Big Data: ¿Importa el Tamaño? Resumen - Timandra Harkness

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Big Data: ¿Importa el Tamaño?

Big Data: ¿Importa el Tamaño? Resumen
Tecnología & Innovación

Este microlibro es un resumen / crítica original basada en el libro: Big Data: Does Size Matter?

Disponible para: Lectura online, lectura en nuestras apps para iPhone/Android y envío por PDF/EPUB/MOBI a Amazon Kindle.

ISBN: 9781472920058

También disponible en audiobook

Resumen

Usted probablemente ha escuchado el término "Big Data" por ahí. Pero, ¿sabe lo que eso significa y cuáles son sus implicaciones para la nueva era digital y el futuro? En "Big Data: ¿Importa el tamaño?", Timandra Harkness explora conceptos y posibilidades de utilizar el Big Data. Además, se analizan los límites y posibles problemas que se derivan de la nueva avalancha de datos, como las cuestiones de privacidad.

En el mundo actual, las empresas necesitan aprovechar los avances tecnológicos para crear beneficios competitivos y el uso de Big Data se ha convertido en una necesidad. Además, como consumidor, también es necesario comprender las implicaciones de Big Data en su vida personal. ¡Aprendamos juntos sobre Big Data en este microlibro!

¿Qué es Big Data?

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

En términos generales, estamos hablando de conjuntos de datos tan grandes que un ser humano no sería capaz de analizar. Sin embargo, la mejor manera de definir Big Data es olvidar el volumen y considerar los siguientes problemas:

Dimensiones o diversidad: Los datos se recogen en todo momento y a gran escala. Un buen ejemplo sería el siguiente: para analizar cuánto come un perro solo observándolo durante unos días, no hace falta Big Data. Sin embargo, recogiendo un gran número de cachorros y examinando sus hábitos alimenticios combinando los datos con otros factores como: el tiempo, la ubicación, la edad del perro, los problemas de salud y la raza, nos daría una imagen completa de la cantidad de comida que come un perro, cuando la come y por qué la come.

Automatización: El Big Data no son datos recolectados por una persona que va de puerta en puerta con un portapapeles. Los datos se recogen generalmente automáticamente, sin ser notado, cuando pasamos nuestra tarjeta de crédito, cuando pasamos por una puerta de entrada, cuando buscamos en Google algo, o comprar un billete de autobús. Casi sin excepción, cada vez que entramos en contacto con una máquina, se están recogiendo datos.

Tiempo: El mundo de Big Data está aprovechando los largos períodos de tiempo y los datos almacenados, y así se usan los datos para entender patrones y hacer predicciones. Los datos de Big Data no son estáticos, hay retroalimentación continua y siempre están cambiando y fluyendo.

Inteligencia Artificial: El análisis de los datos Big Data se basa en las computadoras para hacer predicciones basadas en números. Los seres humanos sólo obtienen los datos después de pasar por las máquinas que filtran lo que es más importante.

Big Data, en la práctica, significa contar con computadoras para recopilar y analizar grandes volúmenes de datos automáticamente. Los datos se recopilan en muchos lugares y se combinan con una variedad de factores, teniendo en cuenta períodos prolongados de tiempo para comprender los patrones y hacer predicciones.

Cómo las empresas utilizan Big Data

La era del Big Data ha puesto niveles inimaginables de inteligencia a entender el comportamiento de los consumidores. Los datos pueden decirnos lo que la gente está comprando y cuando lo están comprando, y en algunos casos, incluso, lo que están pensando comprar. Las empresas hacen esto en una variedad de 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 y entender el comportamiento del consumidor. Con el tiempo, las tarjetas de lealtad de tiendas reemplazaron cupones que no sólo ofrecían recompensas, sino que también podían registrar información sobre los hábitos de compra de la gente para crear un perfil de cliente. Si por ejemplo, está comprando pañales, es fácil para la tienda de entender qué pronto comprará artículos escolares y luego creará una campaña de mercadeo personalizado para sus preferencias. Las tiendas ya no necesitan gastar dinero dirigido al 90% de las personas que no estaban interesadas en alimentos orgánicos y en su lugar, se centrarán sólo en el 10% que lo estén.

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 sus trazas digitales virtuales. 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 de la compañía buscan sus perfiles en las redes sociales, observan quiénes son sus amigos y analizan el perfil financiero de cada cliente potencial, para decidir si ofrecen crédito o no.

Los perfiles de redes sociales también se utilizan para mostrar anuncios personalizados. Esta personalización se produce, por ejemplo, cuando se mira el perfil de un restaurante en Instagram, y un anuncio aparece al día siguiente, recordándole de ese restaurante y ofreciéndole un cupón de descuento. Todo lo que haces en las redes sociales se guarda, analiza y utiliza para orientar anuncios personalizados.

Las empresas han adoptado Big Data utilizando programas de tarjetas de fidelidad y su historial de tarjetas de crédito para comprender sus hábitos de compra y construir un perfil de sus hábitos de gasto. Algunas compañías van incluso más lejos supervisando sus redes sociales para la información y después usa la inteligencia artificial para hacer "suposiciones" sobre lo que usted puede ser que este interesado en comprar en el futuro. De alguna manera, gracias al Big Data, algunas empresas te conocen mejor que tú mismo.

Los gobiernos también usan Big Data

El Big Data está siendo utilizado para hacer que nuestras comunidades sean más seguras, ya sea para grabar circuitos internos de TV de espacios públicos para anomalías o construyendo mapas para ayudar a la policía a atrapar criminales antes de cometer crímenes. Pero ¿hay algún problema con eso? ¿Puede el uso de Big Data hacer más daño que bien?

En Londres, la policía publica mapas que muestran dónde han ocurrido crímenes en un código postal determinado. Esta información no sólo ayuda a los ciudadanos a planificar cuando van a ir a algún lugar, sino también ayuda a los potenciales visitantes y compradores de bienes raíces para saber más sobre un área en particular. En Los Ángeles, la policía usa una herramienta de análisis de datos llamada PredPol, que también usa datos de delitos para mostrar dónde es más probable que los crímenes ocurran en cualquier momento. Esta previsibilidad significa que la policía puede organizarse para llegar a un barrio antes de que ocurra un crimen.

Podemos usar el Big Data para ayudarnos a evitar áreas donde los crímenes tienen más probabilidades de ocurrir, y podemos mejorar la seguridad, ya que la policía puede predecir cuándo ocurrirán los crímenes.

Los políticos están usando Big Data durante las elecciones

Con tanta información disponible sobre el perfil de los votantes, los partidos políticos no serían inteligentes si decidieran ignorar las oportunidades que esta información tiene para ofrecer. 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 sus medios.

En las elecciones de 2008 en Estados Unidos, los demócratas usaron el software llamado NationBuilder, que permitió al partido monitorear lo que la gente estaba diciendo en las redes sociales por los correos electrónicos de los usuarios. Una persona puede expresar sus preferencias políticas por el voluntariado en una escuela o quejándose de sus problemas de barrio en Twitter. Usando este tipo de información, un candidato puede dirigir la comunicación con respecto a las políticas que son más importantes para cada votante. Eso fue lo que los conservadores hicieron en elecciones recientes: identificaron a votantes indecisos 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 nos encontramos abiertos al análisis de los políticos, por otro lado, también podemos analizarlos y controlarlos más fácilmente. El mundo del Big Data ha hecho posible rastrear todo lo que los políticos 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 fuéramos después de los registros escritos. Hoy en día, podemos encontrar toda esta información en cuestión de segundos.

Es una calle de dos vías. Los políticos están utilizando los datos para acercarse a los votantes, así como para informar sus propuestas y los ciudadanos somos capaces de controlarlos más que nunca. Sin embargo, tenemos que recordar que los datos pueden ser manipulados y que los datos computacionales no pueden reemplazar el análisis de los votantes. Conocer a sus representantes locales es una manera mucho mejor de entender sus metas.

Algunas dificultades y problemas causados por el Big Data

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

Piénselo: la cartografía 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 la congestión. Puede sonar emocionante, pero imagina que fueses una persona pública y la prensa supiese donde vive. Podrían analizar todos los viajes de taxi dejando su dirección, y potencialmente monitorear su vida entera.

Otro escenario potencialmente apocalíptico: Imagínese si sus datos médicos se hicieron públicos y se pusieron a disposición de todos. ¿Seríamos siempre honestos con nuestros doctores? Si creyéramos que nuestros jefes podían tener acceso a nuestros registros médicos, ¿sería menos probable que consultásemos con ellos? La ansiedad sobre la privacidad podría conducir a emergencias médicas, e incluso a la muerte, porque en un mundo sin privacidad podemos ser reacios a acercarnos a los médicos en asuntos delicados.

Incluso si creemos que no tenemos nada que ocultar, tenemos que ser conscientes de cómo y con quién estamos compartiendo nuestros datos. Tenemos que preguntarnos todo el tiempo si estamos cómodos recibiendo nuestras llamadas telefónicas, nuestras fotos privadas accedidas, o nuestras búsquedas en Internet guardadas por una compañía que puede ser hackeada.

Proteger nuestra privacidad

Es posible tomar medidas para mantener parte de nuestra privacidad y disfrutar del anonimato. Incluso si no tiene nada que ocultar, es importante proteger su privacidad para evitar una avalancha de oportunidades de ventas porque alguna empresa ha vendido sus datos o lo ha publicado en Internet. También puede navegar por Internet sin ser objeto de anuncios personalizados.

Para preservar su vida privada, debe preguntar cada vez que alguien le pide sus datos de contacto. ¿Obtendrás algo a cambio o puedes vivir sin él? Si no necesita compartir sus datos, no lo haga. En las redes sociales, puede ser una buena idea disminuir la frecuencia y el contenido de la información que comparta. Si usted etiqueta a un amigo en un paseo en el parque, cuando se supone que debe estar en el trabajo, usted puede estar arriesgando su trabajo. Proteger sus contraseñas es importante también. No es esencial usar la misma contraseña para todo. Si usualmente olvida muchas contraseñas diferentes, puede usar una herramienta de administración de contraseñas. Considere también las preguntas de seguridad. ¿Qué tan difícil es que alguien descubra el segundo nombre de su 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 su derecho, y es difícil vivir una vida auténtica cuando alguien nos está mirando. En la era Big Data, debemos estar conscientes de cuando estamos compartiendo nuestros datos y pensar muy cuidadosamente acerca de si queremos o no compartirlo.

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, lo que puede hacer predicciones. Las empresas utilizan el Big Data para crear perfiles de clientes y recibir permiso para recopilar datos a cambio de descuentos o recompensas. Las empresas también utilizan el Big Data de forma menos transparente, incluso accediendo y analizando nuestras actividades en las redes sociales.

Las posibilidades para el mundo del Big Data son infinitas y seguramente traerán muchos beneficios en el futuro. 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.

Sabemos que el Big Data es algo que ha llegado a quedarse y que está cambiando la forma en la que vivimos, por lo que necesitamos asegurarnos de estar en control y saber lo que estamos compartiendo.

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¿Quién escribió el libro?

Timandra Harkness é escritora, comediante e locutora e vem se apresentando em temas científicos, matemáticos e estatísticos desde os últimos dias do século XX. Ela escreveu sobre viagens para o Sunday Times, automobilismo para o Telegraph, ciência e tecnologia para WIRED, BBC Focus Magazine e Men's Health Magazine, e é voz regular na BBC Radio e repórter residente na série... (Lea mas)