Las nuevas tecnologías están transformando el mundo delante de nuestros ojos. El uso de dispositivos tecnológicos, de redes sociales, la digitalización de los procesos de trabajo, por citar algunos ejemplos, generan un gran volumen y variedad de datos que, correctamente analizados e interpretados pueden convertirse en una valiosa fuente de información.

¿Qué es un dato?

Un dato es una representación simbólica (numérica, alfabética, algorítmica, espacial, etc.) de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa. Un dato por sí mismo no constituye información, es el procesamiento de los datos lo que nos proporciona información y gracias a esto podemos descubrir patrones de consumo y correlaciones, que nos conducen a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes y clientes más felices, lo que finalmente se traduce en mayores ganancias para nuestra organización.

Lo anteriormente descrito debe ir de la mano del conocimiento o experiencia de las personas, que son el pilar fundamental de cualquier organización y las que finalmente toman las grandes decisiones.

¿Qué se entiende por Big Data?

Big Data es un término genérico que se utiliza para agrupar un conjunto de técnicas y recursos destinados a analizar información que no es viable estudiar por medios tradicionales, con el objetivo de extraer información de valor y conclusiones útiles.

El Big Data engloba una serie de disciplinas que trabajan de manera coordinadas para conseguir un objetivo en común: matemáticas, estadística, computación, desarrollo de software, minería de datos, Inteligencia artificial, comunicación, visualización de datos y experiencia en el área de negocio; por todo lo anterior es imprescindible contar con equipos de trabajo multidisciplinarios.

En Big Data lo importante no es sólo el gran tamaño o volumen de los datos a tratar, sino que existen otras características igual de importantes que hacen necesario aplicar este tipo de análisis. Estas características son las llamadas 7 V, que son, además del gran volumen de datos: la velocidad con que se crean, almacenan y procesan dichos datos, la variedad de formas, tipo o fuentes en que se registran los mismos, la veracidad o grados de fiabilidad de la información recibida, la viabilidad de generar un uso eficaz de esos datos, la visualización de esos datos ya procesados y el valor que pueden aportar los mismos para la toma de decisiones de las empresas.

Un ejemplo de cómo el uso de Big Data puede beneficiar a las empresas es el caso de la compañía Tesla. Con la información que recopila, puede prevenir y corregir problemas antes de un posible accidente ya que tienen un modelo de entrenamiento para su piloto automático en donde la enorme biblioteca de datos recopilados de los automóviles que circulan en la carretera se utiliza para enseñar su red neuronal; los datos recogidos pueden incluir, desde el aumento promedio en la velocidad del tráfico en un tramo específico hasta las áreas propensas a accidentes donde se deben tomar medidas. Todo el sistema se alimenta con estos datos mediante aprendizaje automático.

Las tres áreas principales donde los datos impactan el modelo de aprendizaje profundo (Deep Learning) de Tesla son: detección de objetos en el camino, predicción, que en este caso sería el pronosticar las acciones y los movimientos de objetos como automóviles, ciclistas y peatones con unos segundos de anticipación y la planificación de la ruta, que se refiere a las acciones que realiza un automóvil mientras conduce en modo de piloto automático, lo que incluye permanecer en su carril siguiendo el límite de velocidad, adelantar a un automóvil, girar en las señales, detenerse por un peatón imprudente, etc.

En cuanto a la ONCE y el uso de tecnologías propias del Big Data se pueden obtener variados beneficios, gracias a las aplicaciones e infraestructuras disponibles para la recolección y al análisis de grandes volúmenes y variedad de datos, ya sean del pasado o datos generados en tiempo real, que nos van a permitir identificar nuevas oportunidades de negocio, generando valor para la organización, como por ejemplo en reducción de costes, toma de mejores decisiones y más rápidas basado en lo aprendido, pronósticos de ventas, clasificación de la percepción de nuestros clientes hacia los distintos productos y la creación de nuevos y mejores productos y/o servicios que se adapten a las necesidades de los clientes actuales y futuros.