Big Data

Big Data

1. aporta en la construcción de una sociedad mejor

2. teléfonos inteligentes, electrodomésticos inteligentes, sistemas GPS, sensores, medidores, cámaras de circuito de televisión

   • genera cantidades inimaginables de datos
     • genera también una gran cantidad de información
       • consciente o inconsciente.
       • aumentado en los últimos años de forma exponencial.

3. ¿De dónde proceden todos estos datos?

   • se recogen sobre nuestras llamadas telefónicas, transacciones bancarias, pagos con tarjeta o búsquedas en Google. Incluso sobre nuestros movimientos a través de las señales GPS procedentes de nuestros teléfonos móviles
   • los generamos nosotros de forma voluntaria cuando publicamos entradas en blogs, subimos imágenes o vídeos a YouTube, o enviamos mensajes a través de redes sociales como Facebook o Twitter.
   • La ciencia también genera una gran cantidad de datos en campos como la genómica, la física de partículas, la biología, las ciencias medioambientales, la astronomía o la meteorología.
   • sensores que monitorizan los objetos, capturan datos sobre ellos y comunican esa información a través de la red

4. Amacena datos

   • Desde hace mucho tiempo las empresas han venido guardando información acerca de sus clientes, proveedores y operaciones.
     • dispone de enormes bases de datos que contienen información sobre censos de población, registros médicos e impuestos.
   • También se recogen datos cada vez que sacamos dinero en un cajero automático o pagamos con nuestra tarjeta físicamente o a través de Internet.

5. ¿Y más o menos de cuántos datos estamos hablando?

   • 1 millón de bytes
     • almacena un libro de unas 500 páginas que tuviera sólo texto
   • un terabyte
     • 16.667 horas de música
   • 5 exabytes
     • almacenar las secuencias del genoma humano de todas las personas del mundo.
   • 1,8 zettabytes
     • 57.500 millones de iPads de 32 gigabytes
   • 4,4 zettabytes

6. ¿Qué es el Big Data?

   • La empresa consultora Gartner define el Big Data
     • “aquellos recursos de información caracterizados por su alto volumen, velocidad o variedad, que requieren formas de procesamiento innovadoras y eficientes para la mejora del conocimiento y la toma de decisiones”
       • el Big Data pueden resumirse en lo que se conoce como las tres Vs: Volumen, Velocidad y Variedad (Laney, 2011).
     • capacidad para analizar los datos y extraer de ellos información relevante.
   • ¿Qué cambios está provocando el Big Data?
     • El Big Data está causando una revolución en el mundo empresarial, modificando de manera sustancial los negocios existentes y creando otros completamente nuevos.
   • ¿PARA QUE SIRVE EL BIG DATA?
     • capacidad para realizar diagnósticos y pronósticos fiables en numerosas áreas de la vida social.
     • Aprovechada por las empresas con fines puramente lucrativos utilizando distintas técnicas, como:
       • PLUBLICIDAD PERSONALIZADA
         • Localizar patrones y tendencias permite a las empresas de comercio online adecuar los productos y servicios a los clientes,
           • ¿Cómo analizan los datos?
             • Cuando navegamos por Internet, viajamos con nuestros móviles, hacemos compras con tarjetas de crédito o comunicamos nuestras actividades, objetivos y preferencias a través de las redes sociales
               • Con el fin de recomendarnos los productos que mejor se adaptan a nuestras necesidades y conseguir prolongar al máximo nuestra interacción con la página web de su comercio
                 • Ejemplo
                   • Amazon, que analiza los datos de sus 152 millones de clientes para utilizarlos en su motor de recomendación.
         • Anticipa la demanda o mejorar las ventas a través de incentivos, como descuentos, envíos gratuitos o facilidades de pago.
       • En centros comerciales y aeropuertos se está empezando a usar la publicidad basada en la localización
         • Consiste en
           • Analizar la información recogida a través de la red wifi del centro comercial para localizar las tiendas en las que un cliente pasa más tiempo, o los productos por los que muestra más interés.
             • El Big Data y la analítica predictiva
               • Google Now ofrece, desde 14 2013, una nueva funcionalidad de lo que se conoce como sistemas anticipativos
                 • Hacen sugerencias teniendo en cuenta la hora del día, el tiempo que hace, nuestras conexiones sociales, las reuniones anotadas en nuestra agenda o el estado del tráfico.
       • ANALISIS DE SENTIMIENTOS
         • Analizar las enormes cantidades de datos que se mueven en las redes sociales también puede ser de gran utilidad para las empresas, sobre todo teniendo en cuenta el número de usuarios cada vez mayor que interacciona en ellas.
           • Facebook, por ejemplo, tiene más de mil millones de usuarios, Twitter 500 millones, y Linkedin 225
             • Las empresas pueden entender lo que el público opina sobre distintos productos, servicios, anuncios publicitarios o series de televisión, y saber quiénes son los usuarios con más influencia en las redes
               • mejorar sus productos o incluso desarrollar otros nuevos, de acuerdo con el deseo de los consumidores.
                 • Es lo que se conoce como el análisis de sentimientos o minería de opiniones.
     • GOBIERNO
       • Pueden usar estas herramientas para el espionaje masivo (Naughton, 2014) o para predecir resultados electorales como el sitio web FiveThirtyEight2 que en 2008 logró predecir correctamente el vencedor de 49 de los 50 Estados norteamericanos en las elecciones presidenciales que ganó Barack Obama.
       • Pueden utilizarlo también para reducir costes, por ejemplo, en el sector sanitario.
         • El estudio de 2011 del McKinsey Global Institute calcula que la aplicación del Big Data en el sector sanitario podría representar un ahorro de hasta 300.000 millones de dólares al año para el sistema de salud pública en Estados Unidos.
     • DESARROLLO
       • Cuando hacemos una llamada con nuestro teléfono móvil se genera un registro digital o CDR que incluye información como la hora de la llamada, la duración y la identificación de la antena a la que se conectaron los teléfonos del emisor y el receptor en el momento de la llamada.
         • Analizando estos datos se pueden reconstruir, por ejemplo, los patrones de movimiento de una comunidad de personas y modelizar, entre otras cosas, la propagación de enfermedades.
           • Es lo que se hizo en Kenia para localizar lugares a donde la enfermedad de la malaria tenía una probabilidad más alta de propagarse.
         • El análisis de CDRs
           • Organizó la ayuda humanitaria a los afectados por el terremoto de Haití de 2010.
           • Midió la efectividad de las restricciones de movilidad que impuso el gobierno mejicano a los ciudadanos para controlar la propagación del virus de la gripe H1N1 en 2009
     • SALUD
       • Hoy en día se almacenan todo tipo de datos sobre pacientes, enfermedades, tratamientos, medicación y resultados. Nuestro cuerpo se ha convertido en una fuente más de datos.
         • Personalización
           • El análisis de datos genéticos puede desempeñar un papel relevante en el campo de la medicina personalizada, ya que permite realizar diagnósticos más precisos y diseñar terapias más enfocadas a cada paciente.
             • El análisis de datos genéticos tiene dos áreas de aplicación fundamentales.
               • Ayuda a entender cómo funcionan los genes y cómo interactúan entre ellos para prevenir o luchar contra enfermedades como el cáncer.
               • Analiza los datos genéticos de cada individuo permite personalizar los tratamientos médicos y entender mejor el desarrollo de una enfermedad en un individuo concreto.
         • Predicción
           • Situemonos un momento en la sala de cuidados intensivos de neonatos del hospital infantil de Toronto, donde sólo se escuchan los pitidos de los monitores que registran, entre otras cosas, los latidos del corazón de los bebés
             • los pequeños cambios en el ritmo cardiaco o en la respiración de los bebés pueden indicar un empeoramiento, 21 pero a veces estos cambios pueden ser tan sutiles como para no disparar ninguna alarma en el monitor y pasar por ello desapercibidos
               • Gracias al Big Data estos signos de alarma pueden detectarse en cuanto aparecen.
         • Prevención
           • Gracias al análisis de los datos recogidos por sensores de movimiento instalados en las camas, paredes y suelos de las viviendas de gente anciana,
             • Los investigadores están identificando patrones de agitación durante el sueño y de cambios en la actividad física diaria de estas personas mayores que pueden prevenir posibles caídas y visitas a urgencias
         • Participación
           • La medicina será participativa cuando las personas tomemos conciencia de que somos los máximos responsables de nuestra propia 22 salud y nuestro mejor médico.
     • EDUCACIÓN
       • la Universidad viene recogiendo datos sobre los estudiantes desde hace mucho tiempo, la mayoría de ellos relacionados con su rendimiento escolar
         • Se almacenan las calificaciones de los trabajos que entregan, sus resultados en los exámenes, el número de convocatorias que necesitan para superar una asignatura o cuánto tiempo tardan en finalizar sus estudios.
         • La novedad es que las universidades cada vez ofrecen más materiales educativos a través de plataformas de e-learning como Moodle, y el aprendizaje online a través de los MOOCs o Massive Open Online Courses cada vez está más extendido.
           • Estos cursos online ofrecen numerosas ventajas, porque permiten a los estudiantes acceder a la enseñanza en el momento y lugar preferidos y les proporcionan un feedback inmediato y constante sobre su rendimiento, que influye muy positivamente en la motivación.
     • INVESTIGACIÓN
       • Hallazgos como el Bosón de Higgs, aunque pendiente de la confirmación definitiva, o la secuenciación del genoma humano no habrían sido posibles sin el Big Data.
       • El Big Data permite entender mejor el flujo de tráfico en las autopistas, el uso de energía doméstica, las condiciones en el interior de los volcanes, los huracanes, las enfermedades o el universo (CRA, 2011).
       • También se puede utilizar para estudiar las variedades dialectales del español como han hecho dos investigadores del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos a partir de 50 millones de tuits geo localizados escritos en español recogidos durante dos años (Gonçalves y Sánchez, 2014).
       • Economía
         • para estimar el índice de inflación. Es lo que hace el proyecto BPP (Billion Prices Project) del MIT a partir de los precios de más de 50.000 productos recogidos diariamente de cientos de tiendas online
   • ¿Para qué no sirve el Big Data?
     • no permite detectar comportamientos individuales o minoritarios que se salgan de la media, sino tendencias y patrones.
     • los grandes conjuntos de datos contienen una gran cantidad de información inútil e irrelevante, y a veces hasta engañosa.
     • los resultados de los análisis tienen un período de validez determinado,
       • Los datos en los que se basan siguen cambiando y es necesario reanalizarlos para tener en cuenta dichos cambios.
     • El Big Data y la ética
       • Además de los daños que puede causar al medioambiente, el Big Data plantea importantes cuestiones éticas.
     • La privacidad
       • Los datos que se recogen sobre nuestras llamadas telefónicas, por ejemplo, ¿pertenecen a la persona que llama, a la compañía telefónica o a cualquier agencia de espionaje del gobierno que pueda acceder a ellos?
     • La pérdida de identidad
       • El análisis de todos estos datos permite agrupar a las personas en distintos perfiles según su comportamiento.
         • Las recomendaciones de compra, las búsquedas adaptadas a nuestro perfil, o la analítica del aprendizaje pueden hacer que nuestra identidad personal quede diluida en la de un colectivo con características comunes.
     • La transparencia
       • Además de proteger la privacidad de los datos, es necesario que los individuos tengan acceso a los datos que se recogen sobre ellos. Existen varias iniciativas en este sentido.
         • Una de ellas es el proyecto midata del gobierno de Reino Unido (Cable, 2014) cuyos objetivos son, por un lado, conseguir que las empresas proporcionen a los consumidores acceso electrónico y seguro a los datos personales que han recogido sobre ellos y, por otro, animar a las empresas a desarrollar aplicaciones q

7. ¿Por qué ha surgido el Big Data?

   • porque el almacenamiento se ha abaratado enormemente
     • Hace dos décadas hacía falta una máquina del tamaño de un frigorífico y con un peso de 800 kilos para almacenar un gigabyte de datos. Hoy en día, la mayoría de ustedes lleva, al menos, 16 gigabytes de datos en su teléfono inteligente.
     • El precio de los dispositivos de almacenamiento también ha bajado. En esas dos décadas de las que hablamos, el coste de almacenar un gigabyte ha pasado de más de 700 euros a cuatro o cinco céntimos.
     • En vez de procesar tareas de una en una, ahora los ordenadores pueden procesar una gran cantidad de tareas en paralelo, es decir, todas a la vez.
       • Así es como Google, Facebook o Amazon han sido capaces de construir sus servicios.