El término Big Data hace tiempo que ha dejado de ser algo novedoso para pasar a convertirse en una realidad de nuestro día a día en el mundo digital. Estamos rodeados de dispositivos generando grandes cantidades de datos continuamente que nos están diciendo lo que está pasando en cada momento a nuestro alrededor.
Podemos extraer mucho conocimiento de estos datos y entender lo que está sucediendo en nuestro entorno o incluso anticiparnos a lo que va a suceder. Con el apoyo de tecnologías avanzadas con alta capacidad de procesamiento, somos capaces de analizar esos datos y descubrir ese conocimiento que a priori está oculto.
Para ello, disciplinas como la Ciencia de Datos, que incluye técnicas de Big Data, Data Mining, Machine Learning (ML) o resto de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) son clave. Muchas veces se utilizan estos términos indistintamente, pero siendo precisos hay diferencias importantes.
Diferencias entre Big Data y Data Mining
Con el fin de aclarar posibles interrogantes restantes respecto al término Big Data, este hace referencia a las tecnologías y herramientas que permiten habilitar los datos para poder utilizarlos de una manera efectiva.
Habitualmente se habla de las “5 Vs del Big Data”, que son el Volumen, la Velocidad, la Variedad, la Veracidad y el Valor. El Big Data maneja cantidades colosales de datos e informaciones, que a su vez se están generando a gran velocidad y que deben procesarse muy rápidamente, además, con formatos muy variados, desde las bases de datos más tradicionales a documentos de texto, imágenes, audio o video.
Sumado a esto, es importante subrayar que estos datos deben tener la calidad y fiabilidad suficiente para ser íntegros y verdaderos para generar valor; es decir, que los dados tienen que ser confiables lo suficiente para que podamos utilizar para resolver problemas específicos con la confianza esperada, siempre asegurando todos los aspectos de seguridad y privacidad necesarios.
El Data Mining ya es el siguiente paso de los datos recogidos y compilados del Big Data. Aquí el Data Mining se centra en identificar patrones, tendencias y relaciones dentro de conjuntos de datos, independientemente de su tamaño. Está muy relacionado con técnicas estadísticas, IA/ML y Visualización que permite estructurar los datos en información y extraer conocimiento de estos datos, analizarlos, responder preguntas específicas y sacar conclusiones.
Así, el Big Data se encarga de manejar los datos y tenerlos disponibles para que, mediante la aplicación de técnicas de Data Mining, podamos plantear preguntas que los datos nos pueden contestar.
El poder de los datos y las aplicaciones en el día a día
Hay multitud de ejemplos que combinan tecnologías Big Data, Data Mining e IA en servicios que utilizamos habitualmente y que tenemos al alcance de la mano.
Las Redes Sociales como Facebook, Instagram o TikTok hacen uso de estas técnicas para mostrarnos contenido que, en base a nuestras interacciones, nos resultará interesante.
Por ejemplo, Netflix o Spotify que nos recomiendan películas, series o música acordes a nuestros gustos, o las Tiendas Online que nos sugieren productos relacionados con compras anteriores o compras de otros usuarios similares.
Un interesante ejemplo también es el Google Maps que utiliza IA para calcular las rutas más rápidas y eficientes, evitando el tráfico y encontrando los mejores lugares para visitar, alojarnos o comer.
Con la aparición de la IA Generativa, herramientas como ChatGPT, Gemini o Perplexity nos permiten disponer de un asistente personal que nos puede ayudar a modo de un tutor personalizado respondiendo preguntas sobre cualquier tema, a redactar un texto, corregirlo o traducirlo, a generar textos o imágenes creativas y originales, desde crear una receta con los ingredientes que tienes en tu casa a planificar un viaje o simular una entrevista de trabajo.
Como vemos, cada vez más y más vamos a tener estas tecnologías al alcance de la mano y las estamos utilizando casi sin darnos cuenta.
¿Pero, cómo esto me puede ayudar dentro de la empresa?
Dentro del mundo empresarial el Big Data y la IA se ha convertido en una herramienta estratégica. Ha cambiado la forma en que las empresas operan y toman decisiones.
Se está dejando de tomar decisiones muchas veces basadas en la opinión o la intuición a convertirse en decisiones fundamentadas, basadas en evidencias y en lo que nos están diciendo los datos.
Procesando y analizando los datos con las herramientas adecuadas, apoyándose en tecnologías de ML e IA, es posible identificar estos patrones y tendencias, entendiendo mejor qué es lo que está ocurriendo, lo que ocurrió en el pasado y lo que podría ocurrir en el futuro, anticipando eventos y tomando decisiones más proactivas.
Es posible optimizar procesos haciéndolos más eficientes y productivos, donde la IA es capaz de proponer enfoques alternativos y nuevas formas de hacer las cosas, o mejorar la experiencia de cliente mediante productos o servicios personalizados, además de ser una base sólida para el impulsar la innovación creando productos y servicios.
Pero, para ello es clave una muy buena gestión y gobierno del dato. El Big Data se encarga de asegurar esto. Si los datos no tienen la calidad suficiente o no son fiables, no están representando el mundo real.
Es como si partiésemos de una materia prima defectuosa que nos puede llevar a un resultado final engañoso. Es decir, no nos podríamos fiar de la respuesta que nos están proporcionando esos datos.
Prácticamente en todos los sectores podemos encontrar ejemplos:
- En el campo de la salud, se usa para disponer de mejores diagnósticos o para el descubrimiento de nuevos fármacos o tratamientos personalizados.
- En el sector financiero se aplica para detectar actividades fraudulentas o realizar análisis de riesgos.
- Las empresas de logística y transporte lo están aplicando para la optimización de rutas o predicción de demandas futuras.
- Se están aplicando también en los procesos de fabricación, ayudando a optimizar la cadena de suministro o en los procesos de control de calidad, asegurando por ejemplo que las piezas fabricadas no tienen defectos.
- En el sector energético, las principales aplicaciones se centran en la predicción de consumo, gestión de la demanda y en la optimización de redes eléctricas.
- En el terreno de la educación, se está caminando hacia un aprendizaje más personalizado, creando itinerarios formativos adaptados al ritmo de los estudiantes.
En el mundo de las telecomunicaciones se aplica tanto para lanzar ofertas personalizadas y lanzar nuevos productos o servicios como para entender la satisfacción de los clientes. Desde el punto de vista de las redes de telecomunicaciones se utiliza para optimizar los procesos de gestión de la red. Por ejemplo, Telefónica, dentro de su programa de Redes Autónomas, ANJ (Autonomous Network Journey) lo está aplicando para predecir la demanda de tráfico y dimensionar la red de manera adecuada, para mejorar los diagnósticos de problemas en los servicios o incluso anticipar posibles problemas futuros en los equipos y llevar a cabo las acciones adecuadas para evitarlos.
Las aplicaciones del Big Data y la Ciencia de Datos son prácticamente ilimitadas, tantas como podamos imaginar. Siempre que tengamos datos representando el mundo real podemos plantear preguntas que se podrían contestar aplicando estas técnicas.
La ciencia de datos, un camino sin vuelta
Todas estas técnicas y tecnologías relacionadas con la extracción de información y conocimiento de los datos son fundamentales en la era digital ya que cada vez se generan más datos y es necesario tomar decisiones basadas en hechos más rápidamente.
El uso de bases de datos que puedan manejar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, el procesamiento de datos a gran escala (Hadoop, Spark), el Cloud Computing (Azure, GCP, AWS, Oracle, Cloudera), herramientas de visualización (Tableau, PowerBI, Grafana) y por supuesto tecnologías de Machine Learning e Inteligencia Artificial, han experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años.
La aparición de la IA Generativa con los máximos exponentes en ChatGPT, Gemini o Perplexity, ha revolucionado el panorama considerablemente y ha conseguido acercar la IA al ciudadano de a pie.
La IA ha pasado de ser una moda o algo de lo que se hablaba en círculos más técnicos y especializados a convertirse en algo normal en nuestro día a día, aunque a veces no seamos conscientes de las tecnologías que hay por detrás.
No solo cambia la forma en la que consultamos información, sino la forma en que podemos interactuar con los datos, donde ya no es necesario ser un experto científico de datos para aproximarnos a la solución de un determinado problema.
Big Data, ¿en qué punto estamos y hacia dónde vamos?
El futuro del Big Data está muy ligado a otras tecnologías emergentes, como IoT, Computación en el Edge, Computación Cuántica, la Inteligencia Artificial, los Gemelos Digitales o la Realidad Aumentada
Los siguientes pasos van en la línea del análisis y respuestas en tiempo real, permitiendo procesar y actuar sobre los datos de manera inmediata, permitiendo una automatización inteligente.
Los dispositivos IoT generan enormes cantidades de datos en tiempo real a través de sensores, cámaras y otros dispositivos conectados.
La Computación en el Edge, permitirá reducir latencias, ya que el procesamiento de los datos se realiza más cerca de los clientes
Por otro lado, la Computación Cuántica promete acelerar aún más el procesamiento de datos.
La incorporación de IA permitirá movernos hacia sistemas más autónomos, capaces de adaptarse a lo que sucede en el entorno de manera automática, como ya se está viendo en el campo de la robótica y los coches autónomos o en las propias redes autónomas como está haciendo Telefónica dentro de su programa de redes autónomas (ANJ).
Los Gemelos Digitales, apuestan por disponer de una digitalización del mundo real, donde poder realizar pruebas os simular diferentes escenarios, previamente poner en producción una determinada solución, asegurando que llegará con la calidad adecuada.
La Realidad Aumentada, ofrece una forma más intuitiva y visual de interactuar con los datos, superponiendo información digital en el mundo real, y facilitando el entendimiento y el análisis de datos complejos.
¿Y si quiero aprender la ciencia de datos?
Como vemos, es un campo en auge, con mucha demanda en el mercado y falta de perfiles especializados.
Los últimos años las Universidades han comenzado a ofrecer Masters especializados en Big Data e Inteligencia Artificial, han aparecido Plataformas Online como Coursera, edX o Udemy, ofreciendo multitud de cursos y programas, grandes empresas de la industria como Microsoft, Google, AWS o Cloudera han lanzado Programas de Certificación y desde el punto de vista del código abierto, hay plataformas como Kaggle que promueven la participación en competiciones para resolver problemas propuestos aplicables a multitud de sectores con los que se puede conseguir experiencia a nivel práctico. Además, existe una gran cantidad de recursos gratuitos en internet para introducirse en este mundo.
En España, el Campus 42 es un innovador centro de formación en programación y habilidades digitales, creado por la Fundación Telefónica. Lo que diferencia el Campus 42 es su abordaje práctica y colaborativa, basado en proyectos y aprendizaje entre pares, sin clases tradicionales, lo que permite a los estudiantes aprender a su propio ritmo. El Campus 42 está en varias ciudades de España, incluyendo Madrid, Urduliz (Bizkaia), Barcelona y Málaga.
Desde el punto de vista empresarial es clave arrancar programas formativos para los distintos roles y perfiles, desde perfiles más cercanos al negocio, que puedan identificar oportunidades de aplicación y el valor que pueden aportar estas tecnologías, a perfiles más técnicos que las puedan implementar.
La profunda transformación de la era de los datos
Ya es realidad que el Big Data, junto con las técnicas de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial, han transformado radicalmente la forma en que vivimos y trabajamos. Al organizar, comprender y entender eficazmente los datos, podemos aprovechar al máximo el potencial que los datos nos ofrecen. Esto no solo nos permite mejorar la manera que hacemos las cosas, sino que también aumentar la eficiencia, innovar y crear soluciones más efectivas y personalizadas.
En definitiva, conocer las capacidades que nos ofrece el Big Data es esencial para mantenerse competitivo en un mundo cada vez más digital y orientado a los datos, abriendo nuevas oportunidades para el crecimiento y el desarrollo profesional.
