Análisis Big Data por Víctor Vilas

Barcelona, 18 de marzo del 2013.-    “Nueve de cada diez datos se han creado en los dos últimos años”. Y datos son: fotos, vídeos, mensajes en redes sociales, registros de compras, señales de smartphones, teléfonos, GPS, telemetría de coches, camiones, trenes, barcos, etc. Cuando hablamos de “Big Data” hay una frase que se ha convertido en un clásico: “Según IBM, cada día se generan 2,5 trillones de bytes de datos”.  Pero antes de seguir, acudamos a la definición de “Big Data”, por parte precisamente de IBM :

El Big Data es el uso de grandes cantidades de información que puede proceder, tanto de la actividad de una empresa, como de los propios clientes, de los ciudadanos en su relación con la administración pública, de la actividad en redes sociales o de las propias estaciones meteorológicas y sensores de tráfico de un ayuntamiento. La información en cantidad demasiado grande o que se mueve demasiado rápido para las bases de datos convencionales es llamada big data y los sistemas no pueden procesar, ni almacenar, ni muchos menos analizar estos datos. Se definen con las tres V:

  • Gran Volumen de datos. 
  • Velocidad de estos datos. 
  • Variedad del origen de los mismos 

Según IBM si pudiéramos analizar todos los datos mencionados obtendríamos:

  • Modelos predictivos sobre el compartamiento de lectores/usuarios.
  • Modelos de conducta de grupos sociales.
  • Detectar las anomalías de los procesos productivos y por lo tanto ahorrar costes.
  • Mejorar el lanzamiento de nuevos productos/servicios.
  • Customización de los productos/servicios.

En España, el 4,8% de las empresas ya están utilizando herramientas big data, y el 16,4% considera utilizarla en un futuro inmediato. Seguro que usted, como la gran mayoría de los profesionales tiene un perfil activo en Linkedin. Pues, el fundador de esta red social ha asegurado que el próximo Internet será el de los datos y la analítica. Linkedin cuenta de hecho con un proyecto de big data: InMaps, una visualización de datos que cartografía las conexiones en todo el universo profesional de un usuario. De esta forma, Linkedin aprovecha los datos generados por los propios usuarios.

Otros casos de éxito en España son los realizados por: Paradigma Labs, Telefónica (Servicio 1004); The Streets of BBVA, Data Republic, CartoBD, Bayes Forecast, Cubenube, Farsens Solutions, Datasalt, Aisoy Robotics, Pirendo, Libelium.

Los retos que plantea el big data son muy atractivos e interesantes. Al igual que los necesarios “contrapesos”. Por ejemplo, la garantía de la privacidad de las personas. En cualquier caso, el horizonte tecnológico del big data será lo que iré reflejando próximamente.

One thought on “Aproximación al “Big Data”

  1. El principal reto es analizar y procesar la gran cantidad de información de la que disponemos actualmente, un exceso de información es desinformación. Tener herramientas analíticas y de fácil uso es fundamental para poder aprovechar toda esta información y sobre todo saber que se quiere obtener de la información.

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