Información Oscura: los "nuevos" retos del Big Data

Información Oscura: los "nuevos" retos del Big Data

Los retos a superar, además de los éticos que relacionan privacidad y utilización que se haga de toda la información, radican en la capacidad técnica de gestión de un nuevo tipo de activos (datos) caracterizados por su alto volumen, velocidad y variedad, que deman­dan soluciones radicalmente innovadoras para su análisis. Pero no se trata sólo de pro­cesar información, sino de reconocer patrones, interpretar resultados, establecer relaciones sutiles con la vida real que marquen la diferencia para obtener conclusiones y tomar buenas decisiones en las organizaciones.

Hace 50 años, escribía Peter F. Drucker1: «The computer is a moron. And the stupider the tool, the brighter the master must be … (and the computer is) the dumbest tool we have ever had …». Es decir, «El ordenador es estúpido. Y cuanto más estúpida es la herramienta, más brillante debe ser quien la dirige… y el ordenador es la herramienta más estúpida que jamás hemos tenido».

¿Son realmente necesarios maestros inteligentes que gestionen los ordenadores? Podemos caer en la tentación de pensar que esta etapa ya está superada. Ciertamente, la imparable evolución de la electrónica, la informática y los sistemas de información los ha converti­do en herramientas imprescindibles, y la creciente inteligencia de los sistemas parece indicar que ha llegado el momento de reemplazar la actividad de quienes los gobiernan.

Pensemos sobre esto con detenimiento. La tecnología tiene una cada vez mayor presen­cia en nuestras rutinas diarias, lo que facilita la comunicación, el seguimiento y el control, a la vez simplifica y automatiza estas tareas, con la consiguiente aparente dependencia a la que nos han condenado. Con todo, hasta ahora, siempre ha habido una mente brillan­te detrás de cada diseño, de cada nuevo concepto, de cada producto disruptivo, o de cada algoritmo novedoso, «alguien» que ha sido capaz de aprovechar el potencial que tenía ante sí.

Pero entramos en los albores de la era del Big Data. Una revolución que promete trans­formar no sólo la economía, la industria o la gestión de las organizaciones, sino también el comportamiento de las personas y de las sociedades más avanzadas. El potencial de análisis, y sobre todo de interpretación de los datos que nos rodean y su aplicación a si­tuaciones cotidianas superan, con creces, las revoluciones previas y las capacidades inte­lectuales de las personas.

El Big Data va mucho más allá de casos de titular de prensa. Representa el potencial de información acumulada en la vida diaria de las personas (sus datos registrados en decenas de organizaciones, sus móviles, sus ordenadores personales, sus hábitos, sus imágenes, sus relaciones), en la utilización de las cosas (sensores en medios de transporte, en edificios, en centros médicos, en equipos industriales, en el espacio) y en los sistemas de control que los relacionan (de gestión de ciudades, tráfico aéreo, seguridad, gestión de fabrica­ción). Las organizaciones y las personas llevan décadas acaparando información, un océano de «información oscura»2, sin ni tan siquiera imaginar su potencial real.

Por el momento las incertidumbres son mayores que las certezas. Los ejemplos de utili­zación y procesamiento masivo e inteligente de información, principalmente relacionado con internet y las redes sociales, por parte de grandes instituciones o servicios secretos de poderosos estados son sólo la punta del iceberg del camino a recorrer, y han logrado generar más recelos que alabanzas.

Los retos a superar, además de los éticos que relacionan privacidad y utilización que se haga de toda esa información, radican en la capacidad técnica de gestión de un nuevo tipo de activos (datos) caracterizados por su alto volumen, velocidad y variedad, que demandan soluciones innovadoras para su análisis, de forma que sirvan para incrementar el conocimiento y la toma de decisiones en las organizaciones3. No se trata sólo de pro­cesar información, sino de reconocer patrones, de interpretar resultados, de establecer relaciones sutiles con la vida real que marquen la diferencia para obtener conclusiones.

El volumen es el reto más evidente, y quizás el que se viene resolviendo de forma más rutinaria. El flujo de datos es tan vertiginoso, que la acumulación de los dos últimos años supera los registros de toda la civilización humana anterior4. Los avances en técnicas estadísticas y de computación permiten afirmar que la auténtica revolución radica en que ahora, realmente, podemos hacer «algo» con los datos.

La velocidad a la que se genera información, a la que se transmite y divulga por todo el mundo, a la que es necesario analizarla y obtener res­puestas, y a la que se considera obsoleta revolu­ciona el acercamiento al big data. «Ayer» ya no es información reciente. Tanto el acceso como las conclusiones deben ser inmediatos.

Como ejemplo, véase el caso de la secuenciación del genoma humano, que tardó 15 años en com­pletarse y supuso un coste de 3 billones de dó­lares. Diez años más tarde, el coste bajó a 100.000 dólares y a un año de trabajo. Actual­mente se realiza en 24 horas, y con un coste inferior a 1.000 dólares. En breve será un análi­sis rutinario que realizará un dispositivo portátil del tamaño de un teléfono móvil en segundos..

Quizás el reto más estimulante sea el de la variedad. La combinación de formatos (escri­tura, audio, vídeo, imagen, datos estructurados y no estructurados) plantea la necesidad de cambios radicales en la forma en la que se procesa, interpreta, combina y relaciona una información, que además, carece de valor si no se considera el contexto en el que se ha generado. Una nueva forma de vivir y de pensar, que será necesario trasladar a una nueva forma de analizar.

Pero el auténtico valor radica en la capacidad para comprender el universo de información oscura, en aflorar el potencial de la combinación de la diversidad, en visualizar las apli­caciones a situaciones reales, y en definir los mecanismos para transformar el potencial en resultados.

Todos estos aspectos, junto con la necesidad de definir unos objetivos éticos que ofrezcan garantías para las generaciones venideras, posiblemente requieran de los maestros más brillantes de la Historia de la humanidad para gobernar con sabiduría las más potentes herramientas jamás imaginadas.

Volviendo a la afirmación de Peter Drucker «the computer makes no decisions; it only carries our orders. It’s a total moron, and therein lies its strength. It forces us to think, to set de criteria … it extends our capacity more than any other tool we have had for a long time … it compels us to think through what we are doing.» … «We must decide on our information needs; understand our operat­ing processes and the principles behind those pro­cesses. We must apply knowledge and analysis to them … so once we have achieved real understand­ing of what we are doing; we can define our needs and program the computer to fill them.»

«El ordenador no decide, solo ejecuta nuestras decisiones. Es completamente estúpido, y ahí radica su fuerza. Nos obliga a pensar, a definir criterios... Extiende nuestra capacidad más que cualquier otra herramienta que hayamos tenido jamás. Nos fuerza a pensar qué estamos haciendo»... «Tenemos que decidir sobre nuestras necesidades de información, entender nues­tros procesos operativos y los principios sobre los que se asientan estos procesos. Debemos aplicar el conocimiento y el análisis a ellos... Una vez que logremos una comprensión real de lo que estamos haciendo, podremos definir nuestras necesidades y programar el ordenador para que las cumpla.»

 Es una frase de hace 50 años… ¿o de hace 50 minutos?

1 The manager and the moron. Mckinsey & Company. Diciembre 1967.

2 El concepto de «Dark Data» introducido por Gartner Research se refiere a «data that already belongs to organizations, but it is sitting there unused…. Similar to dark matter in physics, dark data cannot be seen directly, yet it is the bulk of the organizational universe.» «datos que pertenecen a las organizaciones que están sin utilizar… similar a la materia oscura en física, la información oscura no puede verse directamente, pero es la mayor parte del universo de las organizaciones.»

3 Definición de Big Data y conceptos de 3 V’s (Volumen, Velocidad, Variedad) propuestos y actualizados por Gartner Research en distintos estudios partiendo de los 90, hasta hoy en día.

4 Why big data. Harvard Magazine. Marzo-Abril 2014.

*Publicado en Estrategia #000004

 

 

 

 

Manu Vizán

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