BIG DA­TA

El mar de da­tos es in­men­so y caó­ti­co, pe­ro na­ve­gar­lo es cues­tión de as­tu­cia al ti­món. Ya hay una can­ti­dad ca­si in­fi­ni­ta de in­for­ma­ción, el pro­ble­ma aho­ra es que se des­bor­da. In­dus­trias y go­bier­nos po­nen el fo­co en có­mo ges­tio­nar­la. La mi­sión es ti­tá­ni­ca y

El País - Retina - - Portada - Por Án­gel Luis Su­ca­sas Ilus­tra­ción Ana Gal­vañ Fo­to­gra­fías Je­ró­ni­mo Ál­va­rez

Chema Alon­so,cdo de Te­le­fó­ni­ca: “Los da­tos son de los clien­tes”.

UN­fu­tu­ro en el que ca­da em­plea­do sea su pro­pio je­fe, en el que la po­lí­ti­ca de em­pleo una al pa­ra­do con la em­pre­sa que ne­ce­si­ta de sus cua­li­da­des y en el que las va­ria­bles a la ho­ra de aco­me­ter una obra fa­raó­ni­ca se re­suel­van con sen­ci­llez. El big da­ta es una chis­te­ra de la que pue­den sa­car­se in­fi­ni­tos co­ne­jos. Pe­ro, co­mo to­do tru­co de ma­gia, es frá­gil y ar­duo de eje­cu­tar. La con­ver­sa­ción so­bre es­te pa­ra­dig­ma tec­no­ló­gi­co, del que nu­me­ro­sos ana­lis­tas es­pe­ran un va­lor glo­bal de 200 mi­llo­nes de eu­ros pa­ra 2020, ha cambiado ra­di­cal­men­te. Greg De­mi­chi­llie, di­rec­tor de pro­duc­to de Goo­gle Cloud y ex de Ama­zon y Ado­be, ha vi­vi­do es­ta trans­for­ma­ción muy de cer­ca: “Ha ha­bi­do un gran cam­bio en los úl­ti­mos cin­co o diez años. El pro­ble­ma al que se en­fren­ta­ban las com­pa­ñías era que no po­dían per­mi­tir­se eco­nó­mi­ca­men­te al­ma­ce­nar to­dos sus da­tos. Se veían for­za­das a ele­gir qué con­ser­var y qué eli­mi­nar. Hoy eso se ha aca­ba­do; cual­quier em­pre­sa pue­de per­mi­tir­se al­ma­ce­nar el his­tó­ri­co com­ple­to de sus ope­ra­cio­nes en la nu­be. Aho­ra el re­to es en­con­trar, por así de­cir­lo, las agu­jas de va­lor en es­tos pa­ja­res de in­for­ma­ción”.

Esas agu­jas pue­den te­ner tan­ta im­por­tan­cia co­mo fi­jar el rum­bo po­lí­ti­co de la na­ción más po­de­ro­sa del mun­do. Ra­yid Gha­ni, di­rec­tor del Cen­tro pa­ra la Cien­cia de los Da­tos y las Po­lí­ti­cas Pú­bli­cas de la Uni­ver­si­dad de Chica­go, tu­vo exac­ta­men­te ese tra­ba­jo co­mo je­fe cien­tí­fi­co de la campaña pa­ra la re­elec­ción de Oba­ma co­mo pre­si­den­te de Es­ta­dos Uni­dos. Su océano de da­tos, los ca­si 66 mi­llo­nes de elec­to­res que vo­ta­ron en los co­mi­cios. Pe­ro no to­dos va­lían lo mis­mo.

LA UTI­LI­DAD ELECTORAL “Las in­cóg­ni­tas que ne­ce­si­tas des­pe­jar pa­ra ga­nar unas elec­cio­nes son muy sim­ples. Pa­ra ca­da vo­tan­te de­bes des­cu­brir dos co­sas: ¿Te apo­ya o no? ¿Vo­ta­rá o no?”. Es­tas dos re­glas des­plie­gan la hi­dra de mi­llo­nes de ca­be­zas que es en­fren­tar­se a un cen­so electoral tan in­men­so co­mo el de Es­ta­dos Uni­dos. Gha­ni ex­pli­ca có­mo eva­luar es­tas dos va­ria­bles con una pun­tua­ción de 0 a 100 y las de­ci­sio­nes que hay que to­mar, vo­tan-

te a vo­tan­te, se­gún la pun­tua­ción que sa­que. A los ex­tre­mos, por ejem­plo, no me­re­ce la pe­na de­di­car­les re­cur­sos eco­nó­mi­cos. “¿Pa­ra qué vas a gas­tar di­ne­ro en el que va a vo­tar se­gu­ro y te apo­ya o en el que no te apo­ya y no va a vo­tar se­gu­ro? El gas­to tie­ne que ha­cer­se en los que se en­cuen­tran en va­lo­res in­ter­me­dios”. Sin em­bar­go, los que sa­can va­lo­res ca­si per­fec­tos, cer­ca­nos al do­ble cien, son esen­cia­les. “Les pue­des pe­dir que par­ti­ci­pen co­mo vo­lun­ta­rios, que con­tri­bu­yan a fi­nan­ciar la campaña o que sim­ple­men­te di­fun­dan el en­tu­sias­mo por tu can­di­da­to en­tre sus ami­gos”.

El ar­te de la eva­lua­ción de los da­tos, co­mo apun­ta Gha­ni, lle­ga en el am­plio nú­me­ro de vo­tan­tes in­cóg­ni­ta. Pa­ra des­pe­jar es­ta du­da, es­te ex­per­to in­di­ca que se acu­de al re­gis­tro his­tó­ri­co. “Es es­pe­cial­men­te com­ple­jo por­que las elec­cio­nes su­ce­den ca­da cua­tro años, así que te pue­des equi­vo­car. Pe­ro bá­si­ca­men­te lo que ha­ce­mos es apo­yar­nos en có­mo se eva­luó a ta­les vo­tan­tes de tal zo­na y en si esa eva­lua­ción se de­mos­tró co­rrec­ta o in­co­rrec­ta el día de las elec­cio­nes”.

Gha­ni sub­ra­ya cuán im­por­tan­te es ser lo más fino po­si­ble en es­ta eva­lua­ción por­que los re­cur­sos de una campaña son li­mi­ta­dos. “Se­gún el gra­do de éxi­to que cal­cu­les a prio­ri has de ele­gir si te me­re­ce la pe­na un con­tac­to por red so­cial, una lla­ma­da te­le­fó­ni­ca o per­so­nar­te en el ho­gar de ese vo­tan­te pa­ra in­ten­tar con­ven­cer­le de que te vo­te”. Es­tas pre­dic­cio­nes se pue­den re­ajus­tar so­bre la mar­cha por­que en al­gu­nos Es­ta­dos se per­mi­te la vo­ta­ción an­ti­ci­pa­da, lo que po­si­bi­li­ta que el mo­de­lo ali­men­te sus po­de­res de orácu­lo te­nien­do en cuen­ta el com­por­ta­mien­to de es­tos vo­tan­tes ma­dru­ga­do­res.

La ob­se­sión ac­tual de Gha­ni y de otros aca­dé­mi­cos no se di­ri­ge, sin em­bar­go, a sus usos elec­to­ra­les. Apun­ta a có­mo los go­bier­nos de to­do el pla­ne­ta pue­den des­ple­gar es­ta tec­no­lo­gía pa­ra ser más efi­cien­tes. A lo­grar que las soluciones tec­no­ló­gi­cas ya po­si­bles se in­te­gren con ad­mi­nis­tra­cio­nes po­co acos­tum­bra­das o di­rec­ta­men­te des­co­no­ce­do­ras de ellas. Sa­lud. Trans­por­te. Edu­ca­ción. Agricultura. Po­bre­za. Em­pleo.

Chema Alon­so CDO de Te­le­fó­ni­ca

To­das las áreas de in­te­rés que com­pe­ten a un Go­bierno se pue­den be­ne­fi­ciar de la apli­ca­ción in­te­li­gen­te del big da­ta. Y en to­das ellas la fi­lo­so­fía sub­ya­cen­te se re­su­me en una sen­ci­lla fra­se: “Sa­ber adón­de de­be ir el di­ne­ro y por qué”.

PO­LÍ­TI­CAS TELEDIRIGIDAS CON DA­TOS Ja­mes A. Geor­ge, con­sul­tor del Go­bierno de Es­ta­dos Uni­dos en asun­tos de ren­di­mien­to, y Ja­mes A. Rod­gers, pro­fe­sor de In­for­ma­ción y Tec­no­lo­gía en la Uni­ver­si­dad de Pen­sil­va­nia, fir­ma­ron a dúo una de las obras clá­si­cas de la ma­te­ria: Smart da­ta. Es­tra­te­gia de op­ti­mi­za­ción de ren­di­mien­to pa­ra em­pre­sas (Wi­ley, 2010). En ella se ade­lan­ta­ron a la mo­da al con­ce­bir la ges­tión de da­tos in­te­li­gen­tes co­mo el gran ful­cro que iba a re­vo­lu­cio­nar em­pre­sas y go­bier­nos en el me­dio pla­zo. Hoy, am­bos con­si­de­ran que sus be­ne­fi­cios en las ins­ti­tu­cio­nes pú­bli­cas son, po­ten­cial­men­te, “inago­ta­bles”.

“El im­pac­to pue­de ser enor­me. Lo­cal, na­cio­nal y glo­bal­men­te. Hoy los go­bier­nos de­ben ma­ne­jar asun­tos com­ple­jí­si­mos que afec­tan a mi­llo­nes de per­so­nas. Im­ple­men­tar una pla­ta­for­ma de big da­ta en un Go­bierno no so­lo per­mi­te de­li­mi­tar las áreas que re­quie­ren más aten­ción, sino que ofre­ce los da­tos en tiem­po real. En una so­cie­dad que se mue­ve tan ve­loz, es­te aná­li­sis se­gún su­ce­den las co­sas es vi­tal”, ex­pli­ca Geor­ge. Es­te ex­per­to abun­da tam­bién en be­ne­fi­cios con­cre­tos pa­ra áreas tan re­le­van­tes co­mo la sa­lud. La ma­ra­ña de sub­con­tra­ta­cio­nes de es­te sec­tor y el com­ple­jí­si­mo en­tra­ma­do de cen­tros hos­pi­ta­la­rios pro­vo­can que se ig­no­re si los re­cur­sos se es­tán des­ti­nan­do de ma­ne­ra jus­ta y efec­ti­va en­tre la po­bla­ción. Geor­ge cree que apli­car tec­no­lo­gías de smart da­ta pa­ra ges­tio­nar la sa­lud per­mi­ti­rá co­no­cer al Go­bierno qué gas­tos de­be prio­ri­zar y cuá­les son las ne­ce­si­da­des más acu­cian­tes.

Ra­yid Gha­ni, res­pon­sa­ble del aná­li­sis de da­tos de la re­elec­ción de Oba­ma en 2012, se en­cuen­tra tra­ba­jan­do en es­ta di­rec­ción. Su pró­xi­mo li­bro lle­va por tí­tu­lo Big da­ta y cien­cia so­cial. Una guía prác­ti­ca de mé­to­dos y he­rra­mien­tas. “Creo que hay que in­ci­dir en lo prác­ti­co por­que si no al­can­za­mos la apli­ca­ción, na­da cam­bia. Los go­bier­nos tie­nen hoy tres pro­ble­mas a re­sol­ver: des­co­no­cen las tec­no­lo­gías ya dis­po­ni­bles, no tie­nen al per­so­nal que po­dría apli­car­las y ca­re­cen de las he­rra­mien­tas ne­ce­sa­rias pa­ra su des­plie­gue. Por eso es ne­ce­sa­rio edu­car a las ins­ti­tu­cio­nes so­bre lo que ya

«LOS DA­TOS SON DE NUES­TROS CLIEN­TES. POR ESO ES­TA­MOS ES­TU­DIAN­DO LA FOR­MA DE CON­SE­GUIR QUE SI AL­GUNO NOS ABAN­DO­NA SE LOS PUE­DA LLE­VAR CON ÉL».

pue­den ha­cer. Pe­ro tam­bién a los es­tu­dian­tes ex­per­tos en el aná­li­sis de da­tos que se­rán futuros fun­cio­na­rios pa­ra que pue­dan afron­tar las com­ple­ji­da­des que tie­ne apli­car sus co­no­ci­mien­tos a la Ad­mi­nis­tra­ción”, de­ta­lla Gha­ni.

DEL DI­CHO AL HE­CHO Las con­ver­sa­cio­nes en­tre em­pre­sas pa­ra co­la­bo­rar con un mis­mo fin es otra de las ten­den­cias a las que lle­va el smart da­ta. Aun­que hay es­pe­cia­lis­tas co­mo Greg De­mi­chi­llie, di­rec­ti­vo de Goo­gle, que ve obs­tácu­los en la men­ta­li­dad de las com­pa­ñías pa­ra que es­to se ge­ne­ra­li­ce. “La co­la­bo­ra­ción pa­ra abor­dar pro­yec­tos co­mu­nes exi­ge de ho­mo­ge­nei­zar los da­tos. Aho­ra bien, las em­pre­sas son ce­lo­sas de ha­cer­lo por dos mo­ti­vos: per­der ven­ta­jas com­pe­ti­ti­vas fren­te a sus ri­va­les y el pro­ble­ma de la ci­ber­se­gu­ri­dad al com­par­tir sus da­tos. Creo que la fi­lo­so­fía open sour­ce [li­be­rar el có­di­go de un soft­wa­re pa­ra que cual­quie­ra pue­da mo­di­fi­car­lo] va a se­guir sien­do la do­mi­nan­te. De he­cho, com­pa­ñías co­mo no­so­tros o Fa­ce­book no exis­ti­ría­mos sin ella. Veo más di­fí­cil esa co­la­bo­ra­ción abier­ta y ma­si­va en­tre com­pa­ñías pa­ra que co­rran los flu­jos de da­tos y se in­ten­te in­no­var así en nue­vos ser­vi­cios pa­ra los usua­rios”.

La pre­gun­ta fun­da­men­tal es có­mo pue­de usar­se es­ta tec­no­lo­gía más allá de las gran­des em­pre­sas. Las py­mes son res­pon­sa­bles, se­gún da­tos del Ban­co Mun­dial, de al me­nos el 60% de los em­pleos y el 40% del PIB mun­dial. Es de­cir, ellas son el co­ra­zón que bom­bea la eco­no­mía. Pa­ra ex­per­tos co­mo Ra­yid Gha­ni, res­pon­sa­ble de la es­tra­te­gia de da­tos de la campaña de re­elec­ción de Oba­ma, hay mu­cho que se pue­de ha­cer. “Por un la­do, en paí­ses co­mo Es­ta­dos Uni­dos es ex­tre­ma­da­men­te sen­ci­llo com­prar los da­tos que ne­ce­si­tas pa­ra sa­ber dón­de te con­vie­ne abrir un ne­go­cio. Pe­ro por otro las com­pa­ñías pe­que­ñas de un mis­mo sec­tor po­drían unir­se pa­ra com­par­tir sus da­tos y de es­ta ma­ne­ra plan­tar ca­ra a las gran­des em­pre­sas”.

Gha­ni ex­pli­ca có­mo es­te sis­te­ma, si­mi­lar al de los gre­mios me­die­va­les, per­mi­ti­ría a las py­mes con­se­guir ma­sa crí­ti­ca de da­tos pa­ra to­mar de­ci­sio­nes re­le­van­tes: “In­di­vi­dual­men­te, es im­po­si­ble que lo­gren la can­ti­dad ne­ce­sa­ria de in­for­ma­ción. Pe­ro jun­tas, po­drían”. Chema Alon­so, eje­cu­ti­vo de Te­le­fó­ni­ca, ve que a es­ta de­mo­cra­ti­za­ción de la tec­no­lo­gía le que­da un pun­to de ma­du­ra­ción: “Aun­que la au­to­ma­ti­za­ción del aná­li­sis de da­tos se es­tá con­vir­tien­do en una com­mo­dity [uni­ver­sa­li­zan­do], a día de hoy to­da­vía la au­to­no­mía de es­tas soluciones no es ple­na y si­gue sien­do ne­ce­sa­rio re­clu­tar ta­len­to pa­ra dar so­por­te a es­tas ta­reas. Res­pec­to a los da­tos, es im­por­tan­te que las fuen­tes que se va­yan a pro­ce­sar ten­gan la ca­li­dad su­fi­cien­te”. Es de­cir, que nue­va­men­te no va­le so­lo con el big. Los da­tos, sean pa­ra una py­me mi­nús­cu­la o pa­ra la mul­ti­na­cio­nal más gi­gan­te, tie­nen que ser avis­pa­dos. Tie­nen que ser smart.

«ES ESEN­CIAL CON­TAR CON EL ‘BIG DA­TA’ POR­QUE TE LI­MI­TA UN NÚ­ME­RO DE VA­RIA­BLES QUE SU­PERA LA CAN­TI­DAD DE PAR­TÍ­CU­LAS QUE HAY EN EL UNI­VER­SO » San­tia­go Quesada Di­rec­tor Tec­no­lo­gía de Ex­plo­ra­ción de Rep­sol

Ra­yid Gha­ni ayu­dó a la re­elec­ción de Oba­ma y hoy busca in­te­grar en las Ad­mi­nis­tra­cio­nes las soluciones tec­no­ló­gi­cas que po­si­bi­li­ta el tra­ta­mien­to de da­tos.

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