Si Ray Brad­bury se lo hubie­ra ima­gi­na­do, este tema podría haber ins­pi­ra­do la tra­ma de otro de sus clá­si­cos de cien­cia fic­ción. Es que a par­tir de la crea­ción del Big Data, se ori­gi­nó un antes y un des­pués en la mane­ra de alma­ce­nar, pro­ce­sar y explo­tar la infi­ni­ta can­ti­dad de datos que gene­ra­mos y com­par­ti­mos a dia­rio como usua­rios de nue­vas tec­no­lo­gías.

Las cifras nos per­mi­ten dimen­sio­nar de qué habla­mos: se esti­ma que en 2020 el volu­men de datos ges­tio­na­do mun­dial­men­te alcan­za­rá los 40 zet­ta bytes, lo que se tra­du­ce en 5.247 GB por cada habi­tan­te del pla­ne­ta.

Fren­te a los pro­gra­mas tra­di­cio­na­les de alma­ce­na­mien­to de datos, en el que el 80% de estos se encuen­tra des­or­de­na­do y no es fácil­men­te ges­tio­na­ble ni apro­ve­cha­ble, el Big Data es una solu­ción. Esta arqui­tec­tu­ra de la infor­ma­ción, cada vez más en boga en el ámbi­to empre­sa­rial, per­mi­te la ges­tión y aná­li­sis de enor­mes volú­me­nes de infor­ma­ción que no pue­den ser tra­ta­dos de for­ma con­ven­cio­nal.

A tra­vés de estra­te­gias de Big Data, los datos pue­den ser ges­tio­na­dos, rete­ni­dos, cla­si­fi­ca­dos, ana­li­za­dos e inter­pre­ta­dos. Para las empre­sas esto sig­ni­fi­ca la posi­bi­li­dad de tra­du­cir la infor­ma­ción que gene­ran sus clien­tes en bene­fi­cios a nivel comer­cia­li­za­ción, mar­ke­ting, pro­duc­ción, pro­ce­sos y toma de deci­sio­nes direc­ti­vas.

El desafío, no obs­tan­te, está en cómo opti­mi­zar el uso de los datos. Tome­mos un ejem­plo que cono­ce­mos todos y que es para­dig­má­ti­co: Net­flix. La pla­ta­for­ma strea­ming pasó de ser una empre­sa de alqui­ler de DVD por correo –una pyme- a ser líder mun­dial en la indus­tria del entre­te­ni­mien­to. ¿Cómo lo hizo? Dise­ñan­do una pro­gra­ma­ción adap­ta­da al com­por­ta­mien­to y los hábi­tos de sus con­su­mi­do­res, de quie­nes reunió infor­ma­ción duran­te 20 años. Pero eso no es todo. La apli­ca­ción del Big Data le brin­dó a Net­flix los indi­ca­do­res que nece­si­ta­ba para inver­tir en pro­duc­cio­nes pro­pias, pre­de­cir el momen­to ópti­mo de lan­za­mien­to, las estra­te­gias de pro­mo­ción, la selec­ción de acto­res y la evo­lu­ción de la serie. Las exi­to­sas “Hou­se of Cards” y “Nar­cos” son el resul­ta­do de estos pro­ce­sos ana­lí­ti­cos. Tam­bién para afian­zar la fide­li­za­ción de sus usua­rios (la pla­ta­for­ma es capaz de deter­mi­nar cuán­tas horas men­sua­les debe­mos uti­li­zar el ser­vi­cio para evi­tar que se plan­tee la baja).


Se esti­ma que en 2020 el volu­men de datos ges­tio­na­do mun­dial­men­te alcan­za­rá los 40 zet­ta bytes, lo que se tra­du­ce en 5.247 GB por cada habi­tan­te del pla­ne­ta.

Otro caso intere­san­te está retra­ta­do en “Money­ball” (2011), fil­me diri­gi­do por Ben­nett Miller y pro­ta­go­ni­za­do por Brad Pitt. Lejos de ser fic­ción, esta his­to­ria basa­da en Billy Bea­ne, geren­te entre­na­dor gene­ral de los Atlé­ti­cos de Oakland, mues­tra la apli­ca­ción del Big Data en el depor­te. Sin un pre­su­pues­to que lo favo­rez­ca, Bea­ne rein­ven­tó su equi­po a tra­vés del aná­li­sis de datos: reclu­tó a juga­do­res cata­lo­ga­dos como malos por los bus­ca­do­res de talen­tos pero cuyas esta­dís­ti­cas de jue­go esta­ban sobre el pro­me­dio. Esta inno­va­do­ra estra­te­gia le valió a los Ath­le­tics una racha de 20 vic­to­rias con­se­cu­ti­vas, esta­ble­cien­do el récord de la Liga ame­ri­ca­na.

El dato está en el aire

Los exper­tos ase­gu­ran que el Big Data lle­gó para que­dar­se. ¿Cómo nos influ­ye esto a los usua­rios? De todas for­mas. Dia­ria­men­te le reve­la­mos a la red una gran can­ti­dad de infor­ma­ción per­so­nal a par­tir de nues­tra expe­rien­cia digi­tal: qué bus­ca­mos, dón­de esta­mos, cuá­les son nues­tros intere­ses y pre­fe­ren­cias, qué con­su­mi­mos y has­ta quié­nes son nues­tros ami­gos.

Tam­bién hay datos que se guar­dan pasi­va­men­te como la loca­li­za­ción de nues­tro smartp­ho­ne, el tipo de equi­po que usa­mos, las apli­ca­cio­nes que tene­mos ins­ta­la­das, los pro­gra­mas de TV que vemos o las esta­cio­nes de radio que escu­cha­mos. Todo eso es absor­bi­do, de dife­ren­tes for­mas, por el Big Data.

Pero, ade­más de las pcs, note­books y smartp­ho­nes que reco­pi­lan infor­ma­ción de for­ma per­ma­nen­te, exis­ten otros dis­po­si­ti­vos conec­ta­dos a Inter­net que tam­bién envían datos sobre nues­tros hábi­tos dia­rios (tele­vi­sio­nes, relo­jes, autos, etc); así como cual­quier acción en la que deje­mos un regis­tro elec­tró­ni­co (tran­sac­cio­nes ban­ca­rias, minu­tos habla­dos por telé­fono, kilo­va­tios con­su­mi­dos).

Con este gene­ro­so volu­men de infor­ma­ción que brin­da­mos, empre­sas como Goo­gle, Face­book, Ama­zon –por solo citar tres de las cien­tos- ela­bo­ran patro­nes de com­por­ta­mien­to y per­fi­les de usua­rio. ¿Asus­ta saber­lo?, obvio que sí. Por eso debe­mos esta­ble­cer lími­tes res­pec­to a la infor­ma­ción que que­re­mos que las com­pa­ñías conoz­can de noso­tros.

Para leer
Big Data: cómo afec­ta a los usua­rios. Artícu­lo publi­ca­do en Ofi­ci­na de Segu­ri­dad del Inter­nau­ta de Espa­ña.
https://www.osi.es/es/actualidad/blog/ 2016/06/14/­big-data-como-afec­ta-los-usua­rios

Fuen­tes:
www.forbes.com.mx | www.economiadigital.es
www.osi.es | www.deustoformacion.com
www.datacentric.es

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