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Fintech 18 abr 2017

Diez realidades sociales que ya están cambiando gracias al 'big data'

De la medicina a las finanzas, el tratamiento a gran escala de los datos empieza a mostrar su capacidad de transformar las sociedades contemporáneas. Los grandes cambios sociales no llegan de un día para otro: se van haciendo cotidianos progresivamente, hasta que pierden su carácter revolucionario. Hace años, los coches híbridos hacían girar la cabeza de los peatones; hoy son los eléctricos los que, al menos en las grandes ciudades, están dejando de ser toda una rareza.

Algo parecido comienza a ocurrir con algunos de los usos del big data: aunque es muy probable que sus aplicaciones más impactantes tengan aún que llegar, ya está cambiando, sutilmente, algunos usos sociales. Estos son diez de los más llamativos.

1.- El cerebro de las ciudades inteligentes

Si gran parte de los datos que están transformando las sociedades surgen de lo que los ciudadanos comparten en redes sociales y de los sensores interconectados de los objetos -el Internet de las cosas-, ¿qué mejor lugar para sacar partido al big data que las ciudades, que aglutinan al 53% de la población mundial y donde se sitúan la mayoría de esos objetos interconectados?

El big data es el corazón de las smart cities, esas urbes todavía del futuro donde las rutas de camión de la basura, el recorrido del autobús, la cadencia de los semáforos, la limpieza con agua de las calles… se programarán en función de los datos que suministran los sensores inteligentes y los propios ciudadanos. Las ciudades inteligentes tienen aún un largo recorrido para convertirse en realidad, pero algunas, como Santander, ya llevan un buen trecho recorrido.

2.- Cuidar mejor nuestra salud

Los médicos necesitan tener datos de sus pacientes, y cuantos más datos tengan, mejor, pues toda esa información les servirá no solo para tratar sus enfermedades, sino también para prevenirlas. Esta premisa, tan vieja como la medicina, adquiere ahora una nueva dimensión con el big data y el auge de los wearables, como las pulseras que miden cuántos pasos damos al día y las horas que dormimos. Además, existen varias apps que nos permiten monitorizar nuestra dieta y almacenar información al respecto.

En un futuro cercano, los pacientes podrán compartir telemáticamente con sus doctores toda esta información, en busca de pautas que expliquen su malestar o enfermedad. Además, toda esa información biométrica se puede compartir en la nube: el médico puede analizar los datos de cientos de pacientes de características morfológicas semejantes, siempre a la búsqueda del mejor tratamiento. Todo esa información se compartirá en la nube, con la protección de datos necesaria.

Las empresas también están recorriendo parte de este camino. IBM y Apple firmaron un acuerdo hace dos años por el que los usuarios del iPhone y del Apple Watch pueden subir datos biométricos a la nube de IBM Watson, con el objetivo de que los complejos algoritmos de la tecnología de inteligencia artificial de IBM los analice en tiempo real en busca de mejores tratamientos médicos.

3.- Una herramienta para la investigación médica y farmacológica

La investigación médica a gran escala también trabaja con big data. Ha sido, por ejemplo, la herramienta con la que los estudiosos, cruzando sus datos, han descubierto que la imipramina, un antidepresivo, puede tener potencial en la lucha contra determinados cánceres de pulmón.

También en la lucha contra el cáncer, destaca la Oncology Cloud, una iniciativa de Flatiron Health, una empresa estadounidense creada específicamente para desarrollar software que avance en la lucha contra los tumores y en la que han invertido Google y la farmacéutica Roche. En su ‘nube oncológica’ Flatiron recoge datos de enfermos de cáncer para la investigación clínica. Según sus datos, el 96% de los datos disponibles de estos pacientes no son analizados, un lujo que la investigación médica ya no está dispuesta a permitirse.

4.- Ayuda para combatir las grandes catástrofes naturales

Los expertos delimitan cuatro fases en la gestión de desastres naturales como terremotos y huracanes: prevención, preparación, respuesta y recuperación. El big data no puede evitar los grandes daños que provoca en estos casos la naturaleza, pero sí mitigarlos, y en distintas fases.

Un buen ejemplo es el de la empresa Terra Seismic, que asegura que gracias a la monitorización constante de los datos de los satélites y de factores ambientales puede predecir un terremoto en cualquier parte del planeta con una precisión del 90%.

En las fases de respuesta y recuperación destaca especialmente un proyecto de BBVA Data & Analytics y UN Global Pulse, que han estudiado al detalle el impacto económico del paso del huracán Odile por la Baja California Sur (2014). Con los datos de los pagos realizados a través de terminales en punto de venta (TPV) y las retiradas de efectivo en cajeros que realizaron más de 100.000 clientes de BBVA Bancomer, obtuvieron indicadores aproximados del impacto económico y la resistencia de las personas de la región. El estudio permite responder a una serie de preguntas básicas (¿qué compra la gente para prepararse ante un huracán?, ¿cuánto tiempo tarda en recuperarse la actividad económica?, ¿qué sectores económicos se recuperan primero?) como primer paso para establecer un método operativo in situ ante las catástrofes.

5.- Más transparencia en los mercados financieros internacionales

El dictamen que en 2011 elaboró la Comisión Nacional de Estados Unidos sobre las causas de la crisis económica y financiera global que desencadenó la quiebra de Lehman Brothers (2008) fue muy claro sobre los efectos perniciosos, para todo el sistema, de la opacidad.

Unos cuantos años después, el big data ha supuesto un enorme avance en la resolución de este problema. Los avances técnicos en el tratamiento de los datos, y su más fácil acceso, permiten que los mercados financieros funcionen de forma más eficiente y que los posibles fraudes sean mucho más fáciles de detectar a tiempo.

6.- Mayor productividad agrícola y ganadera

Los agricultores del siglo XXI ya no solo miran al cielo y recurren a la experiencia acumulada para tomar decisiones de negocio. Ahora, términos que hasta hace poco desconocían, como GPS, big data, drones y wearables -para animales-, son clave para mejorar la rentabilidad de los negocios agrícolas y ganaderos.

Gracias a los drones con sensores especializados y a los GPS, los empresarios del campo pueden contar con mapas en los que miden la rentabilidad por hectárea con una precisión más que aceptable, además de detectar posibles plagas o anomalías con el riego o el uso de fertilizantes. Respecto a la ganadería, el uso de collares permite evitar posibles pérdidas de los animales, así como detectar pautas de su comportamiento que pueden ser síntoma de que están enfermos. Una startup portuguesa, Sensefinity, ha sido de las pioneras en lo que ellos mismos denominan la smart farm, la granja inteligente.

7.- Una ‘brújula’ para los precios

Encontrar el precio justo para sus productos o servicios es para muchas empresas que compiten en mercados hipercompetitivos la clave del éxito. McKinsey estima que una subida del precio del 1%, si no supone ninguna pérdida de volumen, se traduce en un aumento medio del 8,7% del beneficio operativo. Pero acertar no es nada fácil: la misma consultora estima que alrededor del 30% de las decisiones de precio de las empresas son erróneas.

La buena noticia es que gracias al big data las empresas tienen ahora más fácil acertar, porque pueden conocer mejor a sus clientes. Incluso la enorme cantidad de datos a disposición de las empresas abre la puerta a los precios personalizados, una posibilidad de tantas implicaciones que la anterior Administración estadounidense llegó a publicar un informe específico sobre el tema.

8.- Nuevas claves para la logística empresarial

La gestión logística siempre ha tenido mucho que ver con la analítica y la estadística. Lo que ha cambiado gracias al big data es que ahora la información es mucho mayor, fluye casi en tiempo real y, sobre todo, no siempre está estructurada.

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Un ejemplo puede ser la dirección logística de una cadena de tiendas de ropa. Hasta ahora, decidía en función de datos estructurados, como el número de prendas de su stock y el espacio de sus almacenes. Pero ahora también puede manejar datos sobre si el invierno llega antes de lo previsto o la primavera va a ser particularmente lluviosa. Y además, sabe si en redes sociales como Instagram se está hablando especialmente de un tipo de prenda que se ha puesto de moda, como, por ejemplo, los leggins para mujeres de colores chillones. Si esa empresa es capaz de analizar toda esta nueva información, todo ese big data, extraer conclusiones y aplicarlas, su gestión logística, y en consecuencia su negocio, será mucho mejor.

9.- El big data transforma las campañas electorales

Al igual que una gran empresa, los partidos políticos tienen ahora sobre la mesa una enorme cantidad de datos sobre los ciudadanos. Ya no sólo saben cómo se vota en cada manzana de la ciudad, sino que pueden conocer, gracias a las redes sociales, qué medios de comunicación siguen los que también tienen interés en determinados políticos. Es un enorme avance para sus técnicas de microtargeting, es decir, las campañas que apuntan a electores muy concretos en los temas específicos que les interesan.

Algunos científicos sociales han advertido de que ese enfoque de las campañas electorales cambia, de hecho, el clima político. Ahora los candidatos se esfuerzan más por galvanizar a sus partidarios: los tienen perfectamente localizados y es más barato y rápido convencerles que luchar por el voto de los indecisos. La consecuencia sería que las sociedades se polarizan excesivamente, obviando las posiciones más moderadas.

10.- Un nuevo género informativo: el periodismo de datos

Los lamentos de los profesionales del periodismo por la disrupción digital son recurrentes pero, además de la quiebra de un modelo de negocio basado en los productos impresos -con su gravísimo impacto en el empleo-, la tecnología también supone nuevas oportunidades para el sector.

Una de las más destacadas es el llamado periodismo de datos, un nuevo género periodístico que básicamente consiste en analizar, ordenar y contextualizar todo el torrente de datos sobre un tema muy concreto. Ahora el periodismo, gracias al big data, puede explicarnos con toda precisión dónde y cuándo se producen los mayores atascos o los índices de criminalidad por barrios, pero el periodismo de datos no solo es una herramienta de análisis; también sirve para destapar noticias -las desviaciones de la pauta estadística suelen serlo- y posibles corrupciones, aumentando la transparencia de las sociedades.

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