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El poder de los datos: aplicaciones del Big Data

¿Qué es Big Data y qué diferentes vías de actividad abre? ¿Qué es deep learning? ¿Cuál es el papel de la ciencia y big data en sectores como la salud, economía, seguridad…? Los logros realizados por la ciencia de la Inteligencia Artificial en los últimos años esbozan un futuro fascinante. La seguridad global, la economía, la planificación de servicios públicos y el desarrollo de investigaciones científicas ya dependen del Big data.

La información han pasado a convertirse en la nueva moneda de cambio para empresas, organizaciones y gobiernos. Gracias al análisis de los datos es posible tomar mejores decisiones. El poder del Big Data reside precisamente en las múltiples fuentes de obtención de información que existen, además de sus incontables aplicaciones. No obstante, esta disciplina de la tecnología ha generado el recelo de quienes creen que hay algo más importante todavía: la privacidad de las personas.

El poder de los datos, un valor en alza

Hoy en día utilizar técnicas de Big Data es clave para que una organización sea capaz de aprovechar el potencial de la información que posee. El Big Data es un método y una técnica para recuperar, recopilar, gestionar y analizar un volumen enorme de información estructurada y no estructurada que sería imposible procesar utilizando métodos tradicionales como las hojas de cálculo. Por ello, el big data está intrínsecamente relacionado con una búsqueda constante de nuevas tecnologías y técnicas que permitan analizarlos.

Dicho esto, uno de los grandes retos a los que se enfrenta el sector es precisamente el rápido crecimiento del volumen de información por analizar. En este sentido, poseer una inmensidad de información no tiene ningún valor si no existe una forma eficiente de correlacionarlos. El poder de los datos reside precisamente en que gracias al análisis de información es posible identificar tendencias, patrones o comportamientos de las personas o los clientes –reales y potenciales– que interactúan con los servicios o productos de una empresa u organización.

En cuanto a las características de la información que se utiliza en esta disciplina, existen dos tipos: datos estructurados y datos no estructurados.

Origen de la información no estructurada

Los datos no estructurados son generalmente binarios, es que no poseen una estructura interna identificable. Este tipo de información se acumula generalmente en una base de datos no relacional (NoSQL).

Pueden provenir de diferentes fuentes:

  • Documentos y hojas de cálculo
  • Correos electrónicos
  • Información proveniente de aplicaciones de mensajería instantánea
  • Vídeos y audios
  • Publicaciones en medios sociales como Facebook, LinkedIn o Instagram.

Origen de la información estructurada

Se trata de la información de bases de datos relacionales (RDBMS). El formato más habitual son las tablas o las hojas de cálculo.

Los datos estructurados se gestionan utilizando un lenguaje de programación estructurado llamado SQL (Structured Query Language). Este lenguaje fue creado precisamente para administrar y recuperar información de sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS).

Aplicaciones del Big Data

El Big Data ofrece la posibilidad de que una empresa u organización pueda entender comportamiento de sus clientes. Este aprendizaje se utiliza a menudo para adelantar a la competencia –el caso de las empresas– o crear modelos de comportamiento que permitan hacer más eficientes los servicios que presta una organización –el caso de los gobiernos–.

Esta disciplina se encuentra aún en una etapa temprana, pero lo cierto es que existen múltiples aplicaciones para aprovechar el poder de los datos. Aunque todavía son muchas las organizaciones que aún no han integrado el big data dentro de su operativa diaria, muchas empresas conocer el gran poder que tienen la información.

A continuación te mostramos una lista con las principales aplicaciones del Big Data en el sector empresarial:

  • Mapas de carreteras para vehículos autónomos (Automoción)
  • Orden de inventario predictivo (Logística)
  • Protocolos de ciberseguridad y monitoreo de información en tiempo real (Seguridad)
  • Campañas publicitarias personalizadas (Marketing)
  • Monitoreo de condiciones de salud a través de información de wearables (Salud)
  • Planes de salud personalizados para pacientes (Salud)
  • Entender los hábitos de compra de los consumidores (Marketing)
  • Optimización de la reproducción de contenidos (Entretenimiento)
  • Herramientas de optimización de combustible (Transporte)

ACERCA DEL AUTOR

Francisco Herrera

ACERCA DEL AUTOR

Francisco Herrera

Experto en informática, tecnología y matemáticas alrededor de la Inteligencia Artificial. Dirige el Grupo de investigación SCI2S de la UGR. Premio Nacional Aritmel, incluido en la lista mundial Highly Cited Researchers de los investigadores más citados del mundo.