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¿Qué es exactamente el «Big Data»?

by Aurora Arnau Palencia

Big data es la nueva ciencia que consiste en comprender y predecir el comportamiento humano mediante el estudio de grandes volúmenes de datos no estructurados. Big data también se conoce como «análisis predictivo».

Analizar los mensajes de Twitter, los feeds de Facebook, las búsquedas en eBay, los rastreadores GPS y los cajeros automáticos son algunos ejemplos de big data. Estudiar los vídeos de seguridad, los datos de tráfico, los patrones meteorológicos, las llegadas de los vuelos, los registros de las torres de telefonía móvil y los rastreadores del ritmo cardíaco son otras formas. El big data es una ciencia nueva y desordenada que cambia cada semana, y sólo unos pocos expertos lo entienden todo.

Ejemplos de Big Data en la vida cotidiana

wnyc

Aunque la mayoría de los proyectos de big data son muy oscuros, hay ejemplos exitosos de big data que afectan a la vida cotidiana de individuos, empresas y gobiernos:

Predicción de brotes de virus: mediante el estudio de datos sociopolíticos, meteorológicos y climáticos, y de datos hospitalarios y clínicos, estos científicos predicen ahora brotes de dengue con 4 semanas de antelación.

Homicide Watch: este proyecto de big data perfila a las víctimas de asesinatos, a los sospechosos y a los criminales en Washington, DC. Tanto como forma de honrar a los fallecidos como recurso de concienciación para la gente, este proyecto de big data es fascinante.

Planificación de viajes en tránsito, NYC: El programador de radio de la WNYC, Steve Melendez, combinó el horario del metro en línea con un software de itinerarios de viaje. Su creación permite a los neoyorquinos pulsar su ubicación en el mapa, y aparecerá una predicción del tiempo de viaje en tren y metro.

Xerox redujo su pérdida de personal: el trabajo en los centros de llamadas es emocionalmente agotador. Xerox ha estudiado montones de datos con la ayuda de analistas profesionales, y ahora pueden predecir qué contrataciones del centro de llamadas tienen más probabilidades de permanecer en la empresa.

Apoyo a la lucha contra el terrorismo: mediante el estudio de las redes sociales, los registros financieros, las reservas de vuelos y los datos de seguridad, las fuerzas del orden pueden predecir y localizar a los sospechosos de terrorismo antes de que realicen sus malvadas acciones.

Ajustar el marketing de las marcas en función de las reseñas en las redes sociales: la gente comparte sin tapujos y rápidamente sus opiniones en línea sobre un pub, un restaurante o un gimnasio. Es posible estudiar estos millones de publicaciones en las redes sociales y proporcionar información a la empresa sobre lo que la gente piensa de sus servicios.

¿Quiénes utilizan el Big Data? ¿Qué hacen con ellos?

alexsl / Getty Images

Muchas corporaciones monolíticas utilizan el big data para ajustar sus ofertas y precios para maximizar la satisfacción del cliente.

  • Los grandes almacenes Macy’s: utilizan el big data para ajustar sus precios sobre la marcha para más de 70 millones de productos. Incluso envían correos electrónicos personalizados a sus clientes en función de lo que Macy’s cree que les interesa.
  • Respuesta de la policía al atentado de la maratón de Boston: gracias al uso de big data para estudiar las imágenes de vídeo y vigilancia, la policía pudo acotar rápidamente la búsqueda de los sospechosos.
  • Morton’s Steakhouse: utiliza Twitter para llevar a cabo acciones de marketing, como la famosa entrega en el aeropuerto de Nueva Jersey de una cena de bistec y gambas.
  • Visa utiliza big data para identificar y atrapar a los defraudadores: Las transacciones aisladas aquí y allá pueden ocultar fácilmente a un usuario de tarjeta de crédito deshonesto, pero si se observan cuidadosamente millones de transacciones, se pueden detectar patrones de fraude.
  • Facebook utiliza big data para adaptar la publicidad: Al estudiar cuidadosamente tus gustos y hábitos de navegación en FB, el gigante de las redes sociales tiene una inquietante visión de tus gustos. Los anuncios de la barra lateral que ves en tu feed de Facebook son elegidos por algoritmos muy deliberados y complejos que han estado observando tus hábitos en Facebook.

¿Por qué es tan importante el Big Data?

1. Los datos son masivos: no caben en un solo disco duro, y mucho menos en una memoria USB. El volumen de datos supera con creces lo que la mente humana puede percibir (piense en un billón de megabytes, y luego multiplíquelo por más billones).

2. Los datos están desordenados y desestructurados: entre el 50% y el 80% del trabajo de big data consiste en convertir y limpiar la información para que se pueda buscar y clasificar. Sólo unos pocos miles de expertos en nuestro planeta saben cómo hacer esta limpieza de datos. Estos expertos también necesitan herramientas muy especializadas, como HPE y Hadoop, para realizar su trabajo. Tal vez dentro de 10 años, los expertos en big data se conviertan en una moneda de diez centavos, pero por ahora, son una especie muy rara de analistas y su trabajo sigue siendo muy oscuro y tedioso.

3. Los datos se han convertido en una mercancía que puede venderse y comprarse: existen mercados de datos en los que las empresas y los particulares pueden comprar terabytes de datos de redes sociales y otros datos. La mayoría de los datos se basan en la nube, ya que son demasiado grandes para caber en un solo disco duro. La compra de datos suele implicar una cuota de suscripción en la que se conecta a una granja de servidores en la nube.

4. Las posibilidades del big data son infinitas – Tal vez los médicos puedan algún día predecir los infartos de miocardio y las embolias de las personas semanas antes de que se produzcan. Los accidentes de avión y de automóvil podrían reducirse mediante análisis predictivos de sus datos mecánicos y de los patrones de tráfico y meteorológicos. Las citas en línea podrían mejorar gracias a los datos que predicen quiénes son las personalidades compatibles con usted. Los músicos podrían saber qué composición musical es la más agradable para los gustos cambiantes del público objetivo. Los nutricionistas podrían predecir qué combinación de alimentos comprados en la tienda agravará o ayudará a las condiciones médicas de una persona. La superficie sólo se ha arañado, y los descubrimientos en big data se producen cada semana.

Los datos masivos son desordenados

Los datos masivos son el análisis predictivo – la conversión de datos masivos y no estructurados en algo que se pueda buscar y ordenar. Es un espacio desordenado y caótico que requiere un tipo especial de conocimiento y paciencia.

Tomemos como ejemplo el monolítico servicio de entrega de UPS. Los programadores de UPS estudian los datos del GPS y de los teléfonos inteligentes de sus conductores para analizar las formas más eficientes de adaptarse a la congestión del tráfico. Estos datos del GPS y de los teléfonos inteligentes son gigantescos y no están preparados automáticamente para el análisis. Estos datos proceden de varias bases de datos de GPS y mapas, a través de diferentes dispositivos de hardware de teléfonos inteligentes. Los analistas de UPS han pasado meses convirtiendo todos esos datos en un formato que pueda buscarse y clasificarse fácilmente. Pero el esfuerzo ha merecido la pena. En la actualidad, UPS ha ahorrado más de 8 millones de galones de combustible desde que comenzó a utilizar estos análisis de big data.

Como los big data son desordenados y requieren mucho esfuerzo para limpiarlos y prepararlos para su uso, los científicos de datos han recibido el apodo de «conserjes de datos» por todo el tedioso trabajo que realizan.

Sin embargo, la ciencia del big data y el análisis predictivo mejora cada semana. Se espera que el big data sea fácilmente accesible para todos en el año 2025.

¿Es el big data una amenaza para la privacidad?

Sí, si nuestras leyes y las defensas de la privacidad individual no se gestionan con cuidado, el big data se inmiscuye en la privacidad personal. Tal y como están las cosas, Google, YouTube y Facebook ya rastrean tus hábitos diarios en línea. Tu smartphone y tu vida informática dejan huellas digitales cada día, y las empresas más sofisticadas están estudiando esas huellas.

Las leyes en torno al big data están evolucionando. La privacidad es un estado del que ahora debes responsabilizarte personalmente, pues ya no puedes esperar que sea un derecho por defecto.

Qué puedes hacer para proteger tu privacidad

La mayor medida que puedes tomar es ocultar tus hábitos diarios utilizando una VPN. Un servicio de VPN codificará tu señal para que tu identidad y ubicación queden al menos parcialmente ocultas a los rastreadores. Esto no te hará 100% anónimo, pero una VPN reducirá sustancialmente el grado en que el mundo puede observar tus hábitos en línea.

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