Hace ya unos años la revista Harvard Business Review la calificó como "la profesión más sexy del siglo XXI" y debo reconocer que es de mis temas favoritos, así que aunque mi compañero Félix ya escribiera un post fantástico sobre la primera sesión del ciclo “Mar de datos” que Fundación Telefónica dedica a big data, he querido insistir en ello.
Y si hay un ámbito en el que big data puede ser especialmente revolucionario es en el de la salud. En dicho encuentro, David Torrents, del Centro Nacional de Supercomputación apuntó que en un futuro próximo todos podremos tener secuenciado nuestro genoma por un precio similar a una escapada de fin de semana, y se refirió al proyecto SMUFIN (Somatic mutations finder), un nuevo método computacional capaz de detectar de forma sencilla, precisa y rápida (reduce de una semana a 10 horas el análisis de un tumor) alteraciones genéticas responsables de la aparición y progresión del cáncer.
Big data, por tanto, para big problems, como señaló Esteban Moro, de la Universidad Carlos III de Madrid, que concretó tres ámbitos de aplicación:
- Para mejorar la solución a problemas que ya tienen respuesta
- Para responder a problemas que no tienen respuestas
- Para encontrar problemas que no sabíamos que teníamos
En cuanto a la naturaleza de dichos problemas pueden ir desde la mejora de los cultivos, a la toma de decisiones en tiempo real en Fórmula 1, la prevención de epidemias, el trazado de la ruta idónea del transporte público o el incremento de las ventas de un centro comercial.
Pero esa recopilación y almacenamiento de datos en la que todos pensamos a priori, exige una formulación previa del problema y, desde luego, una analítica posterior. Recopilación y almacenamiento se automatizan pero encontrar el algoritmo que extraiga la información de utilidad implica un recurso humano: el data scientist o experto que traduce los datos obtenidos en conocimiento y acción, y ahí es donde reside realmente el valor, explicó Moro.
De hecho, por lo complejo del perfil, hay un crecimiento exponencial de ofertas de trabajo en este sentido. Entre otras capacidades, requiere dotes de computación, conocimiento matemático/estadístico, así como del negocio y del problema que se aborda.
Las entidades financieras o Telcos son sectores que utilizan intensivamente big data porque lo llevan en su ADN para uso interno y también para prestar servicio a terceros; de ahí que Telefónica y BBVA sean pioneros en lo que se está haciendo en big data en España, explicó Esteban Moro, que fue optimista respecto a el panorama español en este sentido y también destacó a CartoDB como especialistas en contar historias con visualización de datos en forma de mapas, e iniciativas de formación como las de la Carlos III, el Instituto de Empresa, la U-TAD o Afi Escuela de finanzas.
Por su impacto en la economía, el empleo y la innovación, big data también está en la agenda del Gobierno, como contó Javier Puente, diputado del PP por Cantabria y portavoz de Telecomunicaciones en el Congreso, autor de la proposición no de Ley relativa al fomento del big data. Algunos ejemplos son los de Segittur y los destinos turísticos inteligentes, de lo que escribiré próximamente, las smart cities o la búsqueda de alquileres fraudulentos de Hacienda en Internet.
Consuelo Gonzalo, investigadora en el proyecto Rethink Big para el diseño de la hoja de ruta de big data en Europa se refirió en su intervención al momento que vive el procesamiento y análisis de datos en el Viejo Continente. Destacó que hace falta una estrategia conjunta para ser competitivos en el espectro mundial –en este momento no lo somos- y liderar al menos alguna de las áreas de big data. El problema principal –dijo- es la falta de un diseño holístico de hardware y software, la disgregación de recursos, la traba legal y la ausencia de colaboración entre todos (grandes empresas, pymes, universidades, instituciones de investigación…). “Hay que aunar esfuerzos tanto de recursos humanos como de tecnologías”, fue la conclusión. En este sentido, cPPP es un consorcio público privado para integrar a todos los actores de big data en Europa.
Puso el ejemplo, y es como empezaba el post, del valor que podría obtenerse de integrar “todo” el conocimiento médico. Los modelos generados redundarían en una mayor eficiencia de los tratamientos y la reducción de costes en sanidad.
Bruno Cendón, de TST Sistemas, nos habló del nuevo concepto de Internet industrial (la conjunción de big data e Internet de las Cosas) y lo hizo sin pelos en la lengua y con mucho sentido del humor. Explicó que IoT se parece mucho ahora a lo que era la telefonía móvil hace diez o quince años, por lo que el backend está muy alejado del mundo M2M y se produce una especie de choque de galaxias. Podría decirse que hay una Torre de Babel y son necesarias nuevas plataformas hardware, interfaces de comunicación, protocolos, gestión y seguridad. Bruno expuso cinco mitos y realidades de IoT:
- Primer mito: 2020 será el año de El Dorado de IoT. Lo cierto es que se instaurará a su ritmo natural.
- Segundo mito: hay una especie de locura, todos quieren hablar de IoT y se hace imprescindible la figura de un Chief IoT Officer. La realidad es que llegará a todas las facetas de nuestra vida y hay que estar preparados.
- Tercer mito: en esto de IoT ya está todo inventado. La verdad es que IoT va a ir tomando forma tecnológica poco a poco (con sus protocolos de comunicaciones, interfaces, seguridad…) pero aún queda mucho por decir y también entrarán nuevos actores de peso.
- Cuarto mito: un dispositivo IoT es algo que cuesta dos pesetas. En realidad hay un “valle de la muerte” de la comercialización. Hacer un producto IoT requiere tiempo y dinero y a pequeña escala (diseño y fabricación) resulta muy caro.
- Quinto mito: Hay que crear un ecosistema IoT. La verdad es que ya existe (GGEE, pymes, startsup, administraciones…), sólo hay que apoyarlo.
Y, para finalizar, me quedo con la introducción del moderador: Generamos 2,5 trillones de bytes cada día, que esconden grandes verdades. Pero necesitan una perspectiva, una mirada, un relato humano.
Imagen: r2hox
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