fuerzas de policía y las agencias de seguridad utilizan grandes volúmenes de datos para prevenir los ataques cibernéticos, detectar el fraude de tarjetas de crédito, papel de terrorismo e incluso predecir la actividad criminal.
• Big Data se utiliza para mejorar nuestras casas, ciudades y países mediante, por ejemplo, la optimización de la calefacción o la iluminación, el flujo de tráfico en nuestras ciudades, o la producción y consumo de energía.[ii]
[i] "Big Data Possibilities." What Is Big Data: Overview, Video, Use Cases and Articles by Bernard Marr. N.p., n.d. Web. 09 Dec. 2015.
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