¡Muy buenos días a todos!

¿Qué es esto del big data que ahora tanto de moda se ha puesto?

Big data es un conjunto de datos, de procesos y de aplicaciones informáticas que ayudan a procesar gran volumen de datos.

Estos datos pueden usarse para diferentes usos muy diversos:

– Bancario: para poder procesar datos de clientes, predicciones de los clientes, de los usos de las cuentas o incluso para saber qué productos son los que los usuarios tienen más ganas de usar o están usando, para así poder sacarle provecho y a la vez, sacar nuevos productos asociados y tener beneficios extras que antes no se habían planteado. Es decir, para la identificación de los perfiles de cliente y poder atacar a cada uno de ellos de una manera que no se habían podido plantear si no los estudiaban. Se les abre nuevos horizontes, vaya.

– Social para poder entender comportamientos sociales a nivel del estudio de millones de datos recogidos por parte de mucha población. Hacer por ejemplo, patrones de comportamiento para predicciones. De hecho, el rey del big data, Google, es capaz de estimar si en una región habrá una enfermedad varios días antes de que ocurra, y simplemente por los datos que la gente esta buscando en su buscador. La verdad es que no se trata solo de tener estos datos, sino de saber cruzarlos, tratarlos y entenderlos de manera global. Como siempre y en eso son los especialistas, Google encabeza la lista de empresas con mayor Big data del mundo.

– Salud o científico, los cuales los avances no han parado de evolucionar es, bajo mi punto de vista, uno de los puntos más importantes y pilar sin ninguna duda del big data. Desde los hospitales hasta las clínicas pasando por ambulatorios, tienen gran cantidad de datos de todos y cada uno de los pacientes. Esta información es clave para muchísimas aplicaciones: predicciones de enfermedades, tratamientos específicos y aislados, medicina personalizada para grupos de pacientes, saber con exactitud cuantos pacientes hay de cada tipo, clasificación y estadística de enfermedades, seguimientos de tratamientos crónicos, mejoras de procesos médicos, monitorización clínica y un gran sinfín de mejoras a nivel global que ha permitido hacer de una tecnología, un montón de aplicaciones diferentes. La verdad, es que sin ninguna duda, es de lo que más me alegro ya que en este punto, mucha gente se podrá beneficiar.

– Deportivo: cada vez más, los datos deportivos y estadísticas que se pueden sacar son más relevantes y es que no es de extrañar que los clubes de fútbol, de baloncesto u otros deportes estén a la orden del día con esto. Y es que el salto fue cualitativo, pasando de estudiar por intuición a por resultados empíricos. Por ejemplo, la NBA está muy puesta con esto y es que ha destinado a gente en el trato de datos estadísticos de los partidos a tiempo real o por ejemplo en la NFL (la liga de fútbol americano que mueve millones de dolares anuales), tienen una plataforma analítica para determinar desde el estado del césped hasta las condiciones climatológicas, pasando por la etapa de cada jugador a nivel educativo. La verdad, para abrir la boca y no cerrarla.

A nivel financiero, os podéis imaginar. Cuantos centenares de datos hay cada día. Si repasamos un solo activo financiero, se me ocurren unos cuantos datos a almacenar:

– Los datos del propio mercado: precio ask y bid en tiempo real, volumen por operación, volumen acumulado o por ejemplo el libro de órdenes en cada momento con una profundidad de 5 niveles.

– Los datos fundamentales: noticias, como afecta cada noticia al movimiento del precio o incluso, guardar todas y cada una de los datos de estas noticias para contrarrestarlo en el futuro con futuras noticias similares

– Datos técnicos: imagináis que no se puede trazar de manera virtual soportes, resistencias, linea de tendencia o incluso indicadores que especifiquen cuanto se ha movido el precio desde un día determinado? Aquí se crea un conjunto de ideas infinito. Al final, lo que quiero decir es que de datos para guardar, hay casi infinitos.

Cabe decir que cuando tratamos estos datos tenemos que tener en cuenta que muchas veces son simplemente para entenderlos. En otras, son para la predicción de acciones. Existen muchos algoritmos de machine learning que lo que hacen es predecir el siguiente movimiento del precio a través de lo que ha hecho el precio con anterioridad. Esto es espectacular y un día hablaré sobre ello porque es fascinante, sin duda.

Os dejo un link que habla (eso sí, en inglés) de como la banca guarda los datos en sistemas de información. En este caso usando la tecnología MongoDB.

El problema de tener muchísimos datos no es tenerlos, sino que el problema viene después. Cuando tienes estos datos y no sabes qué hacer con ellos. Aquí es donde realmente radica el problema, ya que estos datos pueden ser muy valiosos para gente que le interesa y sabe como tratarlos, pero hay otra gente que para ella son números, son fechas o simplemente información irrelevante que no le puede sacar ningún partido posible. En cambio, para aquel que sepa sacarle partido, creerme que puede ser la mejor arma posible. Sin ir más lejos, he hecho mención antes a una de las empresas que está en la cúspide gracias al big data y la información: Google.

No empezó de otra manera. Tratando millones de datos. Creándose incluso datacenters, sistemas y algoritmos capaces de sustentar todos los datos que tienen y a la vez, entenderlos. La verdad es que si tenemos Google hoy entre nosotros, es porque el big data lo ha sabido tratar de manera excepcional y a la vez, lo ha sabido monetizar hasta un punto impresionante.

De la misma manera diría yo que lo ha hecho Facebook, que trata de entender cada red de amistades y saber donde está cada uno y quiere entender quién es cada uno para hacer un perfil lo más próximo a tu persona. Todo, a partir de la información. Y es que señores, esta es, sin ningún tipo de duda, la era de la información. Así que espero que os deis cuenta que el big data esta entre nosotros y que por tanto, no podemos evitarlo. ¿Porque no nos unimos a él y lo usamos como herramienta posible?

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¡Muchas gracias! ¡Buen inicio de semana a todos!

¡Hasta mañana!

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