El de­trás de es­ce­na de los dato

Des­de que los usua­rios pro­du­cen los da­tos has­ta que las em­pre­sas los ana­li­zan, hay un pro­ce­so com­ple­jo de extracción que se lle­va ade­lan­te de for­ma mi­nu­cio­sa. To­do pa­ra que las marcas nos co­noz­can tan­to co­mo no­so­tros mis­mos

El Observador Fin de Semana - Cromo - - DE LA “A” A LA “Z” - DÉBORA SLOTNISKY @de­bo­ras­lot

Ca­da uno de no­so­tros pro­du­ce tsu­na­mis de da­tos de for­ma vo­lun­ta­ria o in­vo­lun­ta­ria: cuan­do usa­mos el smartp­ho­ne, al com­prar por in­ter­net, cuan­do ac­ti­va­mos al­gún dis­po­si­ti­vo co­nec­ta­do y has­ta cuan­do usa­mos el smart TV.

Tal es la pro­li­fe­ra­ción de da­tos que, se­gún cálcu­los de IBM, a dia­rio se ge­ne­ran más de 43 mi­llo­nes de te­raby­tes en to­do el mun­do y, pa­ra el año 2020, el uni­ver­so di­gi­tal al­can­za­rá un ta­ma­ño de 44 zet­taby­tes, lo que equi­va­le a un vi­deo de al­ta de­fi­ni­ción con una du­ra­ción de 1.600 mi­llo­nes de años.

Es­tos da­tos pue­den ser un re­cur­so ex­cep­cio­nal por­que les per­mi­te a las com­pa­ñías co­no­cer a los clien­tes con bas­tan­te pre­ci­sión. De la mis­ma ma­ne­ra, a no­so­tros tam­bién nos pro­por­cio­nan in­for­ma­ción de in­te­rés; por ejem­plo, quién nos dio “like” en Fa­ce­book, quién fue la úl­ti­ma per­so­na que mi­ró nues­tro per­fil en Lin­ke­din, cuán­tos pa­sos da­mos a dia­rio o cuán­ta agua es­ta­mos be­bien­do si es que nos des­car­ga­mos una apli­ca­ción mó­vil pa­ra es­te fin.

Co­mo se ve, no so­lo Goo­gle, Ama­zon, Net­flix y Fa­ce­book vi­ven de los da­tos, sino que se di­ce que des­apa­re­ce­rá cual­quier em­pre­sa que no los apro­ve­che por­que per­de­rá com­pe­ti­ti­vi­dad, ya que no nos van a co­no­cer tan a fon­do co­mo pa­ra ha­cer­nos pro­pues­tas per­so­na­li­za­das.

Por otra par­te, de­trás de las tec­no­lo­gías del mo­men­to tam­bién es­tán los da­tos: in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial, apren­di­za­je au­to­ma­ti­za­do de las má­qui­nas, in­ter­net de las co­sas… En to­das ellas co­rren es­tos fa­mo­sos da­tos pe­ro, des­de el mo­men­to en el que no­so­tros, los usua­rios, los pro­du­ci­mos, ¿dón­de y có­mo se al­ma­ce­nan? ¿Dón­de y có­mo son so­me­ti­dos a cálcu­los en tiem­po real pa­ra que las em­pre­sas de­tec­ten pa­tro­nes y pre­dic­cio­nes so­bre no­so­tros y nues­tros com­por­ta­mien­tos?

Los cen­tros de sa­lud, los ban­cos, los co­le­gios, los go­bier­nos, las com­pa­ñías de con­su­mo ma­si­vo, las fir­mas de trans­por­te y ho­te­le­ría y cual­quier otra or­gani­za­ción re­quie­ren de es­tos da­tos y de su co­rrec­to aná­li­sis. Por ejem­plo, los co­mer­cios usan el Big Da­ta pa­ra in­ser­tar pu­bli­ci­dad de for­ma seg­men­ta­da pa­ra lle­gar me­jor al clien­te, per­so­na­li­zar web­si­tes y to­mar de­ci­sio­nes pa­ra lle­gar me­jor a sus clien­tes; en el ru­bro ener­gé­ti­co, se apli­ca ana­lí­ti­ca de da­tos pa­ra sa­ber en qué lu­gar, se­gún las co­rrien­tes de los vien­tos, con­vie­ne co­lo­car mo­li­nos; los ban­cos uti­li­zan es­te re­cur­so pa­ra de­tec­tar frau­des y pro­ce­sar transac­cio­nes. De la mis­ma ma­ne­ra, en el de­por­te se es­tá uti­li­zan­do pa­ra de­ci­dir el me­jor pre­cio a pa­gar por un nue­vo fut­bo­lis­ta o in­clu­so pa­ra pre­de­cir po­si­bles le­sio­nes de ju­ga­do­res y sus mo­men­tos más óp­ti­mos pa­ra el des­can­so.

Y no­so­tros mis­mos tam­bién es­ta­mos pen­dien­tes de nues­tros pro­pios da­tos, ya que so­mos una fuen­te de es­tos re­cur­sos: cuan­do a tra­vés de cual­quier pro­duc­to di­gi­tal re­gis­tra­mos las ca­lo­rías que in­ge­ri­mos, las pul­sa­cio­nes que da­mos o bus­ca­mos in­for­ma­ción en la web.

Así es el via­je de los da­tos

“Del to­tal de los da­tos exis­ten­tes, so­lo el 20% es­tá sien­do ana­li­za­do por las em­pre­sas”, ex­pli­có Pierre Mar­chand, vi­ce­pre­si­den­te de sis­te­mas hard­wa­re de IBM en La­ti­noa­mé­ri­ca. Él de­ta­lló có­mo se ini­cia el pro­ce­so de aná­li­sis: “Los da­tos es­tán dis­po­ni­bles, pe­ro la cla­ve es­tá en cuál es el pro­pó­si­to pa­ra el cual se lo quie­re ana­li­zar”.

Por ejem­plo, Uber es una apli­ca­ción mó­vil que usa el dato de dón­de es­tá el vehícu­lo pa­ra de­cir­le al pa­sa­je­ro que el co­che va a lle­gar en 5 mi­nu­tos. El dato de “dón­de es­tá el au­to” es re­le­van­te pa­ra su ne­go­cio; y así exis­ten otros, en­tre ellos, cuán le­jos es­tá el des­tino y có­mo es­tá el tráfico.

Y mu­cho sa­le de nues­tro pro­pio smartp­ho­ne. Es­te es­tá com­pues­to por va­rios ele­men­tos que re­co­lec­tan da­tos. Por ejem­plo, las an­te­nas o el GPS dan la ubi­ca­ción del te­lé­fono. In­clu­so, es­tas pie­zas sa­ben si es­ta­mos en mo­vi­mien­to, ha­cia qué di­rec­ción nos mo­ve­mos y a qué ve­lo­ci­dad. La cá­ma­ra, por su par­te, eti­que­ta imá­ge­nes con coor­de­na­das geo­grá­fi­cas. Y mu­chos pro­vee­do­res de apli­ca­cio­nes mó­vi­les re­gis­tran nues­tra ac­ti­vi­dad, clics y ubi­ca­ción con el fin de di­ri­gir pu­bli­ci­dad y ofer­tas. Pen­se­mos en es­te ejem­plo: en un cen­tro co­mer­cial no es ni si­quie­ra ne­ce­sa­rio co­nec­tar­nos a una red de wifi; basta con que es­té la op­ción ac­ti­va­da en el te­lé­fono. Una em­pre­sa pue­de de­tec­tar­lo y, a par­tir de ahí, ave­ri­guar dón­de vi­vi­mos, dón­de tra­ba­ja­mos o qué lu­ga­res visitamos en la se­ma­na.

Pe­ro hay un sen­sor que es fun­da­men­tal: el gi­ros­co­pio. Es­te, que sir­ve pa­ra me­dir la ve­lo­ci­dad an­gu­lar, recolecta la in­for­ma­ción de có­mo su­je­ta­mos el ce­lu­lar; si es­tá ver­ti­cal, ho­ri­zon­tal o in­cli­na­do. En otras pa­la­bras, el dis­po­si­ti­vo “com­pren­de”

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