El torrente de información de sensores, fotografías, texto, voz y datos de vídeo que se crean no deja de crecer, y las nuevas formas en que podemos procesar los datos están desempeñando un papel importante dentro del proceso de transformación digital que está afectando a todos los sectores.
Ahora, las empresas pueden entender y prever qué segmento de clientes comprará qué producto y cuándo lo hará. Gracias al big data, las empresas también pueden gestionar sus operaciones de forma más eficiente. Pero este fenómeno no solo afecta a las empresas, sino a todo el mundo, de muy diversas maneras. Estos son algunos ejemplos:
Mejoras en la asistencia sanitaria. Al analizar grandes volúmenes de historias clínicas e imágenes médicas, se pueden identificar patrones que ayudan a detectar enfermedades en una fase temprana y a elaborar nuevos medicamentos.
Predicción y respuesta a catástrofes naturales y desastres provocados por el ser humano. Los datos de los sensores se analizan para predecir terremotos y maremotos. Y, para ayudar mejor a los supervivientes, las organizaciones identifican patrones del comportamiento humano. También se utiliza tecnología de big data para intentar comprender la compleja dinámica de la migración, recopilando y analizando estadísticas migratorias.
Big data sobre la Tierra. Los avances en materia de teledetección, redes sociales, simulación de alto rendimiento y monitorización in situ proporcionan un volumen de big data sin precedentes sobre nuestro planeta. El inmenso volumen y la gran variedad de datos permiten comprender mejor el mundo y extraer información de esos datos.
Ciertos sectores tradicionales como el transporte, la sanidad o la fabricación pueden beneficiarse mucho si analizan y procesan correctamente los datos, especialmente los de big data. Los datos tienen el potencial de:
Renovar los diversos sectores de servicios en Europa, al ayudarlos a generar productos y servicios de información innovadores basados en las preferencias y necesidades de sus clientes.
Impulsar la productividad, al ofrecer a todos los sectores una inteligencia empresarial más útil.
Proporcionarnos información y una comprensión más profunda de cómo abordar los diferentes retos de la sociedad.
Hacer avanzar la investigación y acelerar la innovación.
Reducir los costes ayudando a las empresas a ofrecer servicios o productos más personalizados.
Aumentar la eficiencia del sector público.
Algunos ejemplos de uso de big data:
Marketing personalizado
Análisis de sentimientos (reseñas de productos)
Aumento del número de clientes para fomentar el crecimiento de un producto (comportamiento del consumidor)
Aplicaciones biomédicas (medicina y tratamiento personalizados)
Ciudades basadas en big data (ciudades inteligentes)
Salud inteligente: mejorar la asistencia sanitaria y la salud pública
Para descifrar el genoma humano se necesitaron 10 años. En cambio, ahora, la potencia de computación del análisis de big data nos permite descifrar cadenas enteras de ADN en cuestión de minutos y se cree que esto nos permitirá curar, comprender y predecir los patrones de diversas enfermedades. Si se reúnen todos los datos de los relojes inteligentes y los dispositivos wearables, las conclusiones se pueden aplicar a millones de personas y a sus enfermedades. Esto puede hacer que los ensayos clínicos lleguen a conclusiones mucho más profundas y útiles.
Por ejemplo, la nueva aplicación de salud de Apple, llamada ResearchKit, puede convertir tu teléfono en un dispositivo de investigación biomédica. Ahora, los investigadores pueden recopilar datos y aportaciones de los móviles de los usuarios para realizar estudios relacionados con la salud. Los dispositivos (al igual que los relojes inteligentes) pueden registrar cuántos pasos da una persona en un día o cómo ha dormido, preguntar a los pacientes de cáncer cómo se sienten después de una sesión de quimioterapia o seguir la evolución de la enfermedad de Parkinson. Esto puede aumentar drásticamente el volumen de estudios y ensayos, así como la veracidad de los datos.
Otro ejemplo: se están utilizando técnicas de big data para monitorizar a los bebés prematuros. Los recién nacidos prematuros tienen que terminar de desarrollarse fuera del útero materno mientras su sistema inmunitario aún no funciona del todo, lo que aumenta el riesgo de infecciones. Por eso, es crucial poder realizar diagnósticos rápidos sin métodos de control invasivos. Digi-NewB está creando un sistema de monitorización no invasivo que ayudará a médicos y enfermeros a tomar mejores decisiones en menos tiempo para prevenir las infecciones. Este sistema se desarrolló a partir de una gran base de datos de más de 700 registros de signos vitales de recién nacidos, datos de historias clínicas y datos procedentes de vídeos y sonidos.
Entre los avances tecnológicos y la ética
El big data abre la puerta a unos conocimientos y oportunidades nunca vistos, pero ¿cuál es la otra cara de la moneda? Hay importantes preocupaciones y cuestiones que se deben abordar para asegurar la protección de nuestros derechos fundamentales y del sistema democrático.
Privacidad de los datos. Los volúmenes de datos que generamos contienen una enorme cantidad de información sobre nuestra vida personal, que deberíamos tener derecho a mantener en privado. Si los datos que deberían ser privados caen en las manos equivocadas, esto puede tener consecuencias negativas. Por ejemplo, si se filtran los datos de un centro educativo, los delincuentes pueden acceder a la identidad de los alumnos y suplantarlos. Una brecha de seguridad en un hospital o en la consulta de un médico puede poner la información de los pacientes en manos de personas que podrían hacer un mal uso de ella.
Seguridad de los datos. Incluso cuando decidimos compartir nuestros datos, por ejemplo, para controlar nuestra salud, ¿podemos confiar en que se mantengan protegidos? Los datos son un recurso sumamente importante y recopilar y compartir datos puede ser un gran negocio en la economía digital actual. Ahora que dependemos cada vez más de los ordenadores, los datos que se almacenan en ellos están expuestos a diversos riesgos potenciales. Se pueden perder datos debido a un fallo en el sistema, se pueden dañar por virus informáticos, pueden borrarse o pueden ser modificados por un hacker.
Discriminación de datos. Si lo sabemos todo, ¿es aceptable discriminar a las personas en función de los datos que tenemos sobre sus vidas? Por ejemplo, ¿ofrecer un seguro médico menos ventajoso a las personas con sobrepeso? ¿U ofrecer un crédito con mayor interés a aquellos cuyos padres han sufrido dificultades financieras? La banca y los seguros tienen muy en cuenta los datos y es habitual que analicen y evalúen a las personas en mayor detalle. ¿Cómo podemos asegurarnos de que esto no contribuya a hacer más difícil la vida de quienes ya disponen de menos recursos y acceso a la información?
En la Unión Europea, la ética relacionada con el big data está respaldada por diversos reglamentos y documentos. De esta manera, se pretende encontrar soluciones concretas para aprovechar al máximo el valor que ofrece el big data sin sacrificar los derechos humanos fundamentales. El Supervisor Europeo de Protección de Datos (SEPD) vela por el derecho a la privacidad y a la protección de los datos personales, por el respeto de la dignidad humana.
¿Qué son exactamente los datos personales?
Según el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD):
«“datos personales”: toda información sobre una persona física identificada o identificable (“el interesado”); se considerará persona física identificable toda persona cuya identidad pueda determinarse, directa o indirectamente, en particular mediante un identificador, como por ejemplo un nombre, un número de identificación, datos de localización, un identificador en línea o uno o varios elementos propios de la identidad física, fisiológica, genética, psíquica, económica, cultural o social de dicha persona».
Puedes consultar más información sobre los datos personales y la normativa de protección de datos en el RGPD.
Tener en cuenta estos retos y conocerlos mejor es una parte importante del uso de big data. La ética y los derechos individuales deben ser un imperativo para las empresas y organizaciones que deseen sacar partido de los datos. De lo contrario, nuestra sociedad puede quedar en una posición vulnerable y las empresas pueden sufrir daños de reputación, legales y financieros.
Hay muchas otras cuestiones relacionadas con la ética y el uso de los datos, como el derecho a la no discriminación basada en atributos personales, la elaboración de perfiles personales y el uso de análisis predictivos del comportamiento para influir en procesos democráticos, la equidad y el respeto a la autonomía de las personas, etc. Por eso, más que nunca, es importante que todos seamos conscientes del qué, el por qué y el cómo del uso de los datos en nuestra sociedad, a fin de comprender y reconocer cuándo se está haciendo un mal uso de ellos.
Habilidades de big data y el futuro de los empleos
Como hemos visto, para indagar en los datos son necesarios muchos procesos, cada uno de los cuales requiere ciertas habilidades. Para trabajar con big data hacen falta diversas aptitudes técnicas y no técnicas, como saber manejar las tecnologías que hacen posibles estos procesos, comprender las técnicas de análisis de datos y poseer las habilidades de creatividad y narración necesarias para crear visualizaciones de datos interesantes.
Hay que tener las competencias y la mentalidad adecuadas. Debes evaluar cuál es la mejor solución para el tipo de datos que tienes y cuáles son tus necesidades (es decir, lo que quieres conseguir analizando esos datos) y elegir las herramientas apropiadas para crear valor. No basta con disponer de los datos: además hay que contar con personas que puedan extraer conclusiones de esos datos.
Los profesionales del big data también deben comprender los aspectos legales y económicos de los datos, para poder convertir las conclusiones extraídas en valor y para abordar, en conversaciones frecuentes con los ejecutivos y los responsables de los productos, qué han aprendido y cómo podría servir esa información para definir nuevos planes de acción dentro de la empresa, como crear nuevos servicios y productos, aplicar modelos operativos más eficientes o entrar en nuevos mercados.
Esa es la clave para trabajar en este campo: tener curiosidad, buscar cosas nuevas que descubrir, crear y probar teorías e identificar patrones que permitan predecir resultados.
Con el tiempo, todos los empleos del futuro requerirán habilidades específicas de cada sector y competencias relacionadas con la ciencia de datos, dado que los datos se están convirtiendo en un importante motor de todos los sectores de actividad:
Los empresarios utilizarán los datos para realizar análisis de comportamiento, optimizar los precios y la gama de productos o servicios, optimizar los insumos de mano de obra, optimizar la distribución y la logística y prever la demanda, pero también requerirán conocimientos sólidos sobre su sector y su negocio, para poder aplicar correctamente la estrategia derivada de los datos.
Los médicos que analizan grandes conjuntos de datos con información de pacientes pueden ayudar a identificar a aquellos que tienen cierta probabilidad de padecer una determinada enfermedad. Los profesionales de la salud también son fundamentales para poder entrenar a la IA aplicada a escáneres cerebrales, gracias a sus conocimientos especializados sobre los resultados.
Los profesionales de la banca pueden aplicar técnicas de análisis de sentimientos y análisis predictivo para prever quiénes son sus clientes potenciales y ofrecerles productos específicos.
Y lo mismo sucede con muchas otras profesiones.
Los análisis y la ciencia de datos, por mucho que avancen, seguirán requiriendo la capacidad de razonamiento de las personas. De hecho, hay una gran demanda de personal cualificado que sea capaz de entender los datos, pero situándolos en el contexto de ese sector, y extraer conclusiones.
Los ingenieros de datos están entre los profesionales de datos más solicitados
Los ingenieros de datos ocupan un rol fundamental dentro del equipo de análisis de datos de cualquier empresa: son responsables de gestionar, optimizar, supervisar y controlar la obtención, el almacenamiento y la distribución de los datos en toda la empresa.
Estos ingenieros se encargan de identificar tendencias en los conjuntos de datos y desarrollar algoritmos que ayuden a convertir los datos brutos en información más útil para la empresa. Para ocupar este puesto, del campo de la informática, se necesitan unos conocimientos técnicos considerables, como entender en profundidad el diseño de bases de datos SQL y poder usar varios lenguajes de programación. Pero los ingenieros de datos también requieren habilidades comunicativas para trabajar con otros departamentos y entender lo que desean extraer los responsables de la empresa a partir de esos grandes conjuntos de datos.
Algunas de las competencias necesarias para desempeñar este trabajo: Apache Spark, Scala, Hadoop, Python, Hive, Amazon Web Services, Apache Kafka, big data, Extract/Transform/Load (ETL), SQL y aprendizaje automático. Sectores que contratan a estos perfiles: tecnologías y servicios de la información, Internet, industria del automóvil, software informático, consultoría de gestión, ingeniería mecánica e industrial, servicios financieros, hospitales y sanidad y telecomunicaciones.
Otras oportunidades laborales que ofrece el campo del big data: científico de datos, desarrollador de big data y consultor de datos.
