Cómo el análisis de big data cambiará nuestra economía

En un mundo acelerado e impulsado por la tecnología, donde los compradores pueden pedir de todo, desde pizza hasta Porsche en línea, y al mismo tiempo actualizar sus cuentas de Twitter, Facebook e Instagram con solo deslizar su teléfono inteligente, no sorprende que la suma de datos potencialmente útiles en el mundo está creciendo a pasos agigantados.

De hecho, según IBM, cada día los seres humanos crean 2.5 quintillones de bytes de datos. Sumas de datos tan grandes son difíciles de procesar debido a su enorme cantidad y complejidad, creando así lo que se conoce como "big data".

En 2009, se estimaba que las empresas de todos los sectores de la economía estadounidense con 1,000 empleados o más producían aproximadamente 200 terabytes de datos almacenados que podrían ser potencialmente útiles.

Análisis de big data para mejorar el crecimiento en todos los sectores

Ahora que hay una gran cantidad de datos flotando, las empresas y otras corporaciones y sectores pueden combinar varios conjuntos de datos para extraer cualquier información útil.

Wayne Hansen, director del Centro de Tecnología Estudiantil de la Universidad de New Brunswick en Saint John, explica el big data como "un eslogan que describe la noción de que ahora podemos analizar conjuntos de datos masivos. Básicamente, estamos capturando más datos, personales, sociales". , científica, etcétera, y ahora la potencia informática ha alcanzado velocidades que nos permiten analizar estos datos más a fondo".

El principal interés tecnológico de Hansen es la interacción entre tecnología y cultura. Es capaz de explorar este interés a través de big data. Por ejemplo, se puede analizar información de ciudades inteligentes, como la delincuencia y las tasas impositivas, la población y la demografía, para hacer observaciones generales sobre esa ciudad y su cultura.

Los big data se producen de diversas formas. Desde las señales de los teléfonos móviles y las redes sociales hasta las transacciones de compra online y en las tiendas, los datos se crean y cambian constantemente a nuestro alrededor. Estos datos se pueden almacenar para uso futuro.

Hay tres aspectos importantes del big data que lo hacen útil en diversos mercados, se les conoce como las tres v; Volumen, velocidad y variedad. Volumen, referido a la cantidad de datos que se crean y se pueden utilizar, llegando hasta terabytes y petabytes. Velocidad, es decir, la velocidad a la que se adquieren y procesan los datos antes de que se vuelvan irrelevantes dentro de un sector particular o en comparación con otros conjuntos de datos. Y variedad, lo que significa que cuanta más diversidad haya entre los tipos de conjuntos de datos utilizados, mejores y más precisos serán los resultados y las predicciones.

El análisis de big data tiene un gran potencial en varios mercados. Desde el clima y la tecnología hasta los negocios y las redes sociales, el big data ofrece la posibilidad de mejorar las ventas, la productividad y predecir los resultados futuros de los productos, las ventas y los servicios. Las posibilidades son infinitas.

"La premisa es que con suficientes datos casi todo se vuelve predecible", dice Hansen. Se pueden revelar patrones, establecer rutinas y sacar a la luz estadísticas. Estas predicciones conllevan una nueva ventaja competitiva en casi todos los sectores. El análisis de big data se convierte entonces en un componente clave en el éxito o el fracaso de nuevos negocios y en la creación de otros nuevos.

Imagínese ser un empleado de una empresa que diseña ropa para una base de consumidores objetivo de mujeres entre finales de la adolescencia y principios de los veinte. ¿No sería conveniente y rentable si se pudiera predecir de forma rápida y precisa las ventas potenciales de, por ejemplo, tacones altos de lentejuelas rojas?

Ahí es donde entra en juego el análisis de big data. Si pudieras aprovechar eficientemente todas las estadísticas relevantes, como cuántas mujeres han pedido tacones altos de lentejuelas rojas en línea y cuántas han tuiteado sobre ellos o han publicado videos en YouTube haciendo referencia a tacones altos rojos, entonces podría predecir con precisión qué tan bien funcionará su producto incluso antes de que llegue a los estantes, eliminando así las conjeturas y aumentando el potencial de éxito.

La capacidad de hacer tales predicciones se está convirtiendo en una demanda creciente y, por lo tanto, también lo es el desarrollo del análisis de big data.

Pulse Group PLC, una agencia de investigación digital en Asia, es una empresa que se ha subido al tren del big data. Pulse tiene la intención de realizar importantes inversiones en un futuro próximo en este campo en crecimiento. Su plan de inversión incluye el desarrollo de un nuevo centro de análisis de big data en Cyberjaya.

Dichos centros serían responsables de recopilar todos los flujos de datos relevantes del cliente y analizarlos de manera rápida y eficiente para descubrir información importante, como patrones y correlaciones que podrían ser potencialmente útiles para el negocio u objetivos del cliente.

"Podemos aplicar análisis de big data", afirma Hansen, "y hacer afirmaciones generalizadas". Estas generalizaciones tienen el potencial de mejorar todos los sectores, incluidos los negocios, la educación, las redes sociales y la tecnología.

Muchas empresas tienen los datos que necesitan para hacer predicciones, pero no tienen la capacidad de conectar los distintos grupos de datos y desglosarlos de tal manera que sean útiles.

Bob Chua, director ejecutivo de Pulse, admite que su nueva empresa de big data, conocida como Pulsate, podría convertirse en su principal objetivo. Se trata de una sabia medida financiera, ya que se espera que el mercado de big data crezca más de 50 millones de dólares en los próximos cinco años.

En los próximos tres años, Pulsate planea realizar avances en el análisis de big data y creó 200 puestos de trabajo de alto nivel para científicos de datos. "Tanto la recopilación como el análisis de datos requerirán habilidades especializadas", señala Hansen, "lo que abrirá nuevas oportunidades".

Para realizar estos nuevos trabajos, los empleados tendrían que recibir la formación adecuada. Pulse Group también tiene la intención de iniciar una de las primeras academias de capacitación para científicos de datos en el mundo para acompañar su nuevo centro de análisis de datos y satisfacer la creciente necesidad de analistas de datos.

Los macrodatos pueden tener otros efectos positivos en el mundo de la educación además de simplemente ofrecer nuevas oportunidades y experiencias de aprendizaje. Hansen afirma que el comportamiento de los estudiantes se puede analizar a través de big data analizados para mejorar el sector educativo. "En última instancia, el objetivo es utilizar los datos recopilados para mejorar la experiencia de los estudiantes [y] aumentar las cifras de retención".

Entre la creación de nuevos empleos y oportunidades educativas, y las predicciones potenciales y el crecimiento de las empresas, el big data parece ser algo totalmente bueno. Sin embargo, existen algunas desventajas y fallas en el análisis y uso de cantidades tan masivas de información.

Un problema que debe abordarse es qué información es un juego gratuito para que varias corporaciones la utilicen como sus conjuntos de datos. Será necesario abordar cuestiones relacionadas con la privacidad y la seguridad. Además, quién posee qué información es una pregunta que deberá responderse. Cuando los datos se envían y reciben continuamente, la línea entre la propiedad intelectual personal y el ámbito público se vuelve borrosa.

En segundo lugar, no toda la información es útil o es inútil a menos que se analice adecuadamente. Algunos conjuntos de datos prácticamente no significarían nada a menos que se combinen con los datos correspondientes adecuados y relevantes. Lo que significa que, a menos que una empresa tenga acceso a todos los datos que necesita y el conocimiento sobre cómo encontrarlos y analizarlos adecuadamente, el big data es esencialmente una pérdida de tiempo.

Además, los datos crecen a un ritmo alarmante. El noventa por ciento de los datos del mundo se han creado sólo en los últimos dos años, y ese número está creciendo constantemente. Si se crean nuevos datos relevantes más rápido de lo que podemos analizarlos, entonces el análisis de big data se vuelve irrelevante. Después de todo, los resultados son tan buenos como la información que se utiliza.