Miercoles 20 de Agosto del 2014
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La nueva revolución de la Big data


Un estallido de información.
Big data es la abreviatura de las tendencias que avanzan en tecnología y abren la puerta a un nuevo enfoque para entender el mundo y tomar decisiones. Hoy hay muchos más datos, que se incrementan un 50% al año, o sea que se duplican cada dos años, según estima idC, investigadora en el área de tecnología.

Los analistas de datos ayudan a las empresas a dar sentido a esa explosión de datos ­el tráfico en la Web y los comentarios en redes sociales, además del software y los sensores que vigilan envíos, proveedores y clientes­ para orientar sus decisiones, recortar costos y aumentar las ventas.

Un informe del año pasado realizado por el McKinsey Global institute, la filial de la consultora dedicada a la investigación, proyectó que EE.uu. unidos necesita entre 140.000 y 190.000 trabajadores con conocimientos y experiencia “analítica profunda” y 1,5 millón más de cuadros gerenciales con formación en datos. En las economías desarrolladas de Europa, el informe estima que, con solo utilizar Big data, los gobiernos podrían ahorrar más de uS$ 149.000 millones en mejoras en materia de eficiencia operativa.

En áreas tan variadas como la ciencia y los deportes, la publicidad y la salud pública, se ha producido un salto hacia el descubrimiento y la toma de decisiones a partir de los datos.

“Es una revolución”, dice Gary King, director del instituto de Ciencia Social Cuantitativa de la universidad de Harvard. “La marcha de la cuantificación, posibilitada por nuevas fuentes de datos, recorrerá todo el mundo académico, los negocios y la administración pública. No habrá ningún área que no se vea afectada.” Los nuevos megarricos de Silicon valley, en Google y Facebook, son maestros en vincular datos en la Web con la publicidad en internet.

Un informe del Foro Económico Mundial del mes pasado en davos, Suiza, declaró que los datos constituyen una nueva clase de activo económico, como la moneda o el oro.

No se trata sólo de que hay más torrentes de datos, sino de que son totalmente nuevos. Por ejemplo, ahora hay innumerables sensores digitales en el mundo entero instalados en equipos industriales, autos, medidores eléctricos y contenedores. Pueden medir y comunicar la ubicación, el movimiento, la vibración, la temperatura, la humedad y hasta cambios químicos en el aire.

La tendencia ligada a Big data también es alimentada por un mejor acceso a la información. En 2009, Washington, d.C., lanzó data.gov, que pone todo tipo de datos gubernamentales a disposición del público.

Las herramientas informáticas para extraer el conocimiento del vasto tesoro de Internet están ganando terreno rápidamente.

Al frente están las técnicas de inteligencia artificial como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de formas y el aprendizaje automático. La riqueza de nuevos datos, a su vez, acelera los avances en informática.

Los algoritmos de aprendizaje automático, por ejemplo, aprenden a partir de datos, y cuantos más datos hay más aprenden las máquinas. Siri, la aplicación del iPhone de Apple que habla y responde preguntas, es un buen ejemplo. En la medida en que la gente provee millones de preguntas, Siri se está convirtiendo en un asistente personal cada vez más hábil.

Erik Brynjolfsson, economista del Massachusetts Institute of Technology, dice que en los negocios, la economía y otros campos, las decisiones se fundarán más y más en datos y análisis antes que en la experiencia y la intuición.

Ese análisis exhaustivo de datos también se lleva a cabo actualmente en el deporte, incluido el fútbol inglés y el béisbol estadounidense, tal como lo indica el libro y filme “Moneyball” (Romper las reglas).

Los comerciantes minoristas analizan las ventas, los precios y datos económicos, demográficos y climáticos, para adaptar las selecciones de productos y establecer rebajas. Las empresas de fletes analizan los datos relativos a los tiempos de entrega de los camiones y los patrones de tránsito para afinar los recorridos.

Los servicios para buscar pareja online tamizan constantemente sus listados de características personales, reacciones y comunicaciones en la Web para mejorar los algoritmos destinados a poner en contacto a las personas.

La capacidad predictiva de Big Data muestra perspectivas promisorias en campos como la salud pública y los pronósticos económicos.

Los investigadores descubrieron un pico en las búsquedas en Google de términos como “tratamientos para la gripe” un par de semanas antes de que llegue a las guardias de los hospitales de la región un aumento de los enfermos de gripe.

Global Pulse, una nueva iniciativa de Naciones Unidas, quiere dar más peso a Big Data para el desarrollo global. El grupo analizará las redes sociales y los mensajes de texto ­usando software para descifrar lenguaje natural­ con el fin de ayudar a predecir pérdidas de empleo, reducciones del gasto o brotes de enfermedades en una región determinada. El objetivo es utilizar las señales digitales de advertencia temprana para orientar los programas de asistencia y, por ejemplo, evitar que una región vuelva a caer en la pobreza.

Investigar en las redes sociales implica analizar enormes cantidades de conjuntos de datos relacionados con el comportamiento colectivo.

Los investigadores pueden ver patrones de influencia y picos en la comunicación respecto de un tema siguiendo etiquetas en Twitter, por ejemplo. “Busco puntos de acceso en los datos, un estallido de actividad que necesito comprender”, dice Jon Kleinberg, profesor de la Universidad Cornell en Ithaca, Nueva York. “Es algo que sólo se puede hacer con Big Data”.

Big Data tiene sus riesgos.
Los defensores de la privacidad advierten que Big Data es Big Brother con disfraz empresarial. Y con conjuntos de datos enormes y una medición muy afinada, existe un riesgo mayor de “falsos descubrimientos”. El problema que plantea buscar una aguja en un enorme pajar de datos, dice Trevor Hastie, profesor de estadística en la Universidad de Stanford, es que “muchas pajas parecen agujas”.

Big Data también provee más materia prima para trucos estadísticos y excursiones sesgadas en busca de datos. Para Rebecca Goldin, matemática de la George Mason University de Virginia, ese es uno de los “usos más perniciosos” de los datos.

Los modelos de Big Data son simplificaciones explicativas. Son útiles para comprender, pero tienen limitaciones. Un modelo puede llegar a detectar una correlación y trazar una inferencia estadística injusta y discriminatoria, afectando los productos, los préstamos bancarios y el seguro de salud que se ofrecen a una persona.

Como fuere, al parecer no hay vuelta atrás. “La cultura cambió”, dice Andrew Gelman, estadístico de la Universidad de Columbia en Nueva York. “Prima la idea de que los números y las estadísticas son interesantes. Está de moda.”

Steve Lohr.
Publicado en: The New York Times-Revista Ñ

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2 comentarios

  1. Una web de viajes te ofrece hoteles más caros si tienes un Mac‎ Responder

    [...] que pueden tener los operadores de las páginas web que visitamos, gracias al análisis del Big data, el enorme volumen de datos no estructurados que acumulan. Una prueba más de lo que pueden llegar [...]

  2. ¿ Qué es la Big data ? | En Positivo :: Buenas noticias e ideas positivas | El rincón de mferna | Scoop.it Responder

    [...] La marcha de la cuantificación, posibilitada por nuevas fuentes de datos, recorrerá todo el mundo académico, los negocios y la administración pública. No habrá ningún área que no se vea afectada.  [...]

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