El Big Data es uno de los pilares de nuestro futuro cada vez más digital. Este pronóstico está tan contrastado en el contexto actual que es prácticamente indiscutible, salvo algún tipo de catástrofe social o planetaria importante.

La simple razón es esta: a medida que nuestras vidas, actividad económica, hábitos personales y tejido social se digitalizan cada vez más, producen inmensas y crecientes cantidades de datos sobre nuestra actividad. Estos datos siempre se almacenan en algún lugar, ya sea por corporaciones o agencias gubernamentales, y si están allí, diferentes intereses encontrarán diferentes usos para este maremagnum de información.

Algunos de estos usos tienen el potencial de ser francamente peligrosos, especialmente en términos de privacidad personal y abuso corporativo / gubernamental. Cualquiera que sea el caso para cualquiera de ellos, las siguientes son algunas de las principales tendencias en Big Data y análisis de datos que se expandirán en 2022 y más allá.

Primero, ¿Qué es Big Data?

Para comprender mejor las tendencias de Big Data, primero debemos definir esta área de una manera que la separe de los conjuntos de datos digitales ordinarios. En pocas palabras, el Big Data es información que contiene una inmensa variedad de fuentes y origenes, que llegan en volúmenes exponencialmente crecientes y no pueden ser categorizados o analizados por el software de procesamiento tradicional y mucho menos por analistas humanos.

En otras palabras, el Big Data conlleva procesar datos de diversas fuentes, a gran velocidad y con una gran variedad de datos, incluyendo datos no estructurados también. La velocidad, el volumen y la variedad se consideran comúnmente como las “tres V” que definen el Big Data como diferente de los volúmenes normales de flujo de datos.

Migración a la nube

La migración a la nube ha sido una parte integral de Big Data y análisis de datos durante años. De hecho, es uno de los componentes esenciales de estas tecnologías interconectadas. Después de todo, ¿cómo podemos recopilar y analizar inmensas cantidades de datos si no son directamente accesibles para los tipos de software de análisis de datos y sistemas de IA que son capaces de manejarlos? Poder acceder y usar Big Data requiere la migración a la nube desde sus fuentes más localizadas. El “cloud computing” y el Big Data llevan años de la mano, y su colaboración continuará expandiéndose en 2022 y más allá.

Publicidad y Marketing Personalizados

Uno de los principales usos para gran parte de los volúmenes de datos de negocios, consumidores y otros datos recopilados hoy en día es la publicidad y la personalización de contenidos. Esto se aplica especialmente a los datos de los consumidores sobre hábitos e intereses personales recopilados a gran escala. Las primeras partes del uso de estos datos implicaban dirigirlos a individuos, empresas u organizaciones de manera específica para sus intereses. En DataCentric tenemos varios ejemplos de ello, por ejemplo, desde Xcampaign podemos hacer un emailing a un millón de personas, personalizando no sólo cuestiones generales como su sexo o nombre, sino un contenido completamente individualizado en función de sus intereses y navegación pasada.

Uno de los próximos pasos, que ya se está refinando en 2022, es añadir también un aspecto predictivo a los anuncios o campañas de marketing. En otras palabras, nos centramos no solo en la orientación basada en intereses o necesidades actuales, sino también en apuntar el marketing hacia las necesidades e intereses que podemos predecir a partir de estos.  En la competencia cada vez más feroz por los globos oculares y los oídos en la Internet actual, el marketing predictivo y la publicidad de calidad se volverán inmensamente valiosos para los vendedores.

Internet de las cosas

El Internet de las cosas (IoT) verá un enorme crecimiento en un futuro muy cercano y parte de esto se expandirá aún más en este mismo año. La razón es simple: los dispositivos de Internet de las cosas, o dispositivos clásicamente no informáticos que ahora vienen con capacidad de procesamiento y recolección de datos computerizados, se están volviendo cada vez más comunes y su producción de datos será interesante para muchas partes.

Ejemplos de dispositivos IoT incluyen lavadoras, piezas de automóviles, electrodomésticos de cocina, herramientas domésticas y maquinaria comercial de todo tipo. Muchos de estos ya contienen computadoras internas y funcionan completamente solo si están conectados a redes de banda ancha. Tan peligrosa como esta tendencia es desde una perspectiva de privacidad, también se está volviendo inevitablemente cada vez más interesante por el creciente volumen de información altamente personalizada que crea.

Mejoras predictivas

Aparte de los casos de uso predictivos de marketing y publicidad, el análisis de Big Data continuará refinándose para trabajar para mejorar las capacidades de predecir el futuro, con todo lo complicado que ello supone. Estos se aplicarán a los mercados financieros, las crisis políticas, las situaciones de salud pública y muchos otros contextos que son relevantes tanto para los programas empresariales como gubernamentales.

También se espera que las ONG se beneficien de estas tendencias de refinamiento predictivo que se agudizarán cada vez más en 2022. De hecho, una de las principales áreas del futuro desarrollo de análisis de Big Data radicará en mejorar su capacidad predictiva para que pueda usarse por adelantado, en lugar de reactivamente. Las mejoras predictivas a través de Big Data serán especialmente importantes para problemas prácticos como la gestión del tráfico, la atención médica y la previsión de tendencias económicas.

Pero entendámonos, en la mayor parte de los casos no se buscan predicciones seguras, siempre va a haber un margen de error, lo que buscamos es reducirlo al máximo. En ese sentido, desde el equipo analítico de DataCentric generamos muchos scores que nos permiten mejorar la efectividad de una segmentación o hacer un prescreening de posibles morosos.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

A medida que el volumen de contenido producido e ingerido en grandes conjuntos de datos incluye cada vez más contenido de texto, video y audio producido por personas, las tecnologías de IA que se están desarrollando para el procesamiento del lenguaje natural serán extremadamente importantes. La IA de NLP tendrá que ser capaz de leer y luego interpretar las entradas audiovisuales humanas de manera más efectiva y precisa, y el volumen de estas crecerá enormemente en los próximos años a medida que más personas creen contenido individual a través de fuentes de redes sociales.

Filtrado y calificación de datos

Big Data también significa gestionar un gran ruido que debe clasificarse para obtener pepitas útiles de información procesable. El eterno reto del data-mining. Ser capaz de hacer esto requiere un mejor filtrado y calificación de datos. La importancia de estas cosas radicará en clasificar las tendencias genuinas de la desinformación, la mala dirección y una avalancha general de datos que podrían no ser relevantes para ningún caso de uso específico, pero que deben examinarse de alguna manera para medir su utilidad.

Los programas y algoritmos de IA mejorarán aún más en 2022 en aras de mejorar la filtración y calificación de datos. Las organizaciones que pueden crear o usar mejor estas herramientas tendrán una ventaja sobre las que no pueden. En este sentido, una de las fases esenciales en el que ayudamos a nuestros clientes es en las tareas iniciales imprescindibles de limpiar y relacionar datos a través de nuestras herramientas de calidad de datos.

OSINT

Las herramientas de Big Data y la infraestructura de almacenamiento siguen siendo lo suficientemente caras como para no ser prácticas para los actores que trabajan con algo menos que presupuestos corporativos o gubernamentales. Sin embargo, esto cambiará y podría crear una nueva ola de avances OSINT (inteligencia de código abierto) que están realmente fuera del ámbito de lo que planean el gobierno o las grandes organizaciones empresariales.

Los casos recientes de OSINT que se utilizan y filtran a menor escala (sin usar niveles de análisis y procesamiento de Big Data) incluyen las iniciativas de seguimiento no gubernamentales de los movimientos militares rusos en la invasión de Ucrania y las iniciativas de informes de investigación de organizaciones como Bellingcat. Estos se expandirán y, finalmente, harán uso del análisis de Big Data, tal vez no en 2022, pero no demasiado lejos en el futuro.

Enfermedad e investigación social

A raíz de la inmensamente costosa y mortal pandemia de COVID-19 que se apoderó del mundo desde principios de 2020, el uso de datos para predicciones médicas e investigación masiva ha sido ferozmente debatido en muchos círculos políticos. El análisis de Big Data jugará un papel absolutamente importante en la promoción de este tipo de investigación para que las pandemias puedan entenderse y gestionarse mejor.

Un obstáculo para el Big Data médico es el acceso a los registros médicos en numerosas jurisdicciones.

Ciberseguridad

Los grandes datos recopilados en servidores en la nube masivos y distribuidos administrados por muchas organizaciones con niveles variables de calidad de seguridad serán extremadamente vulnerables a los crecientes problemas de ciberseguridad que afectan a todos los usos de datos digitales. Así como los hackers están filtrando cada vez más información de las bases de datos convencionales de las empresas o simplemente manteniendo dichas bases de datos como rehenes con ransomware, potencialmente podrán hacer lo mismo con conjuntos de Big Data verdaderamente enormes, posiblemente con consecuencias muy costosas para la privacidad, los negocios y la política gubernamental.

Iniciativas de privacidad

Una gran proporción de las fuentes de Big Data proviene directamente de individuos conectados a Internet, y otra parte importante proviene de las bases de datos de las organizaciones que recopilan información individual de sus usuarios. Todas estas fuentes de información hacen que estas personas (incluyéndonos a todos) sean cada vez más vulnerables a tener su información más personal y privada expuesta a muchas otras. Ese es el problema existente.

Una situación aún más aterradora surgirá a medida que los tesoros de Big Data se extraigan, analicen y filtren mejor en patrones predictivos. La información utilizada para estas mejoras de datos se explotará de maneras que podrían causar enormes deterioros de la privacidad para miles de millones de personas.

En DataCentric tenemos por principio, el “compliance by design”. Es decir, articular desde el inicio cualquier nuevo producto o solución de datos con mimbres que cumplan la normativa vigente y una trasparencia en el uso de datos personales.

Big Data en resolución de problemas

Si usted o su organización también quieren hacer uso de las principales tendencias de análisis de Big Data de 2022 por varias razones, no necesariamente necesita la capacidad técnica y de hardware para hacerlo por su cuenta. Data Centric se especializa en la gestión de datos, el enriquecimiento, el análisis y la activación de insights en acciones de negocio y de marketing.  Podemos ayudarte.