«Big Data»: un monstruo del tamaño de una galaxia

No sólo Google y Amazon, pioneras en el uso de datos de usuarios para mejorar resultados, sino bancos, aseguradoras, farmacéuticas o entidades de ayuda al desarrollo se afanan para sacar ventaja del «Big Data» o análisis inteligente de datos, impulsado por el auge de sensores con conexión a internet, informa Efe.

Así se recoge en un reciente informe de la Fundación Innovación Bankinter, con opiniones de sus expertos del «Future Trends Forum» (FTF), en donde se analizan los principales desafíos de esta revolución de datos que está transformando la vida diaria del ciudadano.

En esta publicación, llamada «Big Data, el poder de los datos», con ochenta páginas, se destaca cómo la producción de datos ha crecido de forma exponencial en los últimos tiempos, y por qué se necesitan herramientas de análisis y procesado de información relevante.

En los últimos cinco años, se ha creado más información científica que en toda la historia de la humanidad, se recuerda en el informe. De hecho, el volumen de datos es de tal magnitud que, si ocupara un espacio físico, superaría el tamaño de una galaxia, afirma en el documento el profesor de bioinformática de la Escuela de Salud Pública de Harvard Winston Hide.

La relevancia del «Big Data» parte de la capacidad de transformar la ingente cantidad de datos en circulación fundamentalmente por la proliferación de sensores conectados a internet, en información con un nuevo valor añadido, después de ser procesada con tecnologías de última generación en tiempo real, explican los expertos.

Los sensores «invaden nuestra realidad cotidiana» camuflados en todo tipo de objetos, aparatos y accesorios, añaden. Cada dispositivo conectado es también un sensor capaz de recabar datos sobre la ubicación de las personas, el rendimiento de las máquinas, los contaminantes de las fábricas, la humedad de los campos, la salud de los pacientes o los sentimientos de las personas.

Sus utilidades son infinitas: avisar de rutas alternativas de tráfico en tiempo real en caso de complicarse la circulación, monitorizar la actividad física a partir de pulseras y relojes «inteligentes», descubrir en muy poco tiempo nuevas proteínas que podrían servir de diana contra enfermedades como el cáncer.

Asimismo, vaticinar gustos e incluso vaticinar comportamientos de posibles compradores e incluso analizar patrones deportivos para predecir jugadas, como persigue un proyecto de datos pionero en el mundo futbolístico en el que está inmersa Telefónica, en colaboración con el Fútbol Club Barcelona. .

Pablo Rodríguez, director de Telefónica I+D, explica que lo importante en el campo de juego no es mantener la estructura y el rol de cada jugador sino conservar la pelota y recuperarla cuando se pierde.

La ciencia computacional ayuda en esto desde una concepción del juego como una red cuyo desempeño es óptimo cuanto mejor es la conexión (los pases) de los puntos que la componen (los jugadores), añade.

Otros sectores como la banca poseen datos «muy valiosos» sobre comportamiento de usuarios. «Las tarjetas de pago proporcionan un amplio abanico de datos acerca de consumidores y comerciantes», destacan los expertos.

Cada hora se puede procesar una media de 60 millones de transacciones procedentes de cerca de 2.000 millones de tarjetas en 220 países y territorios, a través de más de 40 millones de comercios, se recuerda en la publicación.

En otros ámbitos también se utiliza «Big Data», por ejemplo, en el marco de Naciones Unidas, para compartir datos en casos de emergencia .

El programa «Global Pulse» promueve alianzas de intercambio de datos de los sectores público y privado y utiliza información en tiempo real de personas, mediante seguimiento de redes sociales, llamadas de teléfonos móviles, «blogs» y plataformas de comercio en línea para obtener indicadores que alerten de situaciones de malestar social o posibles desastres naturales.

Las empresas como Facebook descubren no sólo gustos sino sentimientos de sus usuarios mediante «Big Data». A finales de 2014, un estudio científico en «Computers in Human Behavior» demostraba la posibilidad de conocer el estado anímico de los usuarios de esta red social con un 83 % de precisión.

También se recuerda que aplicaciones como la española «SentBuk», a partir de técnicas de análisis semántico y aprendizaje computacional automático, clasifica al usuario de Facebook en función de variables como la polaridad de sus mensajes (previamente analizados), de cambios emocionales detectados o las reacciones a las emociones de sus amigos.

EFE