{"id":11483,"date":"2015-06-30T04:47:12","date_gmt":"2015-06-30T02:47:12","guid":{"rendered":"https:\/\/webdeprueba.net\/?p=1906"},"modified":"2023-12-29T12:41:02","modified_gmt":"2023-12-29T11:41:02","slug":"big-data-trias-bonet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ideas4allinnovation.com\/en\/blog\/big-data-trias-bonet\/","title":{"rendered":"Entender el ‘big data’: el potencial dormido de los datos"},"content":{"rendered":"

La visita a ideas4all Innovation<\/strong><\/a> del f\u00edsico Antoni Trias Bonet<\/strong>, especialista en este terreno, nos ha servido para despejar inc\u00f3gnitas en torno al big data<\/em>, dejando las minas a un lado, y observar el gran potencial de una industria en ciernes.<\/p>\n

\"bigFoto: imelenchon<\/h6>\n

El big data<\/em> pone sobre la mesa grandes oportunidades de negocio en m\u00faltiples sectores, pero tambi\u00e9n un volumen enorme de datos de low cost<\/em> que exige el an\u00e1lisis de ingentes cantidades de informaci\u00f3n. Y es que la propuesta implica una tarea que para muchos se puede asimilar a enfrentarse a un campo de minas.
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\nEn todas las aplicaciones del big data<\/em> hay una base en com\u00fan, los datos, variando el trabajo de procesamiento y an\u00e1lisis de los mismos seg\u00fan cu\u00e1l sea su aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica. Por ello, puede decirse que los retos a afrontar tienen m\u00e1s que ver con las capacidades humanas que con las tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n

Como ya hemos mencionado, a d\u00eda de hoy la tecnolog\u00eda nos permite trabajar con grandes vol\u00famenes de datos en bruto en cuestiones de segundo.<\/p>\n

Todo el rastro de nuestras acciones en Internet, desde nuestras preferencias navegando o la hora de acceso a determinados servicios digitales, determina nuestro propia huella o rastro digital que permite a las empresas conocer m\u00e1s sobre nosotros y sobre nuestros intereses.<\/p>\n

En ese sentido el big data<\/em> es, por ejemplo, una potente herramienta para elaborar estudios de mercado, si bien puede entrar en confrontaci\u00f3n directa con valores como la privacidad del individuo.<\/p>\n

Big data y el dilema \u00e9tico de tratar con los datos<\/span>
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La separaci\u00f3n de lo p\u00fablico de lo privado, o incluso lo \u00edntimo, y la garant\u00eda de valores como la libertad o la igualdad son algunas de las l\u00edneas rojas que deben respetar quienes trabajan con big data<\/em> y que asimismo han de ser amparadas por el legislador. Se trata de un esfuerzo encomiable, seg\u00fan Tr\u00edas Bonet, que debe servir para modular una industria en expansi\u00f3n y con un potencial de desarrollo a\u00fan desconocido.<\/p>\n

Si por ejemplo la Stasi, la polic\u00eda pol\u00edtica de la RDA, dedic\u00f3 numerosos a\u00f1os y recursos a recopilar informaci\u00f3n para crear una enorme base de datos con la que controlar a sus vecinos, a d\u00eda de hoy esta labor podr\u00eda efectuarse en cuesti\u00f3n de segundos gracias a la tecnolog\u00eda.<\/p>\n

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\nSeg\u00fan los cr\u00edticos, el miedo a un \u2018Gran Hermano\u2019 orwelliano adquiere vigencia con el big data y abre la puerta a dilemas \u00e9ticos. <\/em>
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Por ejemplo, tal como expon\u00eda Tr\u00edas Bonet; \u00bfser\u00eda \u00e9tico que un banco rastrease los movimientos financieros de un individuo en Internet para concederle o denegarle un cr\u00e9dito?.<\/p>\n

Otros cr\u00edticos hablan de una posible \u2018dictadura de los datos\u2019 al servicio de las \u00e9lites, que beneficie a las minor\u00edas frente a las mayor\u00edas. A d\u00eda de hoy se conocen casos de personas que han pedido a gigantes tecnol\u00f3gicos que borren su rastro en Internet.<\/p>\n

Pero m\u00e1s all\u00e1 de recelos, \u00bfc\u00f3mo debemos trabajar con big data<\/em>? Seg\u00fan Tr\u00edas Bonet, ante estas inc\u00f3gnitas debe contarse con profesionales del an\u00e1lisis de datos -lo muestra el auge de perfiles como el del cient\u00edfico de datos- y con expertos en la incipiente legislaci\u00f3n sobre la materia.<\/p>\n

C\u00f3mo leer y hacer los datos pr\u00e1cticos<\/strong><\/span><\/h3>\n

Trabajar con un gran vol\u00famen de informaci\u00f3n exige de sistemas de procesado que eviten alejarnos del campo de minas del que alerta Tr\u00edas Bonet. Y para ello, los datos pueden clasificarse en categor\u00edas o \u2018paquetes\u2019 de an\u00e1lisis, como piezas individuales y m\u00e1s accesibles.<\/p>\n

Es lo que se conoce como \u2018datification\u2019, aplicable a m\u00faltiples campos<\/strong>. Por ejemplo, las palabras pueden reducirse y agruparse en paquetes de s\u00edlabas o incluso letras o de una canci\u00f3n pueden extraerse patrones comunes de agrupaci\u00f3n a trav\u00e9s de la longitud de onda del sonido (microsounds)<\/em>.<\/p>\n

En casos como este \u00faltimo, elementos de intoxicaci\u00f3n subjetivos, como el estilo personal o la maestr\u00eda de diferentes int\u00e9rpretes al versionar una misma canci\u00f3n, pueden dejarse a un lado si el elemento de an\u00e1lisis es la partitura, com\u00fan para todos los m\u00fasicos.<\/p>\n

La teor\u00eda del \u2018long tail\u2019: cuando la cola va a la cabeza<\/strong><\/span><\/p>\n

Al manejar un alto volumen de datos tambi\u00e9n debemos c\u00f3mo seleccionarlos, porque no siempre existe una correlaci\u00f3n entre los m\u00e1s numerosos y los m\u00e1s importantes: a veces la verdadera gema se encuentra escondida en los valores menos repetidos.<\/p>\n

\"el<\/a><\/p>\n

Dicho de una manera m\u00e1s sencilla, a veces despreciamos la \u2018cola\u2019 del gr\u00e1fico (ver arriba)<\/em> aun cuando la suma de todos sus valores tiene m\u00e1s relevancia que los m\u00e1s comunes o repetidos.<\/p>\n

Es lo que se conoce como la teor\u00eda del Long Tail (de la larga cola o estela)<\/strong> de Chris Anderson, y que aplicada a una l\u00f3gica empresarial, permite contraponer los mercados de masas (pocos productos con mucha demanda, pico de la gr\u00e1fica) a los nichos de mercado, donde conviven\u00a0 muchos productos con poca demanda que una vez sumados abren la puerta a un mercado mucho mayor.<\/p>\n

En conclusi\u00f3n, \u00bfc\u00f3mo operar con datos?<\/strong><\/span><\/p>\n

De todo lo dicho por Antoni Tr\u00edas Bonet<\/strong> podemos sacar varias ense\u00f1anzas:<\/p>\n

\"Llamada\" M\u00e1s que los datos en s\u00ed, es importante su lectura, y a ello deberemos destinar la mayor parte de nuestros recursos si trabajamos con big data<\/em>.<\/p>\n