El procesamiento de millones de datos en tiempo real ya está cambiando la forma de funcionar de muchos sectores e industrias (Google, Connie Zhou / AP Photo).
Hacer predicciones sobre cuándo y en dónde surgirá una epidemia, prevenir crímenes basados en modelos sísmicos, mejorar la calidad de vida en las ciudades gracias al uso de sensores y realizar promociones de marketing individualizadas en tiempo real son apenas algunas de las posibilidades que ofrece el análisis matemático los trillones de bytes de información que se producen diariamente en el mundo.
Cada día se generan 2,5 trillones de bytes de información en redes sociales, vídeos, imágenes, registros de compras, sensores y señales de geolocalización. La denominada “Big Data” busca gestionar este ingente volumen de datos, provenientes de fuentes muy variadas y procesarlos a gran velocidad para darles un sentido útil.
Esta nueva “bola de cristal” ofrece revelar el futuro inmediato a través de fórmulas matemáticas y algoritmos aplicados a esa información no estructurada. Al correlacionar los datos, se pueden identificar tendencias en aspectos tan variados como consumo, gasto energético, tráfico, seguridad, salud, alimentación, transporte, clima, entre una interminable lista, materializando lo que alguna vez pudo calificarse de ciencia ficción.
Universidades, organismos mundiales, empresas, organizaciones públicas, todos se apresuran a entrar de lleno en esta nueva era que vislumbra cambios profundos y vertiginosos de la llamada “revolución de los datos”.
Salud predictiva
Para medir la incidencia de gripe (Google Flu Trend, GFT), Google ha utilizado los términos relacionados a la enfermedad en redes sociales para predecir con una semana de antelación cuántas personas estarían efectivamente enfermas.
Los resultados publicados en la revista Nature, señalan que han descubierto “que existe una estrecha relación entre el número de personas que realizan búsquedas relacionadas con la gripe y las personas que realmente sufren síntomas gripales. Obviamente, no todas las personas que buscan "gripe" están enfermas, pero cuando se suman todas las búsquedas relacionadas con esta enfermedad surge un patrón. Al comparar nuestros recuentos de consultas con los sistemas tradicionales de seguimiento de la gripe, hemos descubierto que las consultas suelen ser muy frecuentes justo en la temporada de auge de esta enfermedad”, dice el estudio.
Las estimaciones de gripe por países y regiones comparadas con las estimaciones de búsquedas por internet resultaron bastante similares. Según Google, estos resultados significan un gran avance para la detección temprana de epidemias y ofrecer respuestas sanitarias efectivas.
Otros investigadores afiliados a Harvard han puesto en duda estos resultados, asegurando que no son transparentes y es incompleta, ya que no utiliza todos los datos a su alcance para realizar mediciones exactas para conocer la prevalencia de la gripe. Explican que los resultados no han coincidido desde 2011 y que bastaba aplicar un modelo tan simple como el comparar las temperaturas en Estados Unidos para pronosticar la incidencia de gripe mejor que el GFT. Enfatizan que los datos pueden complementar, más no sustituir la recopilación y análisis tradicional.
La firma ABI Research –especializada en tecnología de inteligencia de mercado- señala que sólo este año cerca de 42 millones de complementos de vestir –para deportes, fitness y salud- generarán mediciones de niveles de actividad.
Diferentes marcas –Nike, Samsung, Google, Apple, Amazon, entre otros- han lanzado sensores biométricos y aplicaciones que pueden detectar un alto espectro de parámetros como frecuencia cardíaca, presión arterial, pulsómetros, postura, sueño, niveles de oxígeno o de azúcar en la sangre, e incluso de estrés.
Por ejemplo el llamado “Situation Fencing”, puede enviar alertas personalizadas a usuarios asmáticos, basadas en una combinación de datos personales y ambientales, como por ejemplo nivel de polen, calidad del aire, nivel de fatiga o pulso cardíaco.
Aplicaciones -como Ginger.io o Validic- apuntan a la información de estos dispositivos para incorporarlos a las historias médicas particulares y alimentar la data del sistema de salud. El monitoreo de enfermedades podría entonces hacerse de manera remota.
Para los prestadores de servicios médicos esto puede incorporarse a planes de tratamientos, estudios farmacológicos e incluso al área de seguros. Si bien ello está en una fase temprana,ABI Researh estima que para 2019, el análisis de la Big Data de la salud proveniente de dispositivos personales tendrá un mercado de $ 52 millones.
Ciudades del futuro que monitorean cada paso
Las llamadas ciudades inteligentes son aquellas que integran de forma intensiva la tecnología y la infraestructura tradicional -edificios, vías, servicios, etc- para mejorar la calidad de vida, y reducir costos, a través del uso eficiente de los recursos.
La empresa Cisco –especialista en soluciones en redes- señala que el término Internet of Everything –Internet de todas las cosas- define la conexión en red de personas, procesos, datos y cosas, y el valor agregado que brinda el estar “todo” en línea. Estima que 99,4% de los objetos pueden estar conectados y estima que el valor potencial en 10 años de esta conexión -entre personas, personas y máquinas, y entre máquinas- es de $19 billones.
Datos recogidos a través de sensores en edificios, tuberías, red eléctrica, sistemas de transporte, semáforos, camiones de recogida de basura, escuelas, alcaldías y pare de contar pueden aportar nuevos esquemas de planificación y gobernanza.
De acuerdo con IHS Technology el número de ciudades inteligentes –aquellas que integran la información, comunicaciones y tecnología a tres o más áreas funcionales de una ciudad- se cuadriplicará para 2025, de 13 hasta al menos 88. Actualmente hay 54 ciudades que integran la Red Española de Ciudades Inteligentes.
Barcelona es una de ellas y recibió a principios de este año el título de capital europea de la innovación. Su plan integral incluye zonas de autosuficiencia energética –cubiertas solares, calefacción conjunta y reciclaje de agua-, riego automatizado, uso y estaciones de recarga de red pública de vehículos eléctricos, mejora del sistema de iluminación, semáforos y quioscos de prensa con wifi, entre otros.
Es así como esperar por el bus se ha convertido en una experiencia completamente diferente. Las paradas inteligentes permiten consultar además de horarios actualizados en tiempo real de los buses, mapas, ubicación de bicicletas en préstamo o comercios cercanos.
Por citar otro caso español, en Santander se instalaron más de 25 mil sensores para monitorear tráfico, transporte público, niveles de ruido e iluminación, calidad de agua y espacios de parking disponibles. Uno de los resultados fue la disminución en 80% de la congestión vehicular en el centro, gracias a la aplicación para encontrar una plaza de parking libre, reduciendo los tiempos de viaje y la contaminación ambiental.
En México, el volcán Popocatepetl está siendo monitoreado por sensores y cámaras, que proporcionan miles de datos sobre movimientos sísmicos, emisión de cenizas y explosiones y son capaces de alertar sobre una posible erupción en tiempo real, permitiendo una evacuación temprana de las poblaciones.
Como este ejemplo surgen muchísimos otros en los que se aplican modelos predictivos para anticipar eventos catastróficos, entender el impacto económico y humano, así como planes de acción para enfrentar este tipo de eventos.
Patrones que reducen la criminalidad
El cruce de datos entre policías y servicios sociales podría identificar personas problemáticas y así vigilar más las zonas de riesgo antes de que se perpetren los crímenes.
En Londres, la información sociodemográfica de los barrios y datos móviles, puede precedir con un 70% de acierto en qué zona se cometerá un crimen. La base de datos Smart Steps -desarrolada por Telefónica y disponible en Reino Unido-, calcula el número de personas en una zona, utilizando datos móviles, es decir, en tiempo real. Cruzando esta información, con datos sobre perfil étnico, clase social, demografía, entre otros, permitió generar un mapa mensual de alta o baja criminalidad, con una alta coincidencia.
En el Reino Unido se emplea Big Data en prevención, detección y seguridad nacional identificando zonas de riesgo, fraudes fiscales, delitos financieros, amenazas terroristas e, incluso, espionaje.
La integración de bases de datos de diferentes organismos de seguridad europeos, permiten el rastreo de municiones y armamento –Proyecto Odyssey- , mientras que las herramientas analíticas detectan con mayor rapidez data sobre el abuso sexual de menores de edad.
La Policía de Los Angeles (LAPD) usó un modelo matemático empleado en la predicción de réplicas de terremotos, pues al parecer los delitos siguen patrones similares. Después de introducir en el sistema 13 millones de datos de crímenes ocurridos en los últimos 80 años, se encontró que cuando un delito ocurre, es más probable que ocurra de nuevo y el patrón de esas actividades delictivas son similares a los patrones de las réplicas sísmicas.
Esto ha permitido detectar las zonas conflictivas y ahora están aplicando el modelo matemático para predecir dónde se producirán delitos contra la propiedad, tráfico de drogas, actividad de pandillas, armas e incluso accidentes de tráfico. El algoritmo analiza tres datos: lugar, hora y fecha de crímenes pasados y ha obtenido importantes resultados predictivos, que oscilan entre 15% y 30% en la reducción de los delitos.
Ofertas personalizadas y al instante
Para las empresas los datos son una mina. Sin embargo, extraer algo verdaderamente valioso no es tan sencillo. La Big Data ofrece detectar la demanda de los mercados, predecir las tendencias, entender las necesidades de los consumidores y conocer sus perfiles. Todo ello en tiempo real para adelantarse a la competencia y sacar provecho de la información.
La segmentación casi individual, a través de las interacciones del usuario con la red, permite ofrecer un producto o mensaje personal en cada momento. Predecir sus comportamientos, ofrecer soluciones o productos, y encontrar ventajas frente a otros parece ser la panacea de cualquier empresa.
Por ejemplo, el léxico empleado por las personas para buscar determinados artículos puede cambiar rápidamente. A través del análisis de grandes datos se pueden identificar dichas variaciones y modificar las páginas web donde se ofrecen a la venta los artículos solicitados y redirigir correctamente la búsqueda. Mediante la geolocalización de los móviles, se les puede ofrecer a los consumidores ofertas de los artículos consultados y su ubicación más cercana.
De acuerdo con un reciente estudio de Accenture, 92% de los ejecutivos de empresas -banca, comunicaciones, bienes y servicios, energía, sanidad, seguros y retail- en 19 países que utilizan Big Data están satisfechos con los resultados. Más de 60% han adoptado con éxito una solución de Big Data y lo emplean para identificar nuevas fuentes de ingreso, aumentar índices de retención y adquisión de clientes, así como para desarrollar nuevos productos y servicios.
Algunos han comparado a la Big Data con el Gran Hermano, ese ser omnipresente y capaz de controlarlo todo. ¿Hemos llegado ya a ese 1984, de George Orwell?
Claudia Delgado Barrios
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