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Qué es el Big Data Analytics: la datificación de la sociedad
¿Entiende el Big Data de jugadas de fútbol? Pues parece que de eso y de mucho más. Te explicamos qué es el Big Data Analytics, para qué sirve y desvelamos las últimas tendencias.
Aunque a priori pareciera un deporte que no se puede razonar, el Big Data ha colonizado también el mundo del fútbol. Y es que algunos clubes están dejando a un lado la simple intuición de sus ojeadores para fichar futbolistas, y confiando en el cruce de los datos estadísticos para tomar ese tipo de decisiones. De “ese delantero tiene olfato” se ha pasado a evidencias científicas como que “registra un promedio de más de 6 lanzamientos a puerta por partido” para argumentar las razones del próximo fichaje del equipo.
No es el único caso de “datificación” en el deporte, ya que muchos atletas utilizan la telemetría para conocer y analizar su juego. El equipo técnico de Rafa Nadal tomó la decisión de modificar su raqueta gracias, de nuevo, a la ayuda del Big Data y al análisis de los números que con precisión milimétrica registran el acelerómetro, el giroscopio y demás sensores incluidos en ella y en su muñequera.
Estas dos noticias son el reflejo de una realidad, que la sombra del Big Data es alargada. Y es que podemos poner ejemplos de muchos más ámbitos profesionales fuera del deporte en los que la recolección de datos y, sobre todo su posterior análisis, están cambiando por completo su forma de trabajar: la banca, la venta online, las redes sociales o incluso el Sustainable Data en el desarrollo sostenible.
¿Qué es el Big Data Analytics?
Veamos, por tanto, qué es el Big Data Analytics y cuáles son algunas de las tendencias para este año.
Una imparable «datificación» de nuestros hábitos y costumbres
Cada día se generan en el mundo multitud de datos que la administración o las empresas privadas almacenan, unos 2,5 trillones de bytes a nivel mundial para ser más exactos: más de un billón de consultas en Google, unos 250 millones de tuits, 60 horas de vídeos subidos por minuto en YouTube, 800 millones de actualizaciones en Facebook, 10.000 transacciones con tarjeta de crédito por segundo. Además, las ciudades están llenas de sensores que recogen todo tipo de información meteorológica, telefónica, de tráfico... En definitiva, somos datos.
Pues bien, el Big Data Analytics es un concepto que agrupa las tecnologías y desarrollos matemáticos que se dedican a almacenar, analizar y cruzar toda esa información para intentar encontrar patrones de comportamiento. O lo que es lo mismo, atar cabos de cuáles son nuestros hábitos y costumbres. Cada vez más empresas están trabajando bajo este nuevo paradigma, ya que con él pueden conocer mejor a sus usuarios y ofrecerles una experiencia, sea el sector que sea, mucho más personalizada.
Big Data Analytics trae consigo un abanico de conceptos digitales que serán cada vez más familiares, como el de los data lakes, el repositorio donde la información en bruto espera a ser analizada, o los de la minería de datos y el aprendizaje automático. Estos últimos son sistemas que buscan patrones cruzando la información, pero con una diferencia sustancial entre ellos. Si la minería de datos extrae la información para que una persona la analice, el aprendizaje automático va un paso más allá: detecta los patrones y actúa en consecuencia.
Un caso muy claro que lo ilustra es el feed de Facebook. La red social va aprendiendo de nuestras interacciones y ajusta nuestro muro a esa pauta de comportamiento ofreciéndonos más contenidos que cree pueden ser de nuestro agrado. Por eso, la inteligencia artificial tendrá cada vez más protagonismo en el Big Data. Ya no solo importa que el análisis de las herramientas sea eficiente, sino que además lo hagan en tiempo real e incluso puedan aprender los patrones y predecirlos.
Hacia dónde va el Big Data Analytics
Multitud de empresas o, incluso, las administraciones públicas ya utilizan las bondades del análisis de datos masivos para intentar ofrecernos un mejor servicio y, de paso, optimizar sus objetivos. Los supermercados Walmart almacenan cada hora los datos de hasta un millón de transacciones de sus clientes para poder prever con antelación, por ejemplo, qué productos van a demandar si está lloviendo.
El concepto de Smart City también está muy ligado a la datificación. El proyecto SWING de Burgos diseñado por ACCIONA Agua es una muestra de ello. Un despliegue de sensores por la red de distribución sirve para registrar datos que ayudan a monitorizar la calidad del agua o a localizar averías casi en tiempo real.
Esto son solo algunas muestras de hacia dónde tiende esta revolución tecnológica. Aún planean cuestiones sobre privacidad en torno al Big Data, y las administraciones tendrán que ir adaptando la legislación a este nuevo paradigma que, según afirman muchos analistas, producirá un cambio en la sociedad similar al de la llegada de la electricidad.
Fuentes: Revista Byte, New York Times Magazine, De Noticias, TechTarget, El País, Sostenibilidad para todos, Datamation
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