Big data: ¿El tamaño importa? - reseña crítica

En el mundo actual, las empresas necesitan aprovechar los avances tecnológicos para crear beneficios competitivos. En este sentido, el uso del big data se ha convertido en una necesidad primordial.

Timandra Harkness, en su libro, analiza los límites y posibles problemas que se derivan de la nueva avalancha de datos, como las cuestiones relacionadas con la privacidad. ¡Comencemos!

El uso de datos masivos

El término big data se utilizó por primera vez en el 2005. Se refiere a cualquier gran volumen de datos que necesita ser almacenado y analizado por una computadora.

En general, son métricas tan amplias que un ser humano no sería capaz de analizarlas. Sin embargo, la mejor manera de definir este concepto es olvidando la cantidad y considerando los siguientes factores:

1. Dimensiones o diversidad: los datos se recogen en todo momento y a gran escala. Un buen ejemplo sería el siguiente: para analizar cuánto comen los perros no es suficiente con observar un solo ejemplar por un par de días.

Pero si se recoge un número importante de caninos y se examinan sus hábitos alimenticios con otros factores (tiempo, ubicación, edad, problemas de salud, raza, etc.), podremos llegar a una conclusión.

2. Automatización: el big data no es recolectado por una persona que va de puerta en puerta con una planilla.

Por lo general, se trata de información que se recoge automáticamente. Por ejemplo, cuando usamos nuestra tarjeta de crédito, pasamos por una puerta de entrada, buscamos algo en Google, etc. Casi sin excepción, cada vez que entramos en contacto con una máquina, se están recogiendo métricas.

3. Tiempo: el mundo actual está aprovechando los largos períodos de tiempo y los datos almacenados. Estos se usan para entender patrones y hacer predicciones. No son estáticos, cuentan con retroalimentación continua y siempre están cambiando y fluyendo.

4. Inteligencia artificial: el análisis de big data se basa en las computadoras para hacer proyecciones basadas en números. Los seres humanos solo obtienen las cifras después de pasar por las máquinas que filtran lo que es más importante.

Los datos masivos, en la práctica, implican contar con computadoras para recopilar y analizar grandes volúmenes de números automáticamente. Estas informaciones se recopilan en muchos lugares y se combinan con una gran variedad de factores, teniendo en cuenta períodos prolongados de tiempo.

Cómo las empresas utilizan el big data

En la actualidad, existe la posibilidad de entender el comportamiento de los consumidores hasta niveles inimaginables. Los datos pueden decirnos lo que la gente está comprando y cuándo, e incluso, en algunos casos, lo que están pensando. Las empresas hacen esto de varias formas, todas ellas con big data.

Antes de los años 90, los clientes de supermercados eran alentados a través de ofertas de cupones que las compañías solían analizar para entender sus actitudes. Con el tiempo, esta práctica fue reemplazada por las tarjetas de fidelización. Estas no solo ofrecían recompensas, sino que también podían registrar información sobre los hábitos de compra de la gente.

Si por ejemplo, alguien compra pañales, es fácil saber que pronto adquirirá artículos escolares. Así, la tienda puede crear una campaña de marketing personalizada para sus preferencias.

Los negocios ya no necesitan gastar dinero dirigiéndose al 90% de las personas que no están interesadas en sus productos. Ahora, solo se centran en el 10% que sí lo está.

El marketing orientado no es la única manera de utilizar el big data. Hoy en día, las empresas están construyendo perfiles de sus clientes modelo de acuerdo con su actividad digital.

Por ejemplo, una compañía británica de préstamos puede ofrecer préstamos a corto plazo con altas tasas de interés a los que necesitan dinero rápido. Pueden mantener una tasa impresionante de incumplimiento del 7%. ¿Cómo lo hacen? ¡Mediante Facebook!

Después de obtener las direcciones de correo electrónico de los potenciales prestatarios, las computadoras buscan sus usuarios en las redes sociales. Además, observan quiénes son sus amigos y analizan las características financieras de cada cliente potencial, para decidir si les ofrecen un crédito o no.

Los perfiles también se usan para mostrar anuncios personalizados. Esto se produce, por ejemplo, cuando miras un restaurante en Instagram y al día siguiente aparece un anuncio, recordándote este lugar y ofreciéndote un descuento. Todo lo que haces en internet se guarda, analiza y utiliza para orientar anuncios personalizados.

Las empresas también han adoptado el big data utilizando programas de fidelidad y su historial de tarjetas de crédito. Así, consiguen comprender los hábitos de compra y construir un perfil basándose en ellos.

Algunas compañías van incluso más lejos, supervisando tus redes sociales. Buscan tu información y después usan la inteligencia artificial para hacer "suposiciones" sobre tus intereses. De alguna manera, gracias al big data, algunas organizaciones pueden conocerte mejor que tú mismo.

Los gobiernos también usan big data

El uso de datos masivos no es específico de los mercados. El sector público también los utiliza para una diversidad de objetivos. Por ejemplo, para hacer que nuestras comunidades sean más seguras.

Esto lo consiguen grabando circuitos internos de TV de espacios públicos o construyendo mapas para ayudar a la policía a atrapar criminales. Pero ¿existe algún problema con eso? ¿Puede el uso de big data traer más daños que beneficios?

En Londres, las autoridades publican los lugares donde han ocurrido crímenes, informando el código postal determinado. Esto no solo ayuda a los ciudadanos a planificar sus movimientos, sino que es muy útil para potenciales visitantes y compradores de bienes raíces. 

En Los Ángeles, la policía usa una herramienta de análisis de datos llamada PredPol. Este software usa cifras de delitos para mostrar dónde es más probable que los crímenes ocurran. Con esa previsibilidad, los agentes pueden organizarse para llegar a un barrio antes de que ocurra una fechoría.

En conclusión, podemos usar el big data para ayudarnos a evitar áreas donde corramos más peligro y así mejorar la seguridad.

El big data durante las elecciones

Con tanta información disponible sobre el perfil de los votantes, los partidos políticos no se quedan atrás. Ellos también se han dado cuenta de la oportunidad que significa poseer todo este conocimiento. Sin embargo, hay una línea delgada entre lo que es moralmente aceptable y lo que no lo es, y el público debe cuestionar sus motivaciones y medios.

En las elecciones de 2008 en Estados Unidos, los demócratas usaron un software llamado NationBuilder. Este permitió al partido monitorear lo que la gente estaba diciendo en las redes sociales mediante los correos electrónicos de los usuarios.

Una persona puede dejar en evidencia sus preferencias políticas al ser voluntario en una determinada organización o quejándose de los problemas de su barrio en Twitter. Usando este tipo de datos, un candidato puede dirigir la comunicación poniendo el énfasis en las cuestiones más importantes para cada votante.

Eso fue lo que los conservadores hicieron en las elecciones recientes: identificaron a las personas indecisas en las redes sociales, construyeron un perfil de sus motivaciones y preocupaciones, y enviaron cartas personalizadas sobre estos temas. Este correo de destino les ayudó a ganar la elección.

Sin embargo, aunque la sociedad es más vulnerable al análisis de los políticos, nosotros también podemos analizarlos y controlarlos a ellos más fácilmente. El mundo del big data ha hecho posible rastrear todo lo que dicen, cómo votan y con qué frecuencia participan en los debates.

En el pasado, sería imposible saber todo esto acerca de nuestros representantes electos, a menos que recurriéramos a ver los registros físicos. Hoy en día, podemos encontrar toda esta información en cuestión de segundos.

Sin embargo, este fenómeno es un cuchillo de doble filo: los políticos utilizan los datos para acercarse a los votantes e informar sus propuestas, pero tenemos que recordar que los datos pueden ser manipulados y que no pueden reemplazar nuestro análisis como ciudadanos.

Debemos informarnos y conocer a nuestros representantes locales para votar de manera consciente y que el sistema actúe a favor de la democracia.

Los problemas del big data

A menudo oímos que, si no tenemos nada que ocultar, entonces no deberíamos tener miedo de hacer públicos nuestros datos. ¿Pero es este el caso? ¿Es una sociedad transparente y abierta mejor para todos o debemos tomar medidas para proteger nuestra vida privada?

CartoDB ha creado un mapa con todos los viajes realizados por los taxis en Nueva York, todos los días y cada hora. La información se utiliza para controlar el tiempo de viaje y los embotellamientos.

Puede sonar como una idea emocionante, pero imagina que fueses una persona pública y la prensa supiera donde vives. Podrían analizar todos tus desplazamientos desde tu casa y potencialmente monitorear tu vida entera.

Otro escenario apocalíptico: imagínate que tus datos médicos se hacen públicos y se ponen a disposición de todos. ¿Seríamos siempre honestos con nuestros doctores? 

Si creyéramos que nuestros jefes pueden tener acceso a estos registros, ¿se vería afectado nuestro trabajo? En un mundo sin privacidad, podemos ser reacios a confiar en la discreción de un médico respecto a asuntos delicados.

Incluso si creemos que no tenemos nada que ocultar, tenemos que ser conscientes de cómo y con quién estamos compartiendo nuestros datos. Debemos preguntarnos si nos gusta recibir llamadas telefónicas donde nos ofrecen productos.

Además, ¿queremos que todos accedan a nuestras fotos o búsquedas en internet? Este es un problema moral de difícil solución.

Proteger nuestra privacidad

Es posible tomar medidas para mantener parte de nuestra privacidad y disfrutar del anonimato. Incluso si no tienes nada que ocultar, es importante que te protejas. Así, evitarás una avalancha de ofertas de ventas porque alguna empresa ha vendido tus datos o los ha publicado en internet. 

También puedes navegar por la web sin ser objeto de anuncios personalizados.

Para preservar tu vida privada, debes preguntarte cada vez que alguien te pide tus datos de contacto: ¿es realmente necesario?, o ¿el beneficio será mayor que los perjuicios?

Si puedes evitar compartir tus datos, hazlo. En las redes sociales, puede ser una buena idea disminuir la frecuencia y el contenido de la información que compartes. Si etiquetas a un amigo en un paseo en el parque, cuando se supone que debe estar en el trabajo, puedes generarle problemas con su jefe.

Proteger tus contraseñas también es muy importante. No es esencial usar una muy rebuscada para todo. Si usualmente las olvidas, puedes usar una herramienta que las administre. Considera también las preguntas de seguridad. ¿Qué tan difícil es que alguien descubra el segundo nombre de tu padre?

En cuanto a tu móvil, debes ser selectivo sobre qué aplicaciones estás descargando y comprobar cuidadosamente lo que solicitan para acceder a tu información.

La privacidad es tu derecho, y es difícil vivir una vida auténtica cuando alguien nos está mirando. En la era del big data, debemos ser conscientes de cuándo estamos compartiendo nuestros datos y pensar muy cuidadosamente acerca de si queremos o no hacerlo.

Notas finales

El término big data se utiliza para describir grandes cantidades de datos que se recopilan automáticamente de numerosas fuentes, referencias cruzadas y patrones de generación.

Las empresas lo utilizan para crear perfiles de clientes y recopilar datos a cambio de descuentos o recompensas. Además, algunas pueden usarlo de forma menos transparente, incluso accediendo y analizando nuestras actividades en las redes sociales.

Las posibilidades son infinitas. Sin embargo, no podemos olvidar que las computadoras no pueden hacer juicios morales. Además, dado que la privacidad es un asunto grave, debemos asumir la responsabilidad de proteger nuestros datos.

Consejo de 12min

Si te ha interesado este microlibro, sigue con “Alquimia: Cómo los datos se están transformando en oro”, de Ricardo Queralt y Juan Manuel López Zafra.