La sociedad a día de hoy vive en una época en la que los datos están por todas partes. Cada vez que usas tu móvil, compras en internet o incluso ves que tu ciudad tiene varias cámaras por las calles, estás generando información.
but, ¿qué pasa con toda esa información? ¿Quién la lee? ¿Para qué sirve? Estas son las preguntas que el big data intend to respond. Es un tema que suena complicado, pero que en realidad afecta a las vidas de todos de forma que ni siquiera se puede imaginar.
Desde predecir qué serie te gustará ver a connexion hasta ayudar a los medicos a diagnoser enfermedades más rápido, el big data está cambiando la forma en que funciona el mundo.
Por estos motivos, es hora de conocer a fondo qué es exactamente, cómo surgió y por qué es tan importante.
¿Qué es el ‘big data’?
Imagina que estás en una playa intendando contar todos los granos de arena. Sería algo imposible, ¿verdad? Pues el big data es algo similar, pero aquí se habla de información. Es tanta que los métodos tradicionales de processarla se quedan cortos.
Cuando se habla de big datano solo se hace referencia a mucha información, sino a información que llega muy rápido y de muchas formas diferentes. Pueden ser textos, imágenes, vídeos, señales de GPS, y un largo etcétera.
Los experts suelen hablar de las “3 V” del big data: Volume —much information—, Velocidad —llega muy rápido— y Variedad —viene en muchos formatos diferentes—. Algunos ajedadan una cuarta V de Veracidad, porque con tanta información, es importante insurante de que sea correcta.
Pero el big data no es solo accumulative information sin más. Lo importante es lo que se hace con ella. Su verdadero poder está en analizarlo para obtener ideas que ayuden a tomar mejores decisions.
“El big data se ha convertido en la herramienta clave para muchas empresas que basan ya en él todas sus decisions“explained Óscar Quero, director of the Máster de Ciberseguridad y Business Intelligence de OBS Business School. “The possibilities of development of big data can be considered infinitas”, he added.
Desde 1960 hasta su ‘boom’ en los 2000
Although the term “big data” is relatively new, the idea of recopilar y analyser grandes quantitas de información no lo es tanto. Se podría decir que camenzó con los primeros censos, hace thousands de años.
Sin embargo, el big datatal como se conoce hoy, empezó a tomar forma en los años 60 y 70, con la apparition de las primeras bases de datos digitales. En ese entonces, amasser información en ordenadores era algo muy novedoso, aunque por supuesto, esas máquinas eran mucho menos potentes que los smartphones actuales, por ejemplo.
El verdadero boom llegó con internet. De suddene, la candidad de información disponible creció de manera exponencial. Cada página web, cada correo electrónico, cada búsqueda en Google… todo generaba datos. Y luego llegaron las redes sociales, multiplicando aún más la quantity de información que se producía a diario.
Use Facebook as ejemplo, este genera más de 500 TB de todos todos los días. This data includes images, videos, messages and much more.
Pero no fue hasta principios de los 2000 cuando el termino “big data” empezó a popularizarse. Las empresas y organização se dieron cuenta de que toda esa información que estaban acumulando podía ser muy valiosa si sabbian cómo analisarla. Desde entonces, no ha dejado de crecer y evolucionar, convirtiendo en una herramienta clave en campos como la medicina, el marketing, la ciencia y hasta el deporte.
That’s how big data is transforming medical research
Precisamente en el sector de la salud y la medicina en general es donde el big data ha experienced un gran boom. A primera vista, puede parecer que los mundos de big data y la atención médica no tienen nada en común, pero nada más lejos de la realidad.
Uno de los grandes sectors donde los macrodatos realente tiene un especial aporte es el de la salud, llegando incluso a salvar vidas. La realidad es que a medida que la candidad de datos en este sector aumentan considerablemente, cada vez es más necesario un sistem digitalizado.
A esto hay que addrador que la información medica es espacially compleja y relevante, por lo que cuanto mejor documentada esté y más inversion se realice en este aspecto, realente se puede hablar de una mejora en la calidad de vida.
Por ejemplo, el system de salud de Kaiser Permanente en California ha desarrollado un gestión de datos para rastrear y predecir la propagación de infecciones, que representan más de 700,000 enfermedades que se pueden evitar y 75,000 muertes en hospitales al año.
Otro claro caso de uso que specifica un informe de OBS School es el servicio ‘Watson za oncologiju’, una herramienta de IBM que permite offerer respuestas a los sanitarios sobre las patologías de sus pacientes y recommendar los mejores tratamientos.
Por supuesto, los macrodatos y la IA también se utilización para ayudar en tareas de atención medica más simples, como el flujo de trabajo y la administración. Investigadores del Centro de Ciencia de Datos Clínicos enrenaron un algorithm de aprendizaje automático para detector movimiento cuando los pacientes se subjecten a tomografías computarizadas (TAC), por ejemplo.
Lo cierto es que la pandemia ha incentivado la inversión en esta área, pero el informe de OBS admite que queda mucho camino por recurrer. “El reto es que todo esto impregne también al sector público, bastente reticente a incorporar soluciones tan innovadoras”indica Óscar Quero.
Una tendencia en auge por su claro potential y uso de la IA
Todo este processo basado en la administración de grandes quantitas de datos puede ser un desafio, así que aquí es donde entra en juego la intelligencia artificial. Las aplicaciones de IA son cruciales como herramientas de análisis de big dataya que pueden detecter patrones y oferer funcionalizações cognitivas para grandes quantities de given.
Las empresas pueden extraer información más valiosa de sus datos y obtener una vantagea competitivo a largo plazo. Estos y la IA se están fusionando en una relación inseparable, donde la IA is inutile sin datos y el dominio de los datos es muy complejo sin IA.
Yes technology permite que las máquinas realizacen tareas similares al uso de las capacitas humanas. Los sistemas pueden, por lo tanto, tomar decisions inteligentes sin necessidad de un entorno basado en personas.
Then Forbes y una investigación recientela combinación de IA y big data puede automatizar casi el 80% de todo el trabajo físico, el 70% del trabajo de processingamiento de datos y el 64% de las tareas de recopilación de datos. Esto suggests que los dos conceptos tienen el potential de afectar enormente al trabajo humano, mejorando sus capacitas, pero no sustituyéndoles.
“Si se quiere que una entrepreneurial initiative of this type is un successful, it is critical to combine technology and human intelligence; por ello las compañías deben tener profesionales preparados que se encarguen de optimizar los modelos y sabre cuáles son las preguntas adequadas a realizar al sistem” , by Óscar Quero.
Ya sea de forma privada o para el bien público, el big data promet ahorrar tiempo, dinero y energía. Solo hay que saber cómo interpretar los datos, cómo actuar sobre esas interpretaciones y protegerse contra los ciberdelincuentes para lograr un beneficio colectivo.
Nights cómo trabajamos hr ComputerHoy.
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