👨‍👧 ⛔️ 🐩 ¿Dónde se aplican las tecnologías de Big Data hoy? 🏂 🙌 👩🏼‍🚀

Todos los días, se crean 2.5 quintillones de bytes de datos nuevos en el mundo: son diez millones de discos Blu-ray con un peso total de cuatro torres Eiffel.

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Con el aumento en el número de dispositivos, el desarrollo de la capacidad de rendimiento de las redes celulares y de cable y la llegada de nuevas tecnologías de la información, el volumen de la economía de datos está creciendo exponencialmente. Y con él, y las oportunidades que ofrece trabajar con big data. Trabajar con una gran cita cambia absolutamente todas las áreas de la actividad humana ante nuestros ojos, desde el entretenimiento hasta la atención médica, desde la seguridad hasta la alimentación.

Ahora, cuando una parte importante de la humanidad, de una forma u otra, está en cuarentena, autoaislada e incluso en una situación de incertidumbre económica, es hora de ver qué papel juegan los grandes datos en nuestras vidas, y lo más importante: qué papel jugarán en el futuro cercano el futuro.

Contenido y entretenimiento

Big data determina no solo qué película o serie ofrecerle para ver a continuación, sino también qué películas filmar para usted. Hollywood ha estado muy cerca de usar grandes fechas al escribir guiones y emitir actores, pero hasta ahora es solo al comienzo del viaje.

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"Imagínense lo que sucederá cuando Hollywood realmente comience a usar big data", dice Richard Marashi, analista jefe de IBM. La industria cinematográfica tradicional, según Marashi, utiliza el modelo cuádruple, dividiendo a la audiencia por género y edad, menores de 25 años y mayores de 25. Pero esto ya está cambiando. Big data nos permite dividir a la audiencia en segmentos precisos sin precedentes, como las amas de casa de regiones a las que les gustan las películas de cómics.

Y es completamente opcional estar limitado solo a la segmentación y análisis de la audiencia. Big Data le permite trabajar de esta manera con el contenido en sí. Por ejemplo, Netflix analiza y clasifica su enorme biblioteca de contenido para más de 70 mil características.

La combinación de estos enfoques, un análisis detallado tanto de la audiencia como del contenido que consume, abre oportunidades sin precedentes para crear contenido nuevo. Estos son datos que los productores de películas, TV y juegos de todo el mundo pueden usar al crear mundos nuevos, escribir nuevos guiones y actores de reparto.

Los consultores de secuencias de comandos, en la jerga de Hollywood conocida como Script Doctors, usan no solo educación literaria, sino también análisis de datostanto de éxitos de taquilla como de fracasos de taquilla, sopesando los riesgos de inversión de los nuevos escenarios que les envían los estudios.

Siguiendo las industrias de cine y televisión, el big data está cambiando el mundo de la música. Los servicios en la nube, desde Apple iTunes hasta YouTube Music, operan con grandes cantidades de datos sobre las preferencias y hábitos de los usuarios.

¿Sabes, por ejemplo, que, según el servicio SoundCloud, la edad promedio en que las personas dejan de interesarse por la música nueva es de 33 años?

Sin embargo, además de datos interesantes para la autoexcavación, los grandes datos abren nuevas oportunidades para los negocios, lo que le permite encontrar rápidamente nuevos talentos y darles un paso al mundo de las grandes estrellas.

Big data está cambiando todas las áreas de la industria creativa. El último evento sensacional en el mundo de los podcasts: el anunciado "movimiento" del podcast de Joe Rogan, Joe Rogan Experience, a la plataforma Spotify tiene un valor de al menos $ 100 millones. Al mismo tiempo, el contenido del programa Rogan en sí, tanto el archivo completo como todos los lanzamientos nuevos, será completamente gratuito para los usuarios de la plataforma y la aplicación Spotify.

Según muchos analistas, el objetivo de una "compra" costosa es solo el acceso a los datos de una audiencia multimillonaria de oyentes del programa: sus gustos, intereses, preferencias y hábitos.

El deporte es otra área en el mundo del entretenimiento que está al borde de una revolución de la información. Los equipos de fútbol en el Reino Unido "fueron vistos"al usar sensores inteligentes para medir la posición de sus jugadores en el campo y su frecuencia cardíaca. Pero esto es solo el comienzo: muchos equipos de baloncesto y béisbol analizan los datos de las grabaciones de video y los sensores de sus jugadores y equipos opuestos, convirtiendo el campo de batalla de los músculos y el espíritu en un campo de batalla de datos.

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Moneyball es solo el comienzo

Estarás lleno de datos: gran cita en agricultura

Los sensores y sensores, la videovigilancia y los dispositivos portátiles se están convirtiendo en una realidad no solo de la vida humana, sino también de la agricultura. Climate Corporation, una división del gigante agrícola Monsanto, trabaja con explotaciones agrícolas , granjas y desarrolladores de software minorista para integrarlos en una única y poderosa red Climate FieldView basada en datos. Climate FieldView proporciona a los agricultores una visualización detallada de los procesos de producción agrícola, combinada con datos sobre las necesidades del mercado de alimentos que les permiten tomar decisiones informadas efectivas.

Los agricultores tienen acceso a datos sobre el clima, las condiciones del suelo, la humedad, la maduración de la fruta, el progreso del crecimiento y las condiciones del ganado. Esta información le permite maximizar y optimizar la producción para las necesidades del mercado en tiempo real.

Durante la Gran Depresión de la década de 1930, los agricultores a menudo tuvieron que destruir el pan cosechado y verter la leche de la leche. Con la ayuda de las tecnologías de big data en el siglo XXI, estos problemas pueden evitarse y la necesidad de medidas tan dramáticas ya no existirá.

Gracias a los grandes datos, el Internet de las cosas y la tecnología en la nube, hay mejores productos disponibles para un número cada vez mayor de personas.

Comercio y publicidad

Las compras en línea ya pueden considerarse una forma tradicional y predecible de aplicar big data. Amazon fue uno de los pioneros en el uso de big data en las ventas en línea, comparando las compras realizadas por sus usuarios, comparándolas con lo que otros compraron e intentando predecir lo que su cliente podría necesitar o querer comprar a continuación. Ahora estas tecnologías se utilizan en casi cualquier tienda en línea grande.

La publicidad en línea es otra aplicación importante de big data. Quizás Big Data podrá "matar" anuncios en su sentido habitual. Después de todo, ¿cómo se suele llamar publicidad a la gente? Intrusión de informes de algo innecesario. Pero al mismo tiempo, todas las personas tienen necesidades y problemas, en busca de una solución para la que gastamos una gran cantidad de tiempo y esfuerzo. La publicidad que satisface exactamente las necesidades del usuario ya no es publicidad, sino consejos útiles.

Pero para alcanzar ese nivel de utilidad (habiendo perdido la desagradable "publicidad" en el camino), los vendedores necesitan conocer a sus clientes mejor que ellos mismos. Las empresas buscan a sus clientes y literalmente intentan adivinar sus deseos en función de los sitios que visitan, su compra y su historial de búsqueda.

El resultado de esto será un poco paradójico: habiéndose convertido, gracias a Big Data, intuitivo, la publicidad dejará de ser percibida como algo negativo: solo el mundo a su alrededor será percibido un poco más amable con las personas, siempre listo para venir al rescate y ofrecer exactamente lo que una persona necesita o necesita aquí y ahora o en el futuro previsible.

La gamificación es otra tendencia importante en el marketing moderno. La gamificación incluye elementos del comportamiento del juego en las acciones cotidianas que no son del juego, lo que le permite involucrar a las personas en procesos que aparentemente no son los más interesantes, alentándolos a participar en ellos más profundamente y lograr más. Uno de los ejemplos más antiguos de gamificación es el programa de acumulación de millas de vuelo, diseñado para acumular y retener clientes regulares de aerolíneas.

Para que los programas de lealtad sean más efectivos, las empresas necesitan más datos sobre las necesidades e intenciones de sus clientes y su comportamiento. Pero, como resultado, las empresas aprenden a ofrecer a sus clientes no solo lo que necesitan, sino también de la manera más amigable y fascinante.

La seguridad

¿Alguna vez, al intentar pagar su compra con una tarjeta en línea, recibió una llamada del servicio de seguridad de su banco?

Por supuesto, esta es una señal positiva; después de todo, esto significa que los servicios de seguridad realmente están funcionando. La seguridad, aunque deseable, tiene un precio.

Como mostró el análisis del comportamiento de 20 millones de titulares de tarjetas, en el caso de dos incidentes de este tipo durante los seis meses en que la transacción realizada por el usuario se consideró sospechosa, los costos de la tarjeta "sospechosa" disminuyeron en un promedio del 15% en los próximos seis meses, y cada quinto el titular dejó de usarlo por completo.

Para las empresas, es importante no solo combatir el fraude, sino también hacer que esta lucha sea lo menos visible para los usuarios como sea posible. El análisis de big data que utiliza el aprendizaje automático le permite crear modelos de "buen" comportamiento del usuario, dice Kurt Long, fundador de FairWarning, una compañía de protección de datos.

Cuantos más datos, más eficientemente la red captura peces depredadores, lo que permite a los usuarios comunes disfrutar de una navegación segura en el océano de las transacciones financieras. Gracias a trabajar con grandes fechas, los bancos modernos no solo detectan transacciones fraudulentas, sino incluso el robo de identidad antes de que ocurran.

Sin embargo, las necesidades de seguridad en línea de las personas no son limitadas. Trabajar con Big Data literalmente hace que las calles y hogares de la ciudad sean más seguros. Los residentes de las megaciudades de Londres a Moscú ya están acostumbrados al hecho de que la policía virtual a través de las cámaras mira lo que está sucediendo literalmente en cada esquina.

Por supuesto, esto da lugar a muchos problemas de la nueva era, incluidas las preocupaciones sobre la protección de datos personales y todo tipo de abusos. Pero no se puede negar que simplemente atacar a un civil y esconderse en la oscuridad ahora se ha vuelto mucho más difícil.

El futuro de la seguridad de big data es un estado de derecho predictivo. No como en la película "Minority Report", por supuesto, mucho más extensamente. Y más efectivo.

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"Detente, funciona"

Big Brother ayuda a identificar las áreas más criminógenas, el momento y el lugar de la creciente amenaza criminal, y toma todas las medidas necesarias: desde el banal "policía de la esquina" hasta las inversiones en redes sociales y la formación de regiones desfavorecidas.

Salud y Medicina

En medio de la pandemia de coronavirus y la crisis económica resultante en todo el mundo, este tema es particularmente relevante.

Big Date ya ha proporcionado importantes avances en la atención médica: la recopilación, el intercambio y el estudio de los datos acumulados por científicos y profesionales avanza la investigación, y permite mejorar el desarrollo médico, el diagnóstico, el tratamiento y la atención al paciente. En todo el mundo, incluida Rusia, la nube digital está reemplazando los registros médicos de papel grueso. Pero la recopilación y el procesamiento de datos que ya buscan ayuda médica no es el cambio más importante que el trabajo con big data trae al cuidado de la salud de las personas.

El mejor tratamiento es la prevención. Y aquí, el trabajo con big data se lleva a cabo en dos grandes frentes: individual y estatal.

A nivel individual, la acumulación tanto de datos de investigadores como de datos estadísticos de dispositivos portátiles le permite rastrear los riesgos de enfermedades y recomendar los controles y la actividad física necesarios.

A nivel estatal, la contribución y la importancia de los grandes datos en la atención médica es aún mayor, lo que le permite controlar los riesgos y las amenazas para poblaciones enteras, planificar el desarrollo de la infraestructura médica e incluso las políticas sociales y económicas.

Sin embargo, en medio de una pandemia, la importancia de los grandes datos ha crecido en un orden de magnitud.

Hay dos formas de vencer una epidemia sin esperar a que una gran parte de la humanidad se enferme: desarrollando una vacuna o medicamento contra el coronavirus, o tomando el control de su propagación.

En ambos casos, trabajar con grandes cantidades de datos juega un papel muy importante.

El desarrollo de una vacuna, cuya demanda potencial es de miles de millones de personas, es una tarea a gran escala, que incluye muchas rondas de ensayos clínicos, desde pequeños grupos de voluntarios hasta miles de personas en las etapas finales de las pruebas. En una situación de pandemia, esto requiere la coordinación de laboratorios en todo el planeta, lo que implica el intercambio y el procesamiento de una gran cantidad de datos.

Aún más importante es el papel de las grandes fechas en el control de la propagación del coronavirus. Como la experiencia ya ha demostrado, muchos casos de brotes están asociados con super-eventos, cuando una infección masiva comenzó en un lugar determinado o durante un gran evento. Por ejemplo, el último brote notable de enfermedad en Corea del Sur fue causado por una sola persona que, siendo portadora asintomática, infectó a cientos de personas durante un fin de semana de fiestas en el barrio de clubes de Seúl.

Por lo tanto, muchos países del mundo, desde Alemania hasta la India, ya están lanzando aplicaciones que permiten de una forma u otra rastrear el movimiento y los contactos sociales de los usuarios, de modo que en caso de detección de una enfermedad en uno de ellos a tiempo para advertir sobre la necesidad de autoaislamiento de otras personas.

De hecho, trabajar con grandes datos hace que la cuarentena sea inteligente al minimizar los efectos de la pandemia tanto en la salud humana como en las economías.

La complejidad, escala y duración del desarrollo de la vacuna, su lanzamiento al mercado y la vacunación de miles de millones de personas en todo el mundo significa que la amenaza del coronavirus no pasa rápidamente. Según los científicos, antes de la vacunación masiva todavía es al menos un año. Pero poner la economía de todo el mundo en autoaislamiento durante más de un año no funcionará. La cuarentena inteligente con el control de la propagación del virus a través del trabajo con grandes datos es lo principal que ayudará a la humanidad a sobrevivir el tiempo restante antes de la aparición de un medio eficaz para combatir el coronavirus.

La encarnación física de big data

Los grandes datos son, ante todo, matemáticas, pero trabajar con ellos no tiene que limitarse solo al pensamiento abstracto. Otras formas de percibir también pueden ayudar. Big Data ya está estrechamente relacionado con otros nuevos productos potentes: tecnología en la nube, Internet de las cosas, robótica, la creciente fuerza de las tecnologías AR y VR.

Y la visualización de big data es un área de trabajo interesante e independiente con ellos. La tecnología de impresión 3D viene al rescate. Aquí, por ejemplo, se ve como la visualización de las teclas por frecuencia de uso:

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Esto, por supuesto, es, hasta ahora, en sentido literal, juguetes. Pero, como muchas otras tecnologías de esta revisión, tienen un gran futuro.

¿Cuáles crees que son las aplicaciones de Big Data todavía?

¿Dónde se aplican las tecnologías de Big Data hoy?