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Futuro del Big Data – ¿Qué nos espera?

Nos vemos de vuelta por última vez en mi serie de posts. Al ser este de “tema libre”, creo que sería una buena idea el hablar sobre el futuro del Big Data, o qué le espera. Por supuesto, aquí nadie es vidente, así que no puedo asegurar que este posts refleje 100% lo que vaya a suceder en el futuro, pero de todas formas, vamos a hacer este ejercicio de predicción.

Pero antes de empezar con el tema de este post, me gustaría “completar” el post anterior, añadiendo una serie de controles para mitigar los posibles riesgos que surgieron: [1]

 

Objetivo de control

Posibles controles

Seguridad de la información

  1. Existencia de programas de ciberseguridad en la empresa.
  2. Evaluación de los proveedores de servicios por el departamento de TI.
  3. Existencia de proceso administrado y validado de actualización de los sistemas.
  4. Existencia y revisión de logs para detectar “conductas sospechosas”.
  5. Existencia de niveles de privilegio que restringen el acceso a la información.

Acceso de terceras personas

  1. Realización de análisis a los terceros que pretenden acceder a esos datos, antes de poder concederles acceso.

Privacidad de los datos

  1. Inventariación de los datos, para asegurar que los críticos estén debidamente protegidos.
  2. Existencia de documento de respuesta ante incidentes, para manejar las posibles brechas de datos de manera apropiada.

Antes de ir al futuro, me gustaría hacer una pequeña introducción del presente. Como ya hemos visto, con nuestra actividad diaria generamos una gran cantidad de datos, donde las organizaciones se han dado cuenta de la importancia de estos datos, a la hora de tomar decisiones y a la mejora de la experiencia de los usuarios. De hecho, incluso una preocupación tan simple como conseguir una máquina de café para los empleados está basada hoy en día en los datos.

Todo esto nos hace suponer que el futuro de Big Data parece sólido, y que no va a parar de crecer. Para dar datos más exactos, como pudimos observar en el segundo post, Big Data ha estado presente entre los principales tópicos de empresa durante los pasados años, y parece que esto no va a cambiar en un futuro próximo. Esto a su vez es algo extraño en este mundo donde la tecnología avanza tan rápidamente que lo que hace un par de años era novedoso, hoy ya está obsoleto.

Tendencias futuras

  • Datos “oscuros”:  los datos “oscuros“ (dark data) es una de las tendencias que se espera que llegue en el futuro. Estos son los datos de origen no digital y los datos que han sido descartados por su falta de valor; también se puede referir a ellos como “datos polvorientos” (dusty data). La evolución del Big Data hace pensar que esos datos “no explotados” serán el foco de atención en un futuro cercano, haciendo que la tecnología evolucione aún más.
  • Análisis cuántico: parece que, con todo el avance tecnológico, y la necesidad de más potencia para poder realizar ciertas tareas, los ordenadores actuales se están quedando anticuado. Por ello, parece que el ordenador cuántico ha llegado para quedarse, siendo IBM la primera compañía en presentar uno [2]. Esto puede suponer una gran revolución para la informática tal y como la conocemos, ya que estos superordenadores pueden llegar a ser capaces de procesar una gran cantidad de información en poco tiempo; y una de las ramas que se puede ver positivamente afectada es el del análisis de Big Data, ya que se estas máquinas serán capaces de procesar una gran cantidad de datos en mucho menos tiempo que los actuales [3].
  • Generación de un mayor volumen de datos: debido de la irrupción de nuevas tecnologías en nuestro día a día, las denominadas IoT, como relojes inteligentes, electrodomésticos inteligentes, vehículos inteligentes/autónomos… que son capaces de recopilar datos de manera masiva, generará el terreno perfecto para poder nutrir el análisis de Big Data.Se estima que, a partir de ahora, generamos aproximadamente 2,3 billones de gigabytes de datos cada día, y esto solo crecerá en el futuro [4].
  • Big Data y salud: La industria de la salud también desempeñan una parte importante en el auge de Big Data; ya que esta genera una gran cantidad de datos relevantes por cada paciente. Hasta ahora, los médicos utilizaban sus conocimientos y experiencia para poder decidir sobre qué tratamiento aplicar en qué circunstancia, pero en los últimos años se ha visto un cambio en la forma en que se toman estas decisiones. Los médicos revisan los datos clínicos y toman una decisión en base a esos datos sobre el tratamiento de un paciente [5].

Desafíos

  • Volumen: como ya hemos mencionado en múltiples ocasiones, cada vez se generan más datos y las empresas empiezan a tener problemas para poder almacenar ese enorme volumen de datos; añadido a esto, el crecimiento de los datos no estructurados agrava aún más la situación
  • Falta de personal cualificado: las empresas no tienen fácil el obtener personal cualificado para poder trabajar con Big Data. En el último año, la demanda de expertos en Big Data aumentó un 128%, mientras que hubo un incremento del 68% de estos profesionales en el mercado laboral [6].
  • Seguridad: En un mundo donde existe una amenaza constante respecto a la seguridad de los datos y la privacidad, el aseguramiento de estas debe ser fundamental para las empresas, especialmente por el enorme volumen de datos manejados con el Big Data [7].

Conclusión

En conclusión, el Big Data tiene todas las papeletas para quedarse por un largo tiempo en este mundillo de la informática. Las previsiones son positivas, y los desafíos se están teniendo en cuenta para mejorar lo que se dispone en el futuro.

Pues por mi parte, esto es todo lo que tengo que contarles. Solo me queda agradecer que dedicasen parte de su tiempo en leer lo que he dicho sobre el Big Data, y animar, si aún no lo han hecho, a leer el resto de entradas. Y con estas últimas líneas me despido; un saludo a todos mis lectores.

Referencias

1. Auditool.(2017) Auditando Big Data. Accedido el 05 de noviembre del 2018
2. Álvarez, R.(2017). La computación cuántica tiene un nuevo líder: ibm y su ordenador cuántico de 50 qubits. Accedido el 05 de noviembre del 2018.
3. Carillo, D. (2018). 10 Big Data Trends You Should Know. Accedido el 05 de noviembre del 2018
4. Tripathi. P. (2018) The Future of Big Data: A Sequential Analysis of the Disruptive Technology’s Scope. Accedido el 05 de noviembre del 2018
5. DATAFLAIR TEAM. Big Data in Healthcare – Real World Use-cases. Accedido el 05 de noviembre del 2018
6. MuyComputer.(2016). Se dispara la demanda de profesionales de Big Data. Accedido el 05 de noviembre del 2018
7. Outsource2india. BIG DATA IN 2020: FUTURE, GROWTH, AND CHALLENGES. Accedido el 05 de noviembre del 2018




Big Data en la auditoría

Otra vez nos encontramos aquí, en otra entrega de Big Data, trayendo otra parte importante de la misma. En esta ocasión, hablaremos sobre la auditoría de Big Data.

Como ya hemos mencionado en repetidas ocasiones en el resto de posts, el enorme volumen de datos, la variedad de fuentes, la velocidad necesaria para extraer conclusiones y la veracidad que deben de tener los datos a analizar, plantean una serie de desafíos, en cuanto a la tecnología utilizada, a la seguridad de los datos, a su almacenamiento y a su análisis. Todo esto supone que el uso del Big Data plantea una serie de nuevos riesgos para las organizaciones, donde la auditoría interna será la que se encargue de gestionarlo.

Me gustaría profundizar en el ámbito de la seguridad, ya que es un ámbito del que yo, personalmente, dispongo de una mayor cantidad de conocimientos al respecto. Hoy en día no es nada nuevo que ocurra cualquier fuga de información personal en las compañías, ya que, como podemos ver, de media se fugan 74 archivos [1], así que nos podemos imaginar la proporción de datos perdidos, o simplemente extraídos al otorgar a aplicaciones permisos que no tendríamos que darlos; como, por ejemplo, al ejecutar programas en modo administrador donde estos no lo requieren. Esto hace que se esté expuesto a gran cantidad de riesgos, ya que se les abre un gran abanico de posibilidades, sin que la persona responsable sepa exactamente qué está pasando.

Aparte, aquí también se plantea el problema de la privacidad, donde las empresas que se aprovechan del Big Data pueden descubrir que disponen de “demasiados datos” en su poder, lo que puede jugar en su contra. Por ejemplo, una compañía que recolecta datos de comportamiento de los usuarios de sus aplicaciones, pueden buscar poder adaptar mejor sus aplicaciones a las necesidades/comportamientos de estos; pero de igual manera, si se dispone de demasiados datos, se podría llegar a disponer de un perfil de ese usuario “demasiado completo”,lo que juega en contra de la compañía, si esos datos se usan de manera inadecuada, como por ejemplo, haciéndole sugerencias que pueda llegar a violar su privacidad; o si esa información cae en malas manos, o llega a gente que no tiene que llegar.

Entonces, aquí nos surge la duda de hasta dónde se debería realizar el análisis de Big Data, y cómo habría que limitarlo.Debido a esto, gracias a la auditoría interna y a sus actividades de aseguramiento se puede ayudar a una organización a lograr ese equilibrio entre la obtención de datos útiles y la incursión excesiva dentro de la privacidad de una persona [2].

Aquí, los expertos afirman que «se necesita un sistema que permita determinar los niveles de acceso» por distintos parámetros, como, por ejemplo, la posición dentro de la compañía, e incluso, de las edades. Además, también se necesita un mecanismo que sea capaz de dejar registros, para así evitar posibles problemas legales [3].

Elaboración del análisis de auditoría

La elaboración comienza con una visión del estado final desarrollada conjuntamente por la administración y la auditoría. Tras esto, se realiza un análisis para identificar las diferencias entre las personas, la tecnología y los procesos. Luego, el equipo puede desarrollar un plan de proyecto para evolucionar las habilidades analíticas básicas a avanzadas.

A medida que la auditoría interna comienza a implementar un análisis, surgen varios aspectos a tener en cuenta. Primero, el apoyo ejecutivo es esencial para la efectividad del programa. En segundo lugar, el uso de incentivos adecuados para mejorar las habilidades y el conocimiento de todo el equipo de auditoría. En tercer lugar, la analítica no puede ser simplemente un añadido mínimo a la auditoría; sino que se debe de incorporar en todas las fases del trabajo de la auditoría.

Añadido a esto, para poder realizar auditoría de manera correcta, se debe de encontrar el talento adecuado para analizar las operaciones de Big Data, y eso hoy en día es un desafío importante; ya que la mayoría de las compañías tienen una escasez de empleados con sólidas habilidades en las estadísticas, y profundo conocimiento del negocio de la compañía.

Esta escasez de personal cualificado implica que las conclusiones extraídas de los análisis de Big Data pueden llegar a resultar erróneas. Por ello, el análisis de auditoría interna debe ser capaz de identificar los conjuntos de habilidades y competencias que una compañía requiere para complementar el uso actual de los analistas de datos.

Estas habilidades se pueden dividir en 2 ámbitos:

  • Técnicas: estas son las relacionadas con el conocimiento de la tecnología a usar y de sus procesos. Estas incluyen:
    • Pruebas y validación.  
    • Consulta SQL.  
    • Modelado de datos.
    • Analítica de datos.  
    • Generación de informes.
  • De negocios: estas son relativas al conocimiento del entorno de negocio, que incluye:
    • Compresión del uso de la tecnología para resolver problemas de negocio.
    • Comprensión de la estrategia comercial de la empresa y las tendencias de la industria.
    • Identificación de los identificadores clave del negocio.
    • Habilidades blandas, la capacidad de transmitir los resultados obtenidos.

Por último, recordar que es responsabilidad de todos dentro de la auditoría el desarrollar una comprensión de lo que pueden aportar los análisis realizados [4].

De esta forma, me despido por hoy no sin antes recordando que si no lo habéis hecho aún, que leáis mis posts anteriores, e invitándoos a leer el próximo post, que será el último. Nos vemos.

Referencias

1. Breach level index. Data break statistics. Accedido el 29 de octubre del 2018
2. Tabuena, J.(2016). What Every Internal Auditor Should Know About Big Data. Accedido el 29 de octubre del 2018
3. Tasón, M. (2013). Introducción: Big Data. Pasado, presente y futuro. Accedido el 29 de octubre del 2018
4. Deloitte. For Internal Audit, Big Data Represents a Big Opportunity. Accedido el 29 de octubre del 2018




Riesgos del Big Data

Volvemos a la carga, tras una pequeña pausa. Como no, continuaremos hablando del Big Data, ese término que hoy en día que seguramente si están envuelto en el mundillo de la informática, será uno de los tópicos más populares y reconocidos.

Como no, antes de empezar hoy con el nuevo post, me gustaría aprovechar estas líneas para poder recordar a todos mis lectores que no se olviden de echar un vistazo a mi aportación anterior, donde repasé la relevancia del Big Data en la industria, y las aplicaciones que se les da en el negocio.

Hoy en día vivimos en una situación de constante riesgo. Esto se ve muy claro en el avance tecnológico,donde a la vez de facilitarnos la realización de tareas en nuestro día a día, también ha generado una ola de nuevos riesgos. Y estos nuevos riesgos, al final, nos afectan tanto a nosotros, como las empresas; y, por supuesto, el Big Data no está a salvo de incurrir en alguno de estos riesgos. Por ello vamos a revisar unos aspectos claves para el Big Data, en relación con el riesgo que supone.

Big Data y fraude

Hoy en día, las compañías están expuestas a múltiples tipos de fraudes, que pueden llegarles a suponer una gran cantidad de dinero. En este punto, me viene a la mente el caso del ataque al banco central de Bangladesh, donde utilizaron el sistema de transacciones bancarias SWIFT (que son las transferencias internacionales realizadas por el sistema de mensajes del mismo nombre)[1], para poder burlar los sistema de seguridad, y así poder hacerse pasar por transferencias legales, y así poder llegar a obtener 81 millones de dólares.Y añadido a esto, se cree que los atacantes tuvieron ayuda interna, ya que, según las investigaciones, los ejecutivos del banco llegaron a cobrar de los ladrones [2].

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Debido a estas enormes pérdidas que supone casos como estos en las compañías, aquí es donde entra en juego el Big Data, luchando tanto contra el fraude interno, como el externo, que pueden llegar a generar a las compañías pérdidas mayores. Para ello, las empresas, al disponer de ese gran volumen de datos (como hemos mencionado ya en el apartado anterior), aprovechan todos esos datos para poder identificar ciertos, patrones, que se salen de lo habitual, para así poder analizar esos casos particulares.

Por ejemplo, en nuestro caso de ejemplo, se evitó que este robo fuera mucho peor para ese banco, ya que los atacantes llegaron a hacer peticiones por valor de hasta 950 millones de $, pero parte de esas operaciones fallaron, ya que el sistema rechazó varias de esas órdenes por estar mal formalizadas, o por ejemplo, por ciertas características que no concuerdan, como una orden de transferencia desde Estados Unidosa una empresa iraní, país al cual el gobierno de Estados Unidos mantenía un embargo comercial.

Big Data y privacidad

Las empresas, al disponer de tantos datos para realizar sus análisis de Big Data, al final, corren un grave riesgo de que parte de esos datos sean filtrados, llevando a consecuencias severas como desprestigio de la marca, e incluso, consecuencias legales para esa compañía. Como por ejemplo, el primer caso de brecha de seguridad relacionada con el Big Data, que se remonta al año 2011, donde fueron robados 77 millones de registros de clientes de la PlayStation Network, la red de Sony para Playstation, lo que les supuso una multa de 250.000£ [3] a la compañía.

Además, otro riesgo al que está expuesto es la venta de datos de consumidores, que se utilizan para crear perfiles de individuos, sin prácticamente ningún control o límites. Conocido es el caso de compañías que comenzaron a comercializar productos para una mujer embarazada, basada en sus búsquedas, antes de que se lo contara a otros miembros de su familia, descubriendo su estado un familiar por ello [4][5].

Otros riesgos

Aparte del mencionado riesgo en la lucha contra el fraude y el de la privacidad, el Big Data se enfrenta a otros desafíos, como pueden ser:

  • La complejidad del enorme volumen de datos que dispone hoy en día (hablamos de petabytes y exabytes), y además proceden de una gran variedad de formatos (texto, imágenes, videos…), lo cual genera una dificultad a la hora de procesar todo lo que disponemos.
  • Añadido a lo anterior, muchas organizaciones están enfrentándose al aumento exponencial de los volúmenes de datos. Para poder resolver este problema, se necesita reducir la cantidad de datos que se almacenan, y explorar las nuevas tecnologías de almacenamiento que mejoran el rendimiento.
  • Por último, el Big Data también plantea una serie de problemas legales, ya que los datos son diferentes respecto a otros activos. Por ejemplo, una parte de los datos puede duplicarse y combinarse fácilmente con otros, a diferencia de otros activos clásicos [6].

En conclusión, parece que el Big Data también trae consigo sus propios riesgos, aunque supone una gran ventaja, por ejemplo, a la hora de detectar posibles conductas fraudulentas en el mundo. Por ello, parece que el Big Data tiene asegurado un gran futuro en este mundo de constante cambio, y generación de riesgo. Y con esto me despido hasta el siguiente post, donde espero veros ahí.

Referencias

1. Transfer wise. ¿Qué son los pagos swift?. Accedido el 23 de octubre del 2018
2. El periódico. (2016). El mayor ciberataque del mundo tuvo topos en el banco. Accedido el 23 de octubre del 2018
3. Tech world. (2018). The most infamous data breaches. Accedido el 23 de octubre del 2018
4. Armerding, T. (2017). The 5 worst big data privacy risks (and how to guard against them). Accedido el 23 de octubre del 2018
5. Estuate. (2017). Are you fighting the 5 biggest risks of big data?. Accedido el 23 de octubre del 2018
6. KnowledgeLeader (2014). Big Data analysis Guide. Accedido el 23 de octubre del 2018




Big Data en la industria

Tras realizar en el anterior post una mera introducción de qué es Big Data, y sobre todo, cómo nos afecta, en este post hablaremos sobre la relevancia del Big Data en la industria.

Hoy en día, hay muchos más sistemas comunicándose entre sí, que los tenemos incluso dentro de nuestras casas (los IoT). Además de la proliferación del uso de los teléfonos móviles, donde generamos una gran cantidad de datos, incluso sin ser casi conscientes de ello. Se estima que la generación de datos crecerán en torno al 15-20% cada año, llegando a ver más de 30 mil millones de dispositivos conectados a Internet en el año 2020 [1].

Respecto a la industria de las TI, esta está actualmente viviendo una revolución enorme, además de que lo está sufriendo casi constantemente, con la inclusión de nuevos conceptos como: cloud, mobile, visualización… Que buscan explotar para poder obtener beneficios.Estas buscan poder analizar ese enorme volumen de datos que las empresas disponen, con la mayor celeridad posible, y que estos sean lo suficientemente diversos y fiables para que den una imagen de lo que se quiere encontrar.

Debido a esa necesidad, las empresas requieren disponer de las herramientas necesarias para poder analizar los datos disponibles, y así proporcionar información relevante para actuar de inmediato en caso de detectar algún tipo de fraude u oportunidad de negocio, y así poder actuar antes de que esto ocurra; y aquí es donde entra las técnicas de Big Data.

Para dar unos números de su presencia en el negocio, según un informe de la auditora Deloitte sobre los tópicos relevantes de la auditoría interna de las TI en el año 2018 en el Reino Unido, los tópicos relacionados con el Big Data han estado entre los 10 más relevantes para las auditorías internas en los pasados 7 años (los resultados solo muestran los pasados 7 años, así que puede haber sido relevante más años atrás), estando en 3º posición desde 2016, como se puede ver en la imagen de abajo [2]. Esto es debido a la necesidad de poder predecir/actuar ante ciertas situaciones peligrosas para la empresa, como pueden ser el incremento del fraude a las empresas, los nuevos riesgos surgidos o la insatisfacción del cliente cuando un producto/servicio no satisfacen sus expectativas.

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Ejemplos de uso del Big Data contra el fraude [3]

Fraude contra las compañías de seguros

La industria de los seguros está tomando la delantera en el uso del Big Data. Muchas aseguradoras ahora analizan sus datos internos, como llamadas a sus centros, junto con datos de redes sociales y detalles de terceros para obtener información sobre reclamaciones potencialmente fraudulentas. Por ejemplo, si alguien declarara que su coche sufrió daños por unas inundaciones, en sus redes sociales podría haber publicado fotos de ese día, donde se ve que era un día totalmente soleado.

Según Morgan Stanley [4], este tipo de análisis ayuda a las aseguradoras a mejorar las tasas de detección de fraude en un 30%. Además de los ahorros en costes, estos análisis ayudan a las empresas a mejorar la experiencia del cliente.

Fraude contra las telecomunicaciones

La industria de las telecomunicaciones también está utilizando el análisis de datos para combatir el fraude que asciende a unos 38.000 millones de $ al año. Para ello, analizan los registros de llamadas diarias junto con otros datos de clientes para crear perfiles de usuarios más completos, y así se puede detectar irregularidades de manera más efectiva y rápida.

Por ejemplo, los operadores móviles están compartiendo datos de GPS de los teléfonos inteligentes de sus clientes con los bancos para monitorearlos, y así, prevenir el fraude con las tarjetas de crédito, al verificar el uso de la tarjeta de una persona con su ubicación.

Fraude a la atención médica

El Big Data también se está utilizando para detectar reclamaciones fraudulentas en la atención médica. El Servicio Nacional de Salud británico (NHS) implementó una nueva infraestructura de análisis que le ha permitido identificar aproximadamente 100 millones de libras en ahorros potenciales, gracias a la reducción en el fraude y el riesgo de error humano.

Otras áreas de relevancia [5]

Otra área que se beneficia del Big Data es la implementación de planes de modernización de las empresas, ya que estas están empezando a utilizar ese gran volumen de información que disponen para poder trazar su estrategia de modernización.

Gracias al Big Data, se pueden ofrecer las fuentes de datos posibles, además de ciertas ideas, para así poder concretar el área de análisis a mejorar. De esta forma, se puede detectar más rápidamente las aplicaciones que requieren de cambios, y así hacer ese proceso de modernización mucho más ágil.

Añadido a lo anterior, gracias a esos planes de mejora, las empresas llegan a generar un enorme volumen de datos, como puede ser la monitorización de sus componentes. Por ello, gracias al Big Data se puede analizar todas esas trazas, y de esa forma, se obtiene información relevante respecto a posibles fallos que puedan ocurrir, y así, poder actuar antes de que ocurran.

En conclusión, parece que el Big Data está aquí para quedarse, debido a que permite a las empresas detectar posibles conductas sospechosas en las actividades de sus clientes, y así poder evitar posibles fraudes; además, también permiten a las empresas el poder monitorizar sus actividades, para así poder encontrar ciertas áreas de mejora. Dicho esto, me despido por hoy, y espero veros el la próxima entrada. 

Referencias

1. Universitad de Barcelona (2015). En 2020, más de 30 mil millones de dispositivos estarán conectados a Internet. Accedido el 20 de octubre del 2018
2. Deloitte UK (2018). 2018 Hot Topics for IT internal Audit in financial services. Accedido el 20 de octubre del 2018
3. Trotman, W. (2017). 3 Big Data Analytics Use Cases Against Fraud. Accedido el 20 de octubre del 2018
4. Stanley, M. (2014). Evolution and Revolution in a Digital World
.
Accedido el 20 de octubre del 2018
5. Mohapatra, B., Parisa, B & Banerjee, J. (2014). The Value of Big Data Analytics to the Business. Accedido el 20 de octubre del 2018




Big Data: el uso de los datos para saber todo

Me gustaría comenzar esta serie de posts haciendo una simple pregunta, ¿ Qué es lo primero que se nos viene a la cabeza cuando pensamos en “Big Data”? Seguramente, de los primeros conceptos que se nos vengan a la cabeza serán los de gran volumen de información, además de que eso se usa en un ámbito de empresa, algo que a nosotros, en nuestro día a día, queda muy lejos.

Big Data es, al final, un gran volumen de datos, que tienen que cumplir ciertos reglas, para que estos datos puedan ser útiles para facilitarnos la toma de decisiones, en un marco temporal, para que las decisiones sean útiles en el momento de tomarlas. En concreto, el conjunto de normas se denominan: “las 5 V´s” [1], aunque hay ciertos autores que se refieren solo a 4. De todas formas, las 5 V´s son las siguientes:AThe_5_Vs_of_Big_Data

  1. Volumen:las empresas disponen de una gran cantidad de datos de las actividades que realizan.
  2. Velocidad: fundamental para las empresas en la sociedad actual, donde las cosas cambian tan rápido.
  3. Variedad: las fuentes de información proceden de distintas fuentes, como visitas a páginas.
  4. Veracidad: fundamental en el mundo de la desinformación constante en el cual vivimos.
  5. Valor: que nos aporten algo respecto a nuestras actividades.

 

Tras ver cuales son las bases, puede seguir pareciendo que, como he mencionado al principio, esto es algo completamente ajeno a nosotros, a nuestro día a día, que no nos sentimos identificados con él…Pero, aunque no lo creas, todos los días realizamos un proceso similar para poder tomar decisiones. Por ejemplo, cuando queremos informarnos de un suceso de actualidad, para posicionarnos, solemos consultar diversas fuentes, para tener una idea más amplia de lo que ha sucedido. Además, el tipo de información puede variar, puede venir de un artículo de un periódico de prestigio, o puede ser simplemente de un Tuit. Asimismo, también es importante ser rápido, ya que hoy en día, esa noticia primordial hace dos días, hoy ya es pasado. Por último, también es fundamental analizar si la información es veraz, debido a que, sobre todo en la época de la información, es bastante común que haya gente que intenta desinformar; aparte de que la información te tiene que aportar algo a ti.

También, cabe recordar que las empresas, aunque parezcan un lugar frío y dominado por tecnología, estas están gobernadas (al menos de momento) por personas que, al igual que tú o yo, tienen que tomar decisiones, en un lapso de tiempo, y hoy en día más que nunca, limitado.

Aparte, tenemos que recordar que esa información que requieren se la otorgamos nosotros con nuestras compras, hábitos, posts… Donde, sin darnos cuenta, somos sus bancos de extracción de datos, que al final, les ayudamos a poder mejorar sus negocios de manera “altruista”.

Cuando entramos en el hiperespacio, hemos, sin darnos cuenta, hecho un pago por todo, y estos son mediante nuestros datos personales. Las empresas, tras décadas de centrándose en la comercialización del producto, se han dado cuenta de que lo fundamental es el consumidor [2], y por ello, se han dedicado a recabar información de nosotros (sus consumidores) para saber qué es lo que queremos, y cuando lo queremos; es decir, ahora nosotros somos el producto que tienen que vender, y les estamos ayudando a venderlo. En la actualidad, si realizamos una pequeña reflexión, podemos llegarnos a asustar de la cantidad de información que las compañías disponen de nosotros, que hemos ido regalando poco a poco, como semillas que hemos ido esparciendo por el campo, que han ido creciendo, diciendo quiénes somos, y qué queremos, y las empresas han sido lo suficientemente hábiles como para recoger sus frutos. De hecho, compañías como Facebook o Google han hecho público una herramienta que nos permiten saber cuánta información saben de nosotros, por si nos queremos asustar con todo lo que nos dicen que saben, donde solo podemos imaginarnos lo que no dicen que tienen de nosotros, o qué hacen con ello.

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Todo esto me recuerda a que parece que solo somos conscientes de la gran cantidad de datos que disponen de nosotros cuando es demasiado tarde. Recientemente se ha descubierto el fallo de seguridad de Facebook que permitía acceder a información personal [3] (que no era crítica) donde se ha revivido el interés por este tema, a pesar de que seguramente el tema se diluya en el futuro próximo; sin ser conscientes del todo de lo que Facebook sabe de nosotros, que al fin y al cabo, se lo hemos dado nosotros con nuestras actividades, siendo seguramente mucho más crítico que alguien cualquiera sepa en qué país/ciudad vives.

En conclusión, hoy en día parece que el precio a pagar para poder entrar en este mundo tan hiperconectado es mediante nuestra información, y también decir que este asunto solo nos parece importante cuando le vemos las orejas al lobo, aunque sólo percibamos la punta del iceberg. Lo que a mí me parece preocupante es que las empresas puedan saber ya todo de nosotros, e incluso que lleguen a saber sobre nosotros mejor que nosotros mismos, si es que no está sucediendo ya, como, por ejemplo, con las ofertas personalizadas de Amazon, que más de una vez al ver un producto que se me recomienda, como mínimo, he tenido la tentación de guardármelo en la lista de pedidos, aunque ni siquiera supiera de antemano algo sobre ese producto.

Referencias

1. JainBig,  A. (2016). The 5 Vs of Big Data. Accedido el 18 de octubre del 2018
2. Gamez,  M. (2017). Por qué todas las empresas quieren apostar por el consumer-centric. Accedido el 18 de octubre del 2018
3.Rus,  C. (2018). Una brecha de seguridad afecta a casi 50 millones de usuarios de Facebook. Accedido el 18 de octubre del 2018




Cuando el producto es gratis, el producto eres tú.

En 2012, un adivino montó una carpa en una plaza de Bruselas para mostrar sus extraordinarios poderes. Sus ayudantes invitaron a los viandantes a tomar asiento frente al clarividente, y uno por uno se quedaron sin habla al escuchar a aquel hombre, al que no habían visto jamás, describirles su vida al detalle: cómo era su familia, a qué se dedicaban, sus aficiones y vidas amorosas, sus miedos y enfermedades… y también su cuenta bancaria, el dinero que tenían y en qué lo gastaban, sus contraseñas, …

Por supuesto, aquel hombre no tenía ningún poder místico, no era ningún adivino. Lo que sí tenía era un equipo de personas que investigaban, con la ayuda de ordenadores, a cada uno de los que entraban en la carpa, y un pinganillo para recibir su información. Se trataba (podéis verlo en el vídeo anterior) de una campaña viral de una organización por una banca online segura. Redes sociales, Google, registros en páginas web o comercios digitales: la cantidad de veces que entregamos nuestra información privada en Internet es ya incontable, hasta el punto de que es una batalla que casi damos por perdida.

Nuestro afán por revelar nuestra propia intimidad es ya una forma de vida: retransmitimos nuestro día a día en directo, utilizamos multitud de redes sociales (Facebook, Instagram, Twitter, Snapchat, …) a diario para publicar fotos de lo que comemos y dónde lo comemos, todas las cosas que compramos y cómo y dónde las compramos, las películas y series que estamos viendo, los libros que estamos leyendo, nuestra opinión sobre cualquier noticia o asunto de actualidad, publicamos el destino de nuestras vacaciones, así como los días que estaremos de vacaciones e incluso qué haremos durante esos días, las rupturas amorosas, el nacimiento de un hijo o la adopción de un animal. ¿A quién le va a interesar esta información?, nos solemos preguntar para tranquilizarnos, y nos tranquilizamos más aún pensando que de todas formas es información inocua. Pero la localización geográfica revela nuestro domicilio o nuestra ubicación actual, un comentario de indignación política puede establecer una orientación y perfil político concretos, nuestras compras y gastos mensuales pueden reflejar nuestro capital económico, y esto es sólo la punta del iceberg.

Todos tenemos más o menos asumido que es el precio que pagamos por disfrutar de servicios muy útiles, sin los que ya no sabríamos vivir, algo que se junta al exhibicionismo y la vanidad inherentes a la naturaleza humana. El problema es que a menudo olvidamos las implicaciones de pagar ese precio, la pérdida de la privacidad, la pérdida de una derecho fundamental.

En un paper de 2013 de los economistas Savage y Waldman, titulado “The Value of Online Privacy“, sugerían que los humanos estamos dispuestos a pagar porque nuestros datos no sean recopilados por las apps. Es decir, lo decimos, pero luego no nos preocupamos por ello. ¿Pereza? ¿Dificultad? ¿Ignorancia? Por otro lado, nos contradecimos. En el paper “The value of privacy in Web search“, solo el 16% de los que participaron en la encuestas estarían dispuestos a pagar porque su navegación en la web fuera totalmente privada. En un reciente paper de dos investigadores de la Universidad de Chicago titulado “Is Privacy Policy Language Irrelevant to Consumers?“,  aparece como solo una pequeña fracción de usuarios está dispuesta a pagar 15 dólares para detener la invasión de privacidad.

No hay mucho que podamos hacer para recuperar esa privacidad perdida salvo que queramos desconectarnos de Internet, desaparecer del mundo digital y hacer como que los últimos 20 años no han ocurrido. Como decía unas líneas atrás, el mundo es el que es, las redes sociales y el big data han venido para quedarse y el concepto de privacidad e intimidad ha cambiado. Aún así, es importante que seamos conscientes de lo que estamos entregando a cambio de todos esos servicios “gratuitos”.

En esta economía digital, nuestra privacidad, los datos que generamos en el día a día son la nueva divisa. ¿Somos conscientes de ello? ¿Pagaríamos porque dejara de ser así? ¿El beneficio compensa el coste? En mi humilde opinión, la respuesta a estas preguntas se obtuvo en 2013, con la aparición de un nuevo sistema de mensajería. Por aquella época la prensa se hizo eco de noticias que atentaban sobre una brecha de privacidad que acompañaba al actual sistema de mensajería, WhatsApp, en las cuales se demostró que dicha compañía compartía con terceros la información recopilada en sus sistemas. A raíz de dichas noticias surgió Telegram, un nuevo sistema de mensajería que prometía cubrir el aspecto más dañado de WhatsApp, la seguridad y privacidad de los datos de sus usuarios, y que desde el principio demostró que así era.

Fue en este momento cuando tuvimos la oportunidad de velar por nuestra privacidad a cambio de un coste ínfimo, el uso de otro sistema de mensajería, pero a pesar de ello, la mayoría de usuarios decidimos seguir utilizando WhatsApp, decidimos seguir utilizando el mismo sistema bajo el pretexto de la comodidad, el rechazo al cambio, y la exclusión social que ello representaría, ya que solamente podríamos comunicarnos con aquellas personas que también utilizasen Telegram. En mi opinión, las personas todavía no somos conscientes de todos los datos sobre nosotros que son almacenados y analizados por terceros. Suponemos que se trata de una pequeña porción de información sobre nosotros y que no supone el suficiente coste como para dejar de lado todos los beneficios que nos aportan hoy en día las tecnologías gratuitas que utilizamos.

Al fin y al cabo somos seres humanos, muchas veces cerramos los ojos a la realidad y hacemos oídos sordos para no descubrir aspectos de esta que no nos interesan conocer, nos sentimos cómodos viviendo parcialmente en la ignorancia, para posteriormente justificar nuestros errores con ella, y de este modo trasladar la responsabilidad de nuestras acciones fuera de nosotros. Pero tarde o temprano cada uno de nosotros tropezaremos con la piedra de la privacidad, y cuando ya sea demasiado tarde querremos reivindicar un derecho fundamental que hace tiempo vendimos conscientemente a cambio de comodidades.

 

 

REFERENCIAS:

[1] La privacidad en juego | FS Gamer

[2] La privacidad en la era del Big Data




Now and future-now

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De la charla del ponente que nos trajo Pablo me quedo con una de las preguntas que hizo, a ver si alguno de nosotros nos convertiríamos en ciborgs si tuviéramos la oportunidad de hacerlo. Muchos se quedaron pensando, algunos respondieron, como mi compañero Aitor Brazaola que especificó que él lo haría, pero un futuro más lejano cuando de verdad se pueda hacer esta transformación correctamente.

Relacionado los ciborgs, hace un tiempo leí el siguiente artículo [1] :

Tres pacientes renuncian a una mano inútil a cambio de una biónica

¡WOW! Suena muy heavy todo, pero si habéis entrado el artículo, habréis leído que las tres personas que se ofrecieron voluntarias han quedado más que contentas con el resultado.

Os voy a pedir que veíais este video. Os robo solo 5 minutos de vuestras vidas.

¿No os emociona todo esto? Dios. Me he visto vídeos del estilo incontables veces, y, no sé cómo explicarlo chicos, pero este tipo de cosas son las que me hacen enamorarme cada día más de la tecnología.

Sinceramente yo también lo haría, porque me encantaría ver que es de nuestro mundo en el futuro. Quisiera ver y conocer esos avances tecnológicos que harán cambiar el mundo. De estos avances los que más me llaman la atención son los relacionados con el área de salud y bienestar, y medicina. Aunque lo cierto que ya se están viendo avances en este sector.

¿Prevenir enfermedades antes de que se diagnostiquen?, ¿recibir seguimiento de nuestras enfermedades en tiempo real sin necesidad de acudir a la consulta del médico? Todas estas cosas están cada día más cerca de convertirse en realidades cotidianas gracias, entre otros elementos, al Big Data. Las tecnologías basadas en Big Data, la biotecnología, la realidad aumentada, los wearables, los robots cirujanos o la biónica son realidades hoy en día. El desafío tecnológico no es pequeño, pero el Big Data nos habilita para manejar estos grandes volúmenes de datos y sacar partido de toda la información recopilada aplicando inteligencia a los datos.

También podemos destacar el enorme crecimiento en el uso de wearables. Podemos usar estos dispositivos para tomar medidas sobre datos biométricos y así recopilar datos a lo largo del tiempo. Por ejemplo, ya se pueden medir parámetros como la saturación de oxígeno, el pulso cardíaco, las calorías quemadas o realizar un seguimiento de la calidad del sueño.

Se calcula que la información biomédica disponible se va a duplicar cada 18-24 meses durante los próximos años. Esto supone un desafío para la gestión, disponibilidad y gobierno del dato para el que las empresas del sector salud deben de prepararse.

Lo cierto es que con la tecnología se están haciendo cosas increíbles. Ha traído consigo el desarrollo en muchos campos, no solo en la medicina, si no también en los gobiernos, los negocios, la educación. Estamos avanzando mucho, estamos ayudando a muchas personas, … Y, aunque no se perciba a simple vista, Big Data está cada vez más presente en nuestras vidas ayudando a solventar los nuevos desafíos y aportando un valor diferencial.

¡No puedo esperar a ver qué es lo nos deparará el futuro gracias a todos estos avances! ❤




Donde está Wally

Ese es el nombre por el que se conoce a la ya mítica serie de libros creada por el británico Martin Handford en 1987. Sin embargo, no se trata de libros de lectura sino para jugar, en cuyas páginas ilustradas hay que encontrar a Wally en escenas con decenas de detalles que despistan al lector.

Aunque parezca que esto puede ser un juego, lo cierto es, que es totalmente aplicable a la vida real. Muchos de vosotros seguro que os estaréis preguntando cómo exactamente. La respuesta es muy simple. BI (Business Intelligence) y Big Data. Dos buzzwords que están cogiendo bastante fuerza últimamente impulsadas por grandes compañías como Google, Facebook o Amazon, etc.

Los datos, bien procesados pueden marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso, entre captar a un cliente y perderlo, entre obtener más beneficios y no obtenerlos, etc. Por eso, muchas de las empresas que se dedican a la explotación de datos tienen una única finalidad:

obtener conocimiento de los datos, para conocer mejor el contexto en el que trabajan, adaptarse a él y ser mejor que la competencia.

Aunque cueste creerlo, no lo hacen por amor al arte!

La consecuencia de este comportamiento se transmite en unos mayores beneficios anuales e incremento del capital, de ahí el interés de tantas compañías.

Pero lamentablemente, no todo es tan fácil como guardar millones de líneas de logs, que luego se procesan en un centro de datos, con el objetivo de crear un bonito cuadro de mando en tiempo real para un alto ejecutivo.

Imaginemos por un momento, que el mar de personas que rodea a Wally en los libros, se convierten en datos y que Wally representa el conocimiento de ese conjunto de datos. Cuando uno se pone a buscar a Wally, le cuesta, y muchas veces llega a atascarse sin poder encontrarlo. En el Big Data y BI pasa exactamente lo mismo. Hay que tener muy claro, cual es la estrategia de la empresa y cómo los sistemas de procesamiento de datos masivos, ya sean de BI o Big Data, pueden ayudarnos a mejorar. De forma que, estos sistemas vayan en paralelo con la estrategia de la compañia.

De nada sirve implantar un registro de transacciones, y ponerse a analizarlas si no se tiene claro cuál es el objetivo de dicho trabajo.

No hace falta recordar que el conocimiento tiene como fuente los datos, por lo que este no puede existir sin los mismos (recordemos esto viendo la imagen de la pirámide).

Piramide del conocimiento

Piramide del conocimiento

Y es que las empresas se han dado cuenta de que el analisis de los datos, se ha convertido en algo prioritario porque permite darse cuenta de lo que realmente esta pasando.

Un claro ejemplo de ello es lo sucedido a la multinacional estadounidense WallMart. Parafraseando a una de mis profesoras de grado, decia tal que asi:

Según la historia, se descubrieron una serie de asociaciones, algunas perfectamente lógicas (cereales y leche, o ginebra con tónica y limones), y una completamente inesperada: pañales y cerveza. Aparentemente, los clientes masculinos, cuando compraban pañales los viernes por la noche, tenían además una gran tendencia a adquirir también cerveza.[1]

Que empleado de WallMart habria sido capaz de llegar a esa conclusion?

Es totalmente cierto decir que el Big Data supone una ventaja competitiva pero sólo si se es capaz de generar nuevas oportunidades de negocio a partir de datos de alto valor añadido.

Nuestra capacidad para producir información ha avanzado a la velocidad de la luz con respecto a hace tan solo unos años. Y es por esta ingente cantidad de datos disponibles, la necesidad de desarrollar herramientas que los analicen y procesen para identificar lo relevante.

Según el profesor de bioinformática de la Escuela de Salud Pública de Harvard Winston Hide[2], en los últimos cinco años se ha generado más información científica que en toda la historia de la humanidad. El volumen de los datos existentes es de tal magnitud que, si ocupara un espacio físico, Hide asegura que superaría el tamaño de una galaxia.

Y es que la verdad es que el Big Data ha abierto la veda a una sociedad más informada, más eficiente, capaz de realizar proezas de las que hasta hace poco sólo se podian realizar en la ciencia ficción. Y si a este hecho le sumamos las tendencias de futuro, basta con leer algunos de las conclusiones para darse cuenta de que esto no ha hecho na mas que empezar, conclusiones como[3]:

  • En 2020, más de 30 mil millones de dispositivos estarán conectados a Internet.
  • En 2014 se transfieren 1.570 terabytes de información por minuto.
  • El 73% de las organizaciones mundiales están invirtiendo o tienen planificado invertir en Big Data en los próximos dos años.
  • En 2014 el número de proyectos Big Data puestos en producción ha crecido un 5%.
  • Las soluciones tecnológicas Big Data aportarán 206.000 millones de euros a la economía de Europa en el año 2020, un incremento en el PIB de la Eurozona de un 1,9%.
  • En un minuto, en Internet se generan 4,1 millones de búsquedas en Google, se escriben 347.000 twitts, se comparten 3,3 millones de actualizaciones en Facebook, se suben 38.000 fotos a Instagram, se visualizan 10 millones de anuncios, se suben más de 100 horas de vídeo a Youtube, se escuchan 32.000 horas de música en streaming, se envían 34,7 millones de mensajes instantáneos por Internet o se descargan 194.000 apps.

[1] Pañales y cerveza?,
https://www.enriquedans.com/2006/08/panales-y-cerveza.html

[2] Big Data, el poder de los datos.
https://www.fundacionbankinter.org/documents/20183/42758/Publicaci%C3%B3n+Big+data/cc4bd4e9-8c9b-4052-8814-ccbd48324147

[3] En 2020, más de 30 mil millones de dispositivos estarán conectados a Internet,
http://www.obs-edu.com/es/noticias/estudio-obs/en-2020-mas-de-30-mil-millones-de-dispositivos-estaran-conectados-internet




Un paso más y ¡hale! ya tienes conocimiento. BI.

Este post lo afronto con más seguridad y con ganas de hablar de todo lo que concierne a BI (Business Intelligence). ¡La verdad es que, hay tanto de que hablar! Tantas curiosidades, puntos de vista, maneras de entender los conceptos, artículos… Business Intelligence y BigData se han convertido en el nuevo petroleo de la era moderna. Como nos decía David Buján, profesor de la universidad, muchas veces se lanzan al aire palabras y conceptos que no dejan de ser buzzwords de cosas que ya conocemos con anterioridad. En este caso, y como plasma el título de este post, el BI se trata de dar un pasito más en la piramide DIKW.Screenshot from 2017-01-14 22-23-57

No nos olvidemos de que la screenshot que puedas hacer de un momento determinado de tu empresa usando tus herramientas BI, no es lo más significativo en el sentido que de no te aporta un conocimiento óptimo de las tendencias futuras de tu organización. ¡Sí te permite vislumbrar qué estaba ocurriendo en un momento dado en tu empresa y que variables estaban en pie y demás. Sin embargo, no parece que sea suficiente para ver el big-picture del roadmap de tu organización.

Así mismo, la calidad del dato es otra de las características que es esencial que se cumpla. No es un tema baladí, porque de lo contrario, podrías estar dando un servicio a tus clientes muy mediocre y poco elegante o profesional.

Dicho lo cual, y a colación de lo que nos comentó nuestro profesor en clase, creo que habría que empujar en la dirección sobre incluir todas las variables que tengas a tu alrededor y más, en tu software BI favorito. Es cierto, y al fin y al cabo es de lo que también trata BigData. Como responsable de tu organización serás capaz de estimar y adelantar respuestas a incógnitas que sin la ingente cantidad de datos no podría ser posible. Lo que quiero transmitir en estas lineas es que efectivamente las cantidades mayúsculas de datos sirven para mejorar tus predicciones. ¿Y por qué no utilizar todas las variables que tengas a tu alrededor? Unido también a algún que otro concepto con la asignatura de Inteligencia Artificial que estoy a punto de terminar de cursar este semestre, cuanto más entrenes tu modelo en el contexto de redes neuronales, mejor resultado será capaz de predecir cuando le presentes datos nuevos y frescos. Antonio Hernández, responsable de Inteligencia de Negocio de Oesía comenta lo siguiente: “Aportamos una capa más al modelo de BI tradicional basada en la algoritmia y la lógica matemática”. Y es que resulta que Oesía ha introducido una serie de mejoras en sus sistemas BI tradicionales relacionadas con las redes sociales, Internet, etc. ¡¿El objetivo?! Explotar cualquier tipo de información provenga de donde provenga.

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De la misma manera que se te hace la boca agua cuando llega la hora de comer y tu mandíbula no ha masticado liquido-elemento durante unas horas y tienes ante ti un plato de comida disponiéndote a darte la zampada del medio día, aquí, con los sistemas BI, también ocurre algo similar :). Cuantos más datos introduzcas en la máquina del oráculo que es tu software BI, entonces mejores estadísticas obtendrás con el fin de mejorar tus acciones en la empresa. ¡Y eso es lo que me fascina! ¡De hecho, es un embrollo y conglomerado de variables y cosas a tener en cuenta, que realmente se trata de un sinfín de posibilidades!

Considero que también has de ser minucioso con el tipo de variables que seleccionas y haces uso de ellas; por ejemplo: NPS (Net Promoter Score). ¡Ésta es una métrica que muchas compañías utilizan e incluso que tú mismo, lector, te la habrás encontrado algún día navegando por Internet o desinstalando una aplicación de tu entorno Windows! Se trata de la famosa pregunta: “¿en qué grado recomendarías este producto o marca a un amigo o familiar?”. Es efectivamente, una métrica útil dependiendo del contexto, también es cierto que me consta que en otros lares, ya no se contempla como variable caprichosa, no es útil. Otro ejemplo: el color del coche y el riesgo de sufrir accidente. ¡Guauuu! ¿Habías oído alguna vez eso? Yo hasta hace poquito no, y resulta curioso. Me encanta por un lado que todas esas variables se tengan en cuenta porque al final intentas estimar lo mejor posible, y por otro lado, me abruma que todos esos conceptos se tengan en cuenta.

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Pero todo esto no sirva para nada si no sabes para qué quieres tu herramienta BI dentro de la organización. Retratemos una caricatura: viene el cartero, toca a la puerta de tu oficina, y te entrega un paquetito a cambio de una firmita en una tablet. El cartero se va, y estás tú sentado en tu enorme silla de despacho con el paquete encima de la mesa. Este paquetito, lo abres y resulta que hay un sistema/herramienta BI sonriente, mirándote y diciendo: “¡Hola!, soy tu BI, utilízame para lo que tú quieras!”. Y tú, con una sonrisa a medio gas, te replanteas realmente para qué llegaste a comprar esa herramienta tan bonita y sonriente. «¿Lo tengo claro…?» Vale, volviendo a la tierra de los normales y dejando ese símil atrás, resulta que si no estableces unos roles claros de quién va a utilizar el software BI, y tampoco promueves la información que obtienes de tus resultados entre los empleados (informes, comunicación adecuada), entonces, habrás perdido dinero comprando una herramienta que no la estás acomodar bien dentro de tu organización. Por ende, has de tener claro para qué necesitas tener un sistema de predicción que te ayude a la toma de decisiones. Hay fuentes que comentan que se intente centrar el BI solo en único departamento, pero también hay quienes lo abren más a todos los departamentos, ¡según las necesidades! Por tanto, up to you, como se diría en inglés.

Para finalizar, me gustaría mostraros unos datos que me han gustado porque siempre aquellos que son impactantes te llaman poderosamente la atención. MicroStrategy, una empresa dedicada durante 20 años en las prácticas de BI, detalla que una de las características notables de esta empresa es su capacidad de manejar grandes volúmenes de datos. ¡Por ejemplo! Facebook, cliente de MicroStrategy, dispone de una base de datos de más de 200 petaBytes con 1.100 millones de usuarios que alimentan cada día esa base de datos con todo tipo de información. Están actualmente trabajando en atacar dicha base de datos en tiempo real, y es que si hay algo que es clave, es precisamente ser predictivos y poder visualizar de forma atractiva visualmente los resultados (cuadros de mando, mapas…). ¡¿Qué pasada verdad?!

 

Y colorín colorado, este cuento se ha acabado.
Señoras y señores, ¡que tengas un buen día!
Saludos de año nuevo.

:))))))))))

Referencias:

  • Contenidos vistos en clase (videos, experiencias del docente, lecturas).
  • Material de apoyo de la asignatura (“BI de la predicción y de la prescripción”, computing.es)



Viernes 13

Pensar por un momento que sois el asesino Jason en la película Viernes 13, película que probablemente todos conocéis. ¿Qué cara se os quedaría si vuestro iPhone os notificaría diciendo que “a las 12 de la noche te toca matar a la rubia” o “si vas andando al lago, desde donde estas, podrás pillar desprevenido al chaval borracho en 5 minutos”? Pues muy seguramente, al que le daría un ataque de ansiedad no sería al espectador de aquella butaca. Sin embargo, ¿estamos tan lejos de que algo similar ocurra? A mi casi me da un escalofrío cada vez que veo que mi móvil me notifica la aplicación que debo usar (es decir, la más habitual) en cada momento del día, no te digo más. ¿Cómo saben esto? ¿Me espían? ¿Vivo en “Gran Hermano”?

Sí, en efecto amigos, nos espían, pero con nuestro consentimiento. “¿Cómo? ¡Si yo no he firmado ningún contrato! Y lo que es peor… ¡Nunca me han nominado para echarme fuera!”. Bueno, bueno, que no cunda el pánico. Eso solo puede suponer dos cosas: que ni te has dado cuenta mientras consentías que te espiaran o que eres lo bastante lerdo (por lo que parece) como para que nadie te nomine y eso a día de hoy parece que se premia. Ains… si Jason levantara la cabeza, no quedaba lerdo con cabeza, valga la redundancia. Pues sí, has dado tu explícito consentimiento para que eso sea posible o, como diría Piqué, “contigo empezó todo”. ¿Nunca te has parado a pensar como los servicios de Google pueden ser tan buenos y gratuitos? ¿Nunca te has parado a pensar por qué una aplicación orientada a hacer de linterna con tu móvil te pide permisos para conectarse a internet y acceder a tus contactos? Nuestros datos son hoy en día el oro, el incienso y la mirra.

¡Já! Voy a ser sincero con vosotros. Me hace mucha gracia ver gente que se echa las manos a la cabeza cada vez que sale una noticia de que un producto viene infectado de fábrica, generalmente relacionado con el gobierno chino o ruso, con algún tipo de aplicación de sistema que monitoriza tus datos y movimientos. ¿Por qué los chinos y los rusos? ¿Los americanos no? ¿Un iPhone no hace algo similar? Vamos, si saben hasta la talla de calzoncillos que usas o cuando vas a mear… para luego vender toda esa información a empresas terceras. Las películas de terror están bien, encima la mayoría son americanas, pero el objetivo final no es ver la película (nótese la similitud con dar un servicio) sino acercarse lo máximo posible a la chica de la butaca de al lado, para “conocerla mejor” que diría el Lobo de Caperucita. Así es como se financia Drive, Gmail, etc. Así es como pueden decirte “Totally Free” o “Free use”. Te pagan la película y luego te soban, menudo negocio. Inevitablemente, tampoco hay opción de pagar por tu entrada, sí o sí pasarás a ser sobado. ¡Ui! Me ha sentado mal el desayuno o eso ha sonado mal.

En cualquier caso, me da la sensación de que, en la mayoría de los casos, me da menos miedo el “Here’s Johnny…” de Jack Nicholson en El Resplandor que el chiringuito que tienen montado todas las empresas TOP mundiales. Bueno, quizás he exagerado, matizaré mis palabras, porque esto quedará registrado para la posteridad en sus bases de datos y diré que vivimos en un jardín de rosas y unicornios donde mis datos y, en este caso, mis miedos, quedan a salvo en Google, Facebook, Twitter… para que luego me recomienden tranquilizantes en Amazon… ¡Ahí es nada! Sin embargo, cabe destacar que, por suerte, existen iniciativas como la del derecho al olvido, que cada vez cobran más fuerza. No todos son sombras, eso es así, pero todo avanza demasiado despacio en este sentido. ¿Qué nos queda mientras esperamos? Lloviendo y viernes 13, acomódense en la butaca e intenten disfrutar de la película.