{"id":719,"date":"2017-09-12T17:05:55","date_gmt":"2017-09-12T15:05:55","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=719"},"modified":"2017-09-13T12:00:54","modified_gmt":"2017-09-13T10:00:54","slug":"desmitificando-los-big-data-diez-cosas-que-hay-que-saber","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/desmitificando-los-big-data-diez-cosas-que-hay-que-saber\/","title":{"rendered":"Desmitificando los \u00abbig data\u00bb: Diez cosas que hay que saber*"},"content":{"rendered":"

El t\u00e9rmino big data<\/em> se escucha hasta en la sopa. Ahora resulta que todo es big data<\/em>. Pero nada m\u00e1s lejos de la realidad; la mayor parte de las personas que manejan y analizan datos, emplean small data<\/em>. Pero \u00bfqu\u00e9 los distingue? He aqu\u00ed la lista de las diez que hay que saber sobre los big data<\/em>.<\/p>\n

    \n
  1. No todo son big data<\/em><\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    La mayor parte de los\/as profesionales que usan datos se basan en small data:<\/em> datos que aparecen en un volumen y formato que los hacen utilizables y analizables. Los big data<\/em>, en cambio, son tan enormes y complejos que no se pueden gestionar o analizar con m\u00e9todos de procesamiento de datos tradicionales.\u00a0 El an\u00e1lisis y procesamiento de los big data<\/em>, sin embargo, puede producir small data<\/em>. A la vez, los small data<\/em> pueden hacerse m\u00e1s big<\/em> cuando se funden, escalan e interrelacionan para crear bases de datos mayores.<\/p>\n

      \n
    1. !Los big data<\/em> son big<\/em>!<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

      Algunos definen los big data<\/em> simplemente por su volumen: son tan grandes que solo se pueden extraer, gestionar, almacenar, analizar y visualizar usando infraestructuras y m\u00e9todos especiales. \u00a0Vivimos en la era de los big data<\/em>, que se miden, no en terabytes<\/em>, sino en petabytes<\/em> y exabytes (donde peta- denota un factor de 1015 <\/sup>y exa- de 1018<\/sup>).<\/p>\n

        \n
      1. Una definici\u00f3n de big data<\/em> habla de\u2026<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

        una profusi\u00f3n de objetos digitales y contenido online generado por usuarios\/as durante sus actividades digitales, interceptaci\u00f3n masiva de interacciones y metadatos (es decir, los datos sobre los datos), as\u00ed como producto de la dataficaci\u00f3n de la actividad humana y no humana, que es tan grande, puede ser procesada con tal velocidad, es tan variada, tiene tanto potencial econ\u00f3mico, y muestra tal nivel de exactitud y complejidad que puede ser considerada realmente grande, y por tanto solo puede ser analizada por nuevas infraestructuras y m\u00e9todos.<\/p>\n

          \n
        1. No existe el \u201cdato crudo\u201d u objetivo<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

          Como ya dijo en 2013 Lisa Gitelman en su muy citado libro \u201cRaw Data\u201d Is an Oxymoron:<\/em> afirmar que un dato est\u00e1 \u201ccrudo\u201d, es decir, desprovisto de intenci\u00f3n, parcialidad o prejuicios, es simplemente err\u00f3neo. Los datos no surgen de la nada. La recopilaci\u00f3n de datos y metadatos es constante, subrepticia y abarcadora: cada clic\u00a0 y cada \u00abme gusta\u201d son almacenados y analizados en alguna parte. Estos datos son de todo menos \u00abcrudos\u00bb; no debemos pensar en ellos como un recurso natural, sino como un recurso cultural que necesita ser generado, protegido e interpretado. Los datos son \u00abcocinados\u00bb en los procesos de recolecci\u00f3n y uso (procesos que, a la vez, son \u201ccocinados\u201d); y no todo puede ser, ni es, \u00abreducido\u00bb a los datos o \u201cdataficado\u201d. Por tanto, los conjuntos de datos, por muy big<\/em> que sean, pueden esconder errores, vac\u00edos y arbitrariedades.<\/p>\n

            \n
          1. Los datos no son el \u201cnuevo petr\u00f3leo\u201d<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

            Ya la comparaci\u00f3n no es muy afortunada en los tiempos del cambio clim\u00e1tico. Pero aunque el \u201cvalor\u201d es una de las uves asociadas a los big data<\/em> (junto con volumen, velocidad, variedad, veracidad y otras palabras que empiezan con uve), los datos no son valiosos en s\u00ed mismos; hay que transformarlos en utilizables, analizables y accionables para poder extraer valor de ellos. \u201cLimpiar datos\u201d desestructurados y desconectados (es decir, no comparables ni relacionables) es posiblemente la tarea m\u00e1s ardua y desagradecida en la gesti\u00f3n de datos. En resumidas cuentas: los datos son la base de la informaci\u00f3n, pero no son informaci\u00f3n.<\/p>\n

              \n
            1. No se necesitan big data<\/em> para hacer buenos an\u00e1lisis de datos<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

              Ahora estudiosos y estudiosas, como Jennifer\u00a0 Gabrys, Helen\u00a0 Pritchard y Benjamin Barratt, hablan de datos \u201csuficientemente buenos\u201d (good enough data<\/em>). Se refieren, por ejemplo, a datos generados por personas no expertas (crowdsourced data<\/em>). Estos datos pueden ser la base de potentes proyectos como algunas de las aplicaciones de la plataforma Ushahidi<\/a> que han servido para organizar ayuda humanitaria y asistir a v\u00edctimas en casos de conflicto armado y desastre. En estos casos, los datos proporcionados por la gente sobre una crisis se amasan, verifican y visualizan en mapas interactivos que est\u00e1n revolucionando la asistencia humanitaria.<\/p>\n

                \n
              1. Todo el mundo miente\u2026<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

                Los big data<\/em> pueden servir para hacer estudios enormemente iluminadores. Seth Stephens-Davidowitz acaba de publicar Everybody Lies<\/em>. Este libro \u2013subtitulado algo as\u00ed como: \u201clo que internet puede decirnos acerca de qui\u00e9nes somos realmente\u201d\u2014 es una muestra de que c\u00f3mo la gente miente en las encuestas y posturea en las redes sociales, mientras que se \u201cdesnuda\u201d cuando hace b\u00fasquedas en internet. Basado en el an\u00e1lisis masivo de las b\u00fasquedas en Google, otras bases de datos y sitios web<\/em>, Stephens-Davidowitz descubre que la gente es mucho m\u00e1s racista, machista e innoble de lo que piensa o admite. Y es que los chistes racistas aumentan alrededor del 30% en el D\u00eda de Martin Luther King en los Estados Unidos, y hacer promesas \u00abes una se\u00f1al segura de que alguien no har\u00e1 algo\u00bb.<\/p>\n

                  \n
                1. Y no todo el mundo tiene acceso a los big data<\/em><\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

                  \u00bfQui\u00e9nes amasan big data<\/em>? Sobre todo los gobiernos (desde d<\/strong>atos macroecon\u00f3micos o demogr\u00e1ficos hasta datos procedentes de la interceptaci\u00f3n de comunicaciones y la vigilancia) y las grandes corporaciones. Las revelaciones de Snowden en 2013 mostraron, por ejemplo, que los servicios de inteligencia del gobierno estadounidense, con la colaboraci\u00f3n empresas privadas y otros gobiernos, hab\u00edan establecido una tupida capa de vigilancia e interceptaci\u00f3n datos sobre las comunicaciones de millones de personas en todo el mundo. Cathy O’Neil, en su libro Weapons of Math Destruction<\/em>, muestra c\u00f3mo los programas basados en big data<\/em> aumentan la eficiencia de \u201cla publicidad predatoria\u201d y socavan la democracia. Otros estudiosos, como Sandra Braman, Zeynep\u00a0Tufekci<\/em>y y Seeta Pe\u00f1a\u00a0Gangadharan, hablan de c\u00f3mo los gobiernos, con la connivencia de algunas empresas, hacer perfiles, discriminan a grupos vulnerables y potencian la vigilancia indiscriminada, omnipresente y preventiva.<\/p>\n

                  Por otro lado, el movimiento open data<\/em> hace campa\u00f1a para que los datos p\u00fablicos sean abiertos, accesibles y usables. Y muchos gobiernos, grandes y peque\u00f1os como por ejemplo Irekia<\/a>, se han apuntado a\u00a0 abrir los cofres de sus datos, y cada vez hay m\u00e1s presi\u00f3n para que este movimiento se extienda.<\/p>\n

                    \n
                  1. Los datos, big<\/em> o small<\/em>, no son para todo el mundo<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

                    En un alarde de entusiasmo, Simon Rogers compar\u00f3 en 2012 el an\u00e1lisis de datos con el punk<\/em>: \u201ccualquiera puede hacerlo\u201d. Bueno\u2026, pues no es as\u00ed exactamente. No solamente los big data<\/em> no est\u00e1n disponibles para cualquier punk<\/em>, sino que, como Daniel Innerarity se\u00f1ala, las herramientas para convertirlos en analizables y \u00fatiles no est\u00e1n al alcance de cualquiera tampoco.<\/p>\n

                      \n
                    1. Sin embargo, los datos tampoco son inaccesibles<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

                      Pero las barreras para acceder tanto a datos como a las herramientas para usarlos han ido cayendo en los \u00faltimos a\u00f1os. Forensic Architecture<\/a>, con Amnist\u00eda Internacional, ha creado un modelo interactivo de la prisi\u00f3n m\u00e1s notoria de Siria utilizando los recuerdos de los sonidos de la c\u00e1rcel narrados por supervivientes que hab\u00edan sido retenidos en la oscuridad. El proyecto, llamado Saydnaya: Dentro de una prisi\u00f3n de tortura siria<\/a>, tiene como objetivo mostrar las condiciones dentro de la prisi\u00f3n. Cuando los datos no est\u00e1n disponibles, hay organizaciones que los generan. WeRobotics<\/a> pone en circulaci\u00f3n \u201cdrones comunitarios\u201d para captar datos sobre las condiciones de los glaciares en Nepal, por ejemplo, con el objeto de analizarlos y lanzar alarmas. InfoAmazonia<\/a>, entre otras cosas, ha publicado un calendario que superpone el tiempo contado por los pueblos ind\u00edgenas del R\u00edo Tiqui\u00e9 y el tiempo medido en el calendario gregoriano, en un di\u00e1logo que nunca tuvieron antes.<\/p>\n

                      M\u00e1s cerca, en nuestro entorno, estudiantes del Programa universitario de postgrado \u201cAn\u00e1lisis, investigaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n de datos\u201d<\/a> de la Universidad de Deusto publicaron este a\u00f1o un informe sobre basuras marinas<\/a> a nivel estatal, en colaboraci\u00f3n con la Asociaci\u00f3n Ambiente Europeo, que tuvo repercusi\u00f3n en medios y gener\u00f3 un debate sobre los pl\u00e1sticos en el mar. La empresa Bunt Planet<\/a> utiliza infraestructuras de datos para trazar redes eficientes e inteligentes. Y el centro de investigaci\u00f3n DeustoTech<\/a> aplica rob\u00f3tica y big data<\/em> para dise\u00f1ar la movilidad del futuro.<\/p>\n

                      Cuesta adquirir las habilidades, pero programas como el nuestro est\u00e1n al alcance de quien quiere echarle ganas, tiene curiosidad y est\u00e1 abierto\/a aprender.<\/p>\n

                      Miren Guti\u00e9rrez<\/p>\n

                      Directora del Programa universitario de postgrado \u201cAn\u00e1lisis, investigaci\u00f3n y comunicaci\u00f3n de datos\u201d de la Universidad de Deusto<\/p>\n

                       <\/p>\n

                      *Este post es la\u00a0versi\u00f3n <\/span> completa de un art\u00edculo publicado en Noticias de Gipuzkoa<\/em>. <\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                      El t\u00e9rmino big data se escucha hasta en la sopa. Ahora resulta que todo es big data. Pero nada m\u00e1s lejos de la realidad; la mayor parte de las personas que manejan y analizan datos, emplean small data. Pero \u00bfqu\u00e9 los distingue? He aqu\u00ed la lista de las diez que hay que saber sobre los … Seguir leyendo Desmitificando los \u00abbig data\u00bb: Diez cosas que hay que saber*<\/span> →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":139,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[463,423,2,464,376,197],"class_list":["post-719","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sin-categoria","tag-activismo","tag-analisis-de-datos","tag-big-data","tag-infraestructura-de-datos","tag-metadatos","tag-small-data"],"yoast_head":"\nDesmitificando los "big data": Diez cosas que hay que saber* - Deusto Data<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/desmitificando-los-big-data-diez-cosas-que-hay-que-saber\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Desmitificando los "big data": Diez cosas que hay que saber* - Deusto Data\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"El t\u00e9rmino big data se escucha hasta en la sopa. 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