Predecir enfermedades o cibersabotajes son algunas aplicaciones del “Big Data”, un conjunto de tecnologías de análisis de datos en tiempo real, cuyo uso se disparó por el aumento de sensores conectados a Internet.

Este mes se realizó en la ciudad holandesa de Ámsterdam la 20° edición del congreso “Teradata Universe”,  donde participaron empresas de la talla de Siemens, eBay, Vodafone, Desigual o Tesco, además de entidades financieras, institutos internacionales y analistas de consultoras tecnológicas, como IDC y Forrester.

Sensores, chips, móviles y otros dispositivos conectados a Internet dispararon la cantidad de información disponible en el mundo.

Actualmente, “existe tecnología integrada y altamente eficiente” capaz de analizar todos esos datos en tiempo real, y darles utilidades muy ambiciosas, más allá de aquéllas para las que fueron originariamente creados, según explicó Hermann Wimmer, copresidente de Teradata, la multinacional tecnológica organizadora del congreso.

La analítica de datos es aplicable a todo en la vida: análisis de marketing, eficiencia energética, predicción de consumo, telecomunicaciones, valoraciones de riesgos en la banca, etc.

Con la tecnología, lo que hace ahora el cliente es “preguntar” a los millones de datos disponibles, y que una vez estructurados y organizados por el software, le responden al instante, con información que le permite tomar decisiones más “inteligentes” para ser más eficiente en sus negocios o actividades, según los responsables de Teradata.

Actualmente, las empresas se enfrentan a una situación que les desborda, al verse vinculados de alguna manera con “el 80 % de datos que hay en el mundo”, y que quieren utilizar para ser más eficientes pero no saben muy bien cómo, explicó la directora de investigación de la consultora tecnológica IDC, Alys Woodward.

A modo ilustrativo, explicó que la información existente en 2020 equivaldrá en memoria informática al volumen de datos que implicarían 6,6 columnas de tabletas electrónicas superpuestas ocupando la extensión de la distancia de la Tierra a la Luna, cada una de ellas.

En 2013, el volumen total de información en el mundo suponía en memoria informática colocar tabletas en hilera hasta llegar a una distancia de dos tercios de la ruta de la Tierra a la Luna.

Protección“La capacidad de las tecnologías actuales para el análisis masivo de datos debería ser regulado por los gobiernos para proteger la intimidad de las personas”, advirtió la experta.

“Debe evitarse que las tecnologías hagan públicos datos íntimos que la gente que no quiere que se conozcan”, afirmó Woodward, quien señaló que las aseguradoras podrían rechazar a ciertas personas si supieran de antemano que desarrollarán enfermedades.

Además, el acceso indiscriminado a datos personales podría crear también problemas serios a víctimas de violencia o de conflictos, ha dicho, lo que exige garantizar un uso adecuado de todo este potencial del “Big Data”, añadió.

Uso generalizadoLos automóviles y la sanidad son sectores que podrían experimentar pronto un uso muy generalizado de la analítica de datos, dada la previsible expansión de vehículos conectados, y el aumento de dispositivos “ponibles” para medir en tiempo real parámetros de salud, precisó el director general de Teradata España, José Andrés García.

De hecho, empresas como Volvo usan desde hace tiempo la analítica “inteligente” de datos en temas de seguridad de sus vehículos. 

Otro sector con gran implantación del “Big Data” es el energético, para mejorar la eficiencia y reducir cibersabotajes, con la llegada de los llamados “contadores inteligentes”.

En el ámbito farmacéutico, el responsable de Roche en biométrica y análisis y programación estadística, Christian Müller, se refirió a la reciente inmersión del laboratorio en la analítica de datos, un mundo donde la frontera de lo accesible o no aún no está claramente definida, y varía dependiendo de las legislaciones, dijo, citado por la agencia Efe.

En Europa, la normativa de acceso a los datos “suele ser más restrictiva”, recordó, tras precisar algunos de los retos de Roche con el “Big Data”; por ejemplo, una más eficiente segmentación y jerarquización de los procesos relacionados con ensayos clínicos.

Mejorar la búsqueda de localizaciones para nuevos centros de investigación, más próximos a entornos con mayores volúmenes de pacientes que necesitan ciertos fármacos y médicos especialistas en trastornos específicos.

El responsable de analítica de cliente para Europa de eBay, Suresh Pillai, destacó los beneficios de la analítica de datos a la hora de conocer mejor al usuario. 

Para ilustrar la enorme cantidad de datos que maneja su empresa ha dicho que sólo cada 1,8 minutos se vende un televisor LCD.

Claves para no perderse El uso de herramientas informáticas para hacer un análisis de la ingente cantidad de datos que pusieron en circulación las nuevas tecnologías, se aplica cada vez más para predecir problemas en los negocios y en la vida real. 

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 disparó su uso y las técnicas de aplicarlo son cada vez más avanzadas.

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 en torno a 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.

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.).

La analítica de datos 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 influyen los avances informáticos y el desarrollo de computadoras 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.

Las administraciones públicas de varios países se volcaron 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.