Claves para entender el “Big Data”

El “Big Data”, que consiste en el uso de un abanico de tecnologías para el análisis “inteligente” de la inmensa cantidad de datos que han puesto en circulación las nuevas tecnologías, se está aplicando cada vez más para predecir problemas en los negocios y en la vida real, según expertos.

Claves para entender el “Big Data”


El Congreso Teradata Universe 2015, que comenzó hoy en Ámsterdam, tiene previsto reunir hasta el miércoles a decenas de empresas, entre ellas, Siemens, Vodafone, eBay, Desigual, así como a analistas tecnológicos y responsables de administraciones públicas para hablar de “Big Data”, cuyas claves son las siguientes:

1. ¿Qué es el “Big Data”?. Se trata de un conjunto de herramientas, que se sirven de complejos algoritmos y estadística, incorporados en software de análisis de datos para hacer predicciones. El “Big Data” se ha visto impulsado en los últimos tiempos por la proliferación de teléfonos móviles, sensores y chips conectados a internet.

El llamado “internet de las cosas”, un fenómeno de conexión de todo con todo, está disparando las cantidades de información accesibles. El análisis de tantos datos procedentes de coches conectados, hogares “inteligentes” o la tecnología “ponible” (pulseras, camisetas, relojes) requiere procesos mucho más complejos que los tradicionales, con la combinación de numerosas variables que pueden dar nuevas claves en la interpretación de la realidad.

2. ¿Es algo nuevo?. Cuando empresas como Amazon recomiendan qué libro leer, lo que hay detrás del proceso es “Big Data”. Las compañías aplican algoritmos cuando combinan datos como los gustos de un usuario al que conoce por adquisiciones anteriores u otros que lo identifican como sus visitas a determinadas páginas web.

Lo mismo ocurre cuando Google ofrece publicidad en la pantalla del ordenador relacionada justamente con búsquedas previas del internauta. El análisis de datos se realiza desde hace mucho tiempo, pero la tecnología ha disparado su uso y las técnicas de aplicarlo son cada vez más avanzadas.

3. ¿Cómo ha afectado la capacidad tecnológica para comprender cualquier dato de forma automatizada?. El software permite ya la interpretación de datos inicialmente no estructurados (como los procedentes de sensores, fotografías, vídeos, la voz e incluso emociones), que es una de las claves del “Big Data”. Al combinarlos con los tradicionales en soportes fáciles de analizar y jerarquizarlos se estudian de forma conjunta y automática para sacar conclusiones en tiempo real y vaticinar predicciones y tendencias.

Sólo una cuarta parte de la información disponible actualmente está estructurada, es decir, en un formato apto para ser analizado directamente por sistemas informáticos, según analistas.

4. ¿A qué fuentes recurre el “Big Data”?: La analítica “inteligente” de datos se sirve de información complementaria a la tradicional y navega asimismo en datos procedentes de sistemas de geolocalización (de móviles), redes sociales, información sobre salud del usuario de dispositivos “ponibles” (pulseras “inteligentes”, relojes, etc).

5. ¿A quien beneficia?. El “Big Data” tiene ventajas en todas las áreas de actividad y sectores. Es aplicable a la analítica sanitaria, a la predicción de enfermedades, al mantenimiento de instalaciones de energía, detección de posibles fugas o sabotajes, al conocimiento de tendencias de compra, etc.

En su evolución han influido los avances informáticos y el desarrollo de ordenadores cada vez más potentes que permiten mayores capacidades de cálculo, requisitos necesarios para investigaciones extremadamente complejas, como en el mundo de la genómica o aeroespacial.

La previsión es que la analítica de datos “inteligente” refuerce todavía más su papel, dadas las estimaciones de los expertos de aumento de dispositivos móviles y de información en los próximos años.

Por otra parte, las administraciones públicas de numeroso países se han volcado en facilitar el acceso de los ciudadanos a los datos públicos, suministrados en formatos más homogéneos y fáciles de manejar. Su objetivo es impulsar la creación de empresas que puedan dar una nueva utilidad a esa información más allá de la originaria. EFE

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