#bigdat

Podríamos decir que el universo, tanto la materia, como la luz, la energía, y todo cuanto nos rodea es información. En este sentido, se acuñó un concepto para referirse al almacenamiento de grandes cantidades de información: esto es, la información que existe en el mundo: Big data, macrodatos o datos masivos ¿De cuanta información estamos hablando? La última vez que se actualizó este estudio, hace tres años, había 5 zetabytes (un ZB es un 1 con 21 ceros, lo cual no te dirá mucho). Sí ponemos esta información en libros, convirtiendo las imágenes y todo eso a su equivalente en tipografía e imágenes impresas, podrías hacer 4500 pilas de libros que lleguen hasta el sol. Pensemos en esto: desde el 2014 hasta hoy, se ha creado tanta información como desde la prehistoria hasta el 2014. La información digital, muy pronto, va a superar en cantidad a toda la información biológica que existe en el planeta. La vida es procesamiento de información. Toma del ambiente moléculas, toma energía del sol y los convierte en estructuras complejas de información con un código base que es el ADN. Y ya existe más información digital que código genético humano. Aun contando cada copia de ADN en las trillones de células de cada persona en el mundo, en la humanidad hay como 1 ZB de información. Y durante este siglo, la información digital va a superar a toda la información genética que existe en la biósfera. Todo lo cual lleva a muchas preguntas sobre el futuro. Es en este sentido en el que debemos preguntarnos cómo visualizar, almacenar e interpretar todos esos datos. Y hasta ahora, la única manera de interpretarlos es con máquinas. Nuestros procesadores (es decir, nuestros cerebros) son incapaces de soportar tal cantidad de información, esto no significa que sea inútil, pues sabe hacer otras cosas. Y en estos años, la información crece muy rápido, pero nuestro poder de procesar e interpretar esos datos crece tres veces más rápido. Porque la tecnología, en este caso computacional, siempre es mejor pero también porque tenemos muchas más y mucho más poderosas máquinas. Tú mismo tienes ahora un celular, una computadora, etcétera, que interpretan muchos datos por ti. Y ahí radica toda la cuestión de la inteligencia artificial [en adelante, IA] y el Deep Learning, y su importancia actual. Deep Learning es la manera como se hace la IA hoy en día. Son redes neuronales que funcionan de manera muy similar al cerebro, con muchas jerarquías. Todo esto que hacen Apple y Google y todas las Siri en los teléfonos móviles y tablets, todo usa Deep Learning. Está información es muy valiosa, tanto en el mercado como en el ámbito social, político y cultural (Facebook vale billones de dólares por la información, no por otra cosa). De las diez empresas del mundo más valiosas, cinco son proveedoras de información. En este sentido, promover la protección de todos estos datos en internet debería ser una prioridad. Cuando abres una cuenta de Facebook, por ejemplo, estas “cediendo” tus datos y toda tu información a Facebook Corp. Tú sigues siendo dueño de tus datos, pero aceptas que la empresa también lo sea al aprobar los términos de licencia. Y a cambio puedes usar Google Maps gratis y te ahorras horas de tráfico o de búsquedas en mapas “anticuados”. Por ejemplo, Smart Steps es la empresa de Telefónica que vende los datos de la compañía. Si tú tienes Movistar, tus datos están ahí vendidos. Y estos datos tienen muchos usos, sobre todo comerciales: si tú quieres abrir una tienda de corbatas en una estación de metro, por ejemplo, te resultará muy valioso saber cuántos hombres caminan en cada salida del metro, entonces compras estos datos de las empresas que han adquirido tus datos. Y también los puedes usar en tiempo real: saber a qué hora pasa la gente, e incluso si se detiene o no a ver el anuncio de oferta que pusiste afuera. Esto convirtió a las ciencias sociales, como la economía y la sociología, en disciplinas de alto valor, pues son las ciencias más ricas en datos. Antes tenías que hasta negociar con diplomáticos para que te prestaran una base de datos de cien filas por cien columnas. Hoy el 95% de las personas con un teléfono celular tienen un sensor de sí mismo 24 horas al día. Los biólogos siempre dirán “eso no es ciencia, no tienen datos”. Pero ellos no saben dónde están las ballenas en el mar. Hoy nosotros sí sabemos dónde están las personas, pero también sabemos qué compran, qué comen, cuándo duermen, cuáles son sus amigos, sus ideas políticas, su vida social. Se puede abusar también, como Obama y Trump lo hicieron en sus campañas, como Hillary no lo hizo y por eso perdió. Pero el gran cambio es que estamos conociendo a la sociedad como nunca antes y podemos hacer predicciones con un nivel científico. ¡Lo de antes era arte, no era ciencia! El Big Data permite poner a la gente en muchas más “clasificaciones” que antes no eran tan evidentes, es un arma de fragmentación muy poderosa. Y los actuales gobiernos y Estados no saben bien a bien qué hacer con el big data. Se estima que el Estado posee alrededor de un tercio de los datos de un país, lo que es mucho. Los gobiernos saben bien lo que pasa en las escuelas, en los hospitales, en los servicios de impuestos. Se podría aprovechar mucho más para políticas sociales y económicas, sobre todo en América Latina. Y lo segundo sería poner la información que es pública a disposición de la sociedad, lo que se llama el Open Data. Pero ahí los Estados están aún muy cerrados. Por ejemplo, a lo largo de la historia de Occidente, loos mapas han sido elementos muy valiosos para los Estados y gobiernos, tan es así, que los gobiernos actuales son los grandes productores y poseedores de mapas. No necesitaríamos Google Maps, pues los Estados tienen todos los mapas que necesitas. ¿Por qué no los hacen disponibles? Los precios de terrenos, qué tipo de terrenos hay para qué tipo de agricultura, quién es el dueño del terreno, todo esto el gobierno lo tiene y socializarlo podría ser muy productivo: si el insumo de esta nueva economía son los datos y el Estado tiene un tercio de ellos, los podría usar para democratizar la economía.

Massive data vs. big data - regarded by Harvard professors as “a wonderful set of problems, open to questioning from multiple disciplines, with real issues at stake, making it fertile and edgy”.

Big data, said IQSS Director Gary King, is “a massively important development,” but he added that the data itself isn’t what’s most important. It’s the algorithm.

“There’s 600 million social media posts every day. You can download them all, but what do you do with it?” King said. “More data isn’t helpful; what’s helpful is the methods of making use of it all.”

Big Data software to grow by 50 per cent: Ovum

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