¿Puede Big Data cambiar quién y cómo eres?

Rick Smolan es el autor del libro “The Human Face of  Big Data“, un proyecto que se centra en el fenómeno conocido como Big Data.  En la habilidad para almacenar, analizar, visualizar grandes cantidades de datos y en consecuencia,  la manera como entendemos el mundo.

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Image: Rick Smolan

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¿Puede Big Data en móviles ayudar a salvarte de la malaria en Kenia?

La respuesta es sí. Gente que viaje a áreas con posible riesgo de malaria podrán ser avisados previamente mediante mensajes de texto y así evitar una propagación de la enfermedad. Todo esto es posible gracias a un estudio mostrado en 2012 por investigadores de la Escuela de Salud Pública de Harvard (HSPH) en Boston.

Los investigadores de la HSPH combinaron los datos de teléfonos móviles de casi 15 millones de personas en Kenia durante un año con las incidencias de malaria registradas para rastrear y obtener la propagación de la malaria. El resultado conseguido fue una propagación de la enfermedad de la zona del Lago Victoria a Nairobi.

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El estudio no sólo tomó en cuenta la ubicación de los mosquitos, también de posibles portadores de la enfermedad, que no necesariamente mostrasen síntomas, ya que eran necesarios para trazar una futura pandemia.

El procedimiento del estudio de manera simplificada fue el siguiente: toda llamada hecha o texto enviado fue mapeado por 12.000 torres de telefonía móviles en 692 asentamientos. Además cuando una persona salía de su vivienda, la duración del viaje y el lugar de destino al que iba eran calculados, de la misma manera se calculaba la probabilidad de que el residente estuviese infectado así como la probabilidad de que pudiese infectar a otras personas.

Con todo este conjunto de información, los investigadores pudieron construir un mapa predictivo con el movimiento de la malaria. Desde donde se originaba hasta el área que se extinguía.

Fuentes:

Artículo completo en inglés: technology review

Artículo completo en español: technology review es

Autor: A. Balagot

BIG DATA: BIG HYPE

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¿Realmente está sobrevalorado el Big Data? Últimamente se han escrito varios artículos criticando el Big Data. La existencia de cierto hype rodea al Big Data y los Data Scientist respecto a la prometida resolución de problemas empresariales y sociales, grandes y pequeños. Pero,  ¿cuál es la realidad? ¿Cómo es de certero o engañoso el mensaje que está transmitiendo Big Data? ¿Cómo está ayudando o dañando a las personas?  El siguiente artículo muestra el punto de vista escéptico y un resumen de las críticas recibidas hacia el Big Data.

A continuación se muestran los errores o quejas acerca del Big Data:

A) Big Data se ajusta y depende más en la correlación en lugar de la causalidad

Esta afirmación es cierta. Es cierto también afirmar que Big Data también significa más variables, más observaciones, más tipos de de observaciones, más herramientas para manipular todo el conjunto en sí. Por lo tanto el hecho de que haya más correlaciones será debido a la gran cantidad de falsos resultados positivos, sin embargo pueden haber otros resultados como errores de tipo I o con ruido incluido por ejemplo.

B) Web Data es sinónimo de Big Data

Totalmente falso. Web Data es una parte del Big Data. Datos y métodos proporcionados por webs y redes sociales son una fuente más de información, no son el reemplazo ni usurparán a los servicios y métodos tradicionales conocidos.

C) El objetivo de Big Data es encontrar oro

Big Data no trata únicamente de buscar información relevante a través de la exploración, no es minería de datos. De la misma manera, la minería de datos no es exclusiva al Big Data. Ejemplos como Hadoop demuestran otro enfoque al Big Data, el objetivo de poder almacenar un cantidad mayor de datos y de forma mucho más rápida.

D) No conocer las expectativas reales de Big Data

La siguiente frase va dirigida a todos los CIOs: “Failing to plan is planning to fail”. Cualquier experto en TI debería plantearse y planear cuáles son las necesidades de su empresa respecto a Big Data. Se están dando casos de  grandes corporaciones implementando clusters Hadoop más por obligación que por sentido común (Hace dos décadas pasó algo similar con los ERPs, muchas empresas quisieron integrar un ERP pero la falta de planificación y gestión al cambio llevaron a la tumba a esas empresas). Y a su vez, contratando analistas de datos porque no tienen ni idea del tipo de problemas que quieren analizar y solucionar.

De manera concluyente se podría decir que Big Data no es ni nunca ha sido fácil, simple ni tampoco los datos incluidos son totalmente perfectos. En ningún momento se dijo que funciona por arte de magia, aún así, puede marcar la diferencia y usándolo de manera apropiada puede señalar el camino correcto.

Artículos críticos con Big Data:

Autor: A. Balagot