big data.

26 Agosto, 2019

Big data: la inteligencia de los datos

Más de 7400 millones de habitantes compartimos el planeta Tierra, y más de la mitad de ellos (4388 millones) nos conectamos a Internet. Por ejemplo tú, que estás leyendo este artículo. De entre ellos, más de la mitad (3986 millones) lo hacen a través de smartphones. Son los últimos datos del informe Global Digital 2019 Report que han presentado We Are Social y Hootsuite, donde también se muestra la evolución creciente constante, la cual en este último año ha representado un crecimiento del 9,1%. Pero sigamos con las cifras mareantes. Según el estudio elaborado por Digital Information World, en cada minuto de 2018 se enviaron 18 millones de mensajes a través de WhatsApp, se lanzaron 481 000 tuits y se realizaron 3,7 millones de búsquedas en Google. Además, en 60 segundos se vieron 4,3 millones de vídeos en YouTube y los usuarios de Netflix visualizaron 266 000 horas de contenidos. ¿Te suenan estos servicios? ¿Has utilizado alguno en los últimos días? ¿Tal vez... todos ellos? Es ilustrativo recordar el ejemplo de que la radio tardó nada menos que 38 años en alcanzar 50 millones de usuarios en todo el mundo. La televisión, en cambio, tan solo tardó 13 años. Internet, apenas 4. El iPod, 3, y Facebook, 2 años. Facebook tiene hoy no 50, sino 2271 millones de usuarios en todo el mundo, más que los habitantes del país más poblado, China. Y todos ellos ceden sus datos. Y es que estamos viviendo una época marcada por la revolución de los datos masivos, que nosotros cedemos, de forma más o menos voluntaria, a cambio de la supuesta gratuidad de los servicios. Pero todos estos datos y metadatos que subimos a la red no servirían de mucho si no se almacenaran, clasificaran y analizaran. Y es la disciplina que se encarga de este proceso la que recibe el nombre de inteligencia de datos o big data. A partir de estos datos (o macrodatos) podemos generar conocimiento, productos y servicios. Estos datos permiten, por ejemplo, predecir el tiempo, analizar parámetros de salud, mejorar la eficiencia energética o vender más y mejor. Y es que la inteligencia de datos se encuentra en todos los servicios antes mencionados. Por ejemplo, si te equivocas al escribir una palabra en Google, este la corrige; Amazon, Netflix o Spotify nos muestran productos que nos pueden interesar y Facebook nos sugiere amistades con gente que es probable que conozcamos. En todos esos casos, se está utilizando el big data.Las cuatro «uves» ¿Cuáles son las principales características del big data? Se podrían resumir en lo que se ha dado en llamar las cuatro «uves»: volumen, velocidad, variedad y veracidad. Es decir, gestión de un gran volumen de datos, a la mayor velocidad posible, almacenados junto a una extensa variedad de información, que debe estar constantemente verificada. Volumen: «los datos nunca duermen», se suele decir. Y es verdad: el crecimiento de los datos es constante, se dobla cada 40 meses. Eso significa que se generan más datos en un solo día de los que han existido en los últimos 20 años. Velocidad: la información se procesa tan rápido que podemos conocer datos del presente inmediato y consultar qué es lo que está ocurriendo en el mundo ahora mismo. Esto permite hacer análisis muy detallados –y bastante complejos– que frecuentemente se integran en otros procesos de trabajo y sistemas. Variedad: hay datos de muchos formatos y tipologías, según su procedencia. Se podrían clasificar en: datos públicos (los que poseen las administraciones públicas, por ejemplo, sobre transporte, uso de energía, sanidad, etc.); datos privados (derivados de transacciones comerciales, de la navegación web, de la telefonía móvil, etc.); datos comunitarios (producidos principalmente en las redes sociales y generados por el usuario); y finalmente, datos quantified self (proporcionados por las propias personas que miden y cuantifican sus comportamientos y acciones: por ejemplo, las pulsaciones durante la realización de ejercicio físico que monitorizan los wearables). Veracidad: los datos obtenidos deben ser fiables, íntegros y auténticos, por lo que será necesario confirmar su veracidad. Ello dependerá de las fuentes y los recursos que hayamos empleado para obtenerlos. Afinar la «inteligencia» de este gran volumen de datos, aunque sean veloces, variados y, con suerte, veraces, sigue siendo el gran reto pendiente.

INNOVACIÓN
02 Mayo, 2019

¿Nos puede ayudar la inteligencia artificial a detener la desertificación de la península?

Las investigaciones del ingeniero agrónomo Rafael González Perea han creado un modelo que optimiza el consumo de agua y energía en el sector agrícola, un avance que podría ayudar a detener el deterioro del ecosistema | La tesis de González Perea le ha valido para ganar la tercera edición del premio a la mejor tesis doctoral en el sector agroalimentario, otorgada por la Cátedra AgroBank de la Universidad de Lleida. Hace alrededor de 9000 años la zona que hoy conocemos como Sahara no era el mayor desierto del mundo, sino un inmenso vergel que pudo acoger algunas de las más tempranas sociedades de la humanidad. En aquel periodo, la conocida popularmente como Edad de Hielo acababa de terminar y las grandes superficies heladas habían dado paso a extensos prados y lagos; los investigadores creen que en aquel momento, el Sahara era un gran bosque, tal vez selva, repleto de vida. Hoy el Sahara es un lugar completamente diferente. Este radical cambio nos enseña que el clima y la geografía del planeta están en una constante transformación, la cual se ha acelerado como consecuencia del cambio climático producido por la actividad humana y que ya amenaza gravemente nuestra forma de vida. ¿Y qué tiene que ver todo esto con el ingeniero agrónomo Rafael González Perea? Pues puede que este joven cordobés, reciente ganador de la tercera edición del premio a la mejor tesis doctoral en el sector agroalimentario, que otorga la Cátedra AgroBank de la Universidad de Lleida, tenga una de las claves para evitar que la península ibérica se convierta en el próximo desierto de Europa.Desde la Costa del Sol hasta prácticamente las faldas de las montañas cántabras; desde el Cabo de San Vicente hasta la Costa Brava, esa podría ser la extensión del desierto que durante este siglo se irá expandiendo por toda la península ibérica. No es una exageración, es una proyección de la que se hacen eco cada vez más miembros de la comunidad científica. Algunos estudios, como el del Ministerio del Medio Ambiente, incluso ya ponen un dato sobre la mesa: alrededor del 80 % de la superficie de España está en riesgo de convertirse en desierto. De ahí que investigaciones como la de Rafael González sean claves para paliar los efectos del cambio climático. «Eso no es todo —explica González en una entrevista concedida a CaixaBank—. A eso hay que sumarle que de aquí a 2050, según datos de la FAO, deberíamos aumentar la producción de alimentos entorno a un 50 %. Y si en España no tenemos suficiente suelo para incrementar los cultivos, estamos ante un paradigma bastante negativo». Ante esta perspectiva, el ingeniero agrónomo y el equipo de la Universidad de Córdoba con el que trabaja se han puesto a buscar la manera de trasladar las mejores innovaciones tecnológicas del momento, como el big data y la inteligencia artificial, a la producción agrícola. El objetivo es optimizar la agricultura de regadío sin aumentar la necesidad de superficie cultivable. «Con el big data y la inteligencia artificial lo que intentamos es anteponernos a la demanda que va a tener una comunidad de regantes en 1 o 2 días; así adecuamos la estación de bombeo a ese día, adecuamos la red de distribución a la demanda, evitamos pérdidas en la red…, incluso podemos llegar a contratar a tiempo real la energía para disminuir el consumo». Es la tesis de Rafael González, que se traduce en un uso más racional de los recursos, ahorro de costes, incremento de producción agrícola y otros muchos beneficios derivados del análisis de las necesidades y comportamientos de la comunidad de regantes.Aunque el sector industrial y de servicios parece ser el que más se ha beneficiado de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación, el mundo agrícola también ha adoptado con entusiasmo las nuevas oportunidades que ofrecen algoritmos y herramientas de análisis de datos masivos. «Se ve, sobre todo, en la numerosa cantidad de foros sobre el tema que ya se están organizando y en el público que acude a ellos». Para Rafael González, ya existe «una gran preocupación porque se sabe o se prevé lo que va a pasar en 20 años». El trabajo de concienciación sobre los efectos del cambio climático, al que todavía le queda mucho recorrido en el conjunto de la sociedad, no ha sido necesario en el sector agrícola. Los profesionales del campo, a todos los niveles, son conscientes de los desafíos que van a llegar en las próximas décadas y por eso ya se están tomando medidas. «En todos los eslabones de la cadena del mundo agro se está intentando utilizar el big data y la inteligencia artificial como una herramienta más». A esas tecnologías se van sumando cada vez más, como el uso de drones para la recogida de datos, una manera muy útil de entender qué está pasando con las cosechas en tiempo real y actuar en consecuencia. Pero todavía queda mucho trabajo por hacer. «Tenemos que seguir afinando más. Hemos creado un modelo de predicción de demanda de agua a un día a nivel de comunidad de regantes; hemos hecho un modelo de simulación de agricultura en el que somos capaces de predecir el 100 % de los eventos de riego y casi el 90 % del agua que va a utilizar cada agricultor cada día. Ahora estamos intentando predecir no solo en qué día sino en qué momento del día se va a regar».Para España, el sector agrícola es clave como uno de los principales exportadores de alimentos de Europa. De ahí se desprende que el interés y el uso de estas tecnologías «esté creciendo a nivel exponencial. En algunos eslabones cuesta un poco más introducirlo por una cuestión tradicional o cultural, pero lo importante es que la inquietud está ahí y va a crecer muchísimo en los próximos años», concluye Rafael González. Por su parte, la Cátedra AgroBank Calidad e Innovación en el sector agroalimentario de la UdL, creada en 2016, tiene entre sus objetivos fundamentales potenciar el reconocimiento de la investigación de excelencia que se está desarrollando en el ámbito agroalimentario, promover la transferencia de conocimiento científico y técnico entre investigadores, profesionales del sector y clientes de la entidad financiera, e impulsar la calidad e innovación en el ámbito agroalimentario. AgroBank, la línea de negocio de CaixaBank especializada en los sectores agrario y agroalimentario, financia esta Cátedra de la Universidad de Lleida (UdL), que abrirá en otoño el plazo para presentar candidaturas a la cuarta edición de este galardón para tesis doctorales. AgroBank, la línea de negocio de CaixaBank dirigida al sector agrario, ha consolidado su liderazgo en este segmento y tiene como clientes a uno de cada cuatro agricultores españoles. La propuesta de valor de AgroBank combina el desarrollo de los mejores productos y servicios adaptados a las peculiaridades de los agricultores, ganaderos o cooperativistas, junto con un asesoramiento cercano e integral. AgroBank cuenta con casi 1000 oficinas propias, donde los clientes tienen a su disposición 3000 profesionales con un alto conocimiento del sector, y realiza acciones de impulso al sector, como jornadas técnicas, acuerdos con organizaciones de relevancia, y las jornadas de la propia Cátedra AgroBank.

INNOVACIÓN
29 Abril, 2019

La econofísica aporta nuevas perspectivas

¿Es la economía una ciencia? Los científicos más ortodoxos dirán que de ninguna manera, puesto que a la economía le falta capacidad de predecir y reproducibilidad. No obstante, vivimos tiempos híbridos, de cruce de disciplinas y teorías disruptoras supuestamente revolucionarias. Una de ellas es la combinación entre la economía y una de las ciencias más puras que existen, la física, que algunas voces ya están empezando a llamar econofísica. No es algo estrictamente nuevo: el que acuñó el término fue el profesor de física de la Universidad de Boston H. Eugene Stanley en una conferencia sobre física estadística que impartió en Calcuta (India) en 1995. Al año siguiente, ya incluyó la palabra en un artículo para la revista científica Physica A. Y su objetivo, que es intentar entender los fenómenos económicos desde el punto de vista de la física, podría aportar nuevas perspectivas. Según Ricardo Mansilla, autor del libro Una breve introducción a la econofísica, “esta nueva vertiente de investigación propone una mejor comprensión de los procesos económicos, basada en la descripción del comportamiento adaptativo de los agentes económicos frente a situaciones cambiantes”. Un ejemplo para que se entienda: la economía no puede predecir el futuro al 100%. No obstante, la econofísica sería capaz de estudiar los mercados financieros siguiendo, por ejemplo, un modelo desarrollado originalmente para tratar muchas partículas que interactúan entre sí y que generan fenómenos como el magnetismo.   Esto es algo que resulta totalmente ajeno para un economista tradicional, pero para un físico es el pan de cada día. La apuesta de aquellos que defienden la econofísica es que tanto los fenómenos físicos como los económicos podrían poseer características universales, y que los sistemas complejos podrían estudiarse utilizando las herramientas con las que habitualmente cuenta la física. Además de los mercados financieros y de las redes económicas complejas, la econofísica se ha centrado de momento en estudiar las propiedades de la distribución de los ingresos y la toma de decisiones estratégicas. Pero los resultados aún no son concluyentes. No hay consenso entre los expertos y la econofísica no pasa de ser una teoría que todavía no ha sido totalmente comprobada. Sin embargo, el actual acceso a enormes cantidades de datos (el llamado big data) y la mayor necesidad de una gran capacidad de cálculo computacional podrían abrir nuevas posibilidades y dar nuevos sentidos a la econofísica. El tiempo lo dirá, pero quién sabe. También la ley de la gravedad de Newton empezó un día del siglo XVII siendo precisamente eso, una teoría.

CORPORATIVO
11 Abril, 2017

El big data y su influencia en el sector bancario

    El big data o, lo que es lo mismo, la generación e incorporación masiva de datos, está revolucionando la experiencia de los usuarios en todos los sectores, también en el de la banca y las finanzas. Pere Nebot, director corporativo de servicios informáticos de CaixaBank, lo tiene claro y, en el marco de la tercera Masterclass organizada por The Banker, “Aprovechar el big data”, explica los beneficios que el análisis de datos comporta tanto para los clientes como para la compañía y los empleados. “Incorporamos estos datos para crear nuevos productos para nuestros clientes potenciales y responder a sus necesidades, para identificar objetivos y evaluarlos y también para incrementar los datos sobre nuestros modelos de riesgo y mejorar su rendimiento”, explica Nebot. Y añade: “Podemos hacer la propuesta adecuada al cliente adecuado en el momento oportuno”. La seguridad, por su parte, es otro de los factores que se ha visto influenciado por la llegada del big data. Según Pere Nebot, gracias al análisis de datos “somos capaces de detectar cualquier actividad sospechosa, conducta inusual o extraña”, por lo que “ahora protegemos mejor a nuestros clientes”. El director corporativo de servicios informáticos (CIO) de CaixaBank, además, hace especial hincapié en que el futuro de la banca debe pasar por un proceso de digitalización: “incorporar nuevas tecnologías a la oferta bancaria no es un deseo, es una obligación”.

INNOVACIÓN
14 Julio, 2015

¿Cómo afecta la transformación digital a las empresas?

Fue el filósofo Miguel de Unamuno quien en su día dijo que “el progreso consiste en renovarse”. De esta cita surgió la frase hecha “renovarse o morir”, una reflexión sobre la necesidad de afrontar los cambios para seguir progresando. Judit Montoriol del Departamento de Macroeconomía, área de Estudios y Análisis Económico de ”la Caixa”, moderniza esta expresión en el informe de ”la Caixa Research” del mes de julio-agosto: “Digitalizarse o morir”. Con ello, Montoriol pone de manifiesto la transformación digital a la que se están enfrentando las industrias y las empresas, a la cual deben sumarse para “asegurar su supervivencia y desarrollo futuro”, opina la experta. En este sentido, hay sectores de actividad que ya están de lleno en la digitalización. Son los denominados “revolucionados”, como por ejemplo los medios de comunicación y la música.  En el lado extremo se encuentran los sectores tradicionales, los cuales poco a poco también se van sumando a la transformación digital. Fenómenos como las redes sociales, el big data y el “internet de las cosas” (internet of things) están contribuyendo a esta revolución digital y, además, con resultados favorables. Por ejemplo, un estudio de The Boston Consulting Group ha demostrado que las empresas líderes en el uso de big data generan un 12% más de ingresos que las que no lo utilizan. Otro cambio que está comportando la adopción de las tecnologías digitales es el modelo organizativo dentro de las empresas, el cual cada vez más se está convirtiendo en un modelo más flexible y descentralizado. Por otra parte, también ha comportado que se incremente la oferta, ya que la digitalización ha reducido notablemente los costes de entrada en muchos sectores de actividad. Así pues, ahora las empresas se enfrentan a una mayor competencia. Ante este contexto, Montoriol no tiene dudas: “La teoría de la evolución de las especies de Charles Darwin se basa en la observación de que los individuos mejor adaptados al medio, que no los más fuertes, tienen más probabilidades de sobrevivir”; añade que, “aplicando la teoría evolutiva al mundo empresarial, se puede afirmar que solo sobrevivirán aquellas que mejor se adapten al nuevo entorno digital”. Para conocer más sobre la economía digital, te invitamos a leer el Dossier del informe de julio-agosto de ”la Caixa” Research. También puedes seguir @laCaixaResearch para estar al día de la actualidad económica y financiera.

CORPORATIVO