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Hace unas semanas estuve dando una ponencia sobre Big Data en el OpenD junto con David Gómez, compañero, socio y amigo; y Carlos Ruíz, de Isoco. El objetivo de la ponencia era llevar a cabo una introducción al Big Data, mostrar mi enfoque marketiniano; complementando así el de David, relacionado con el proyecto Hiyalife, y el de Carlos con la web semántica.

Aunque tenéis la presentación, os dejo a continuación algunos highlights de la ponencia.

Definición. Big Data en el sector de las tecnologías de la información y la comunicación hace referencia a grandes conjuntos de datos que por la velocidad a la que se generan; las múltiples fuentes y formatos; y la capacidad de procesos; es realmente complicado trabajar con ellos. Es importante recalcar la conjunción de tamaño, velocidad, diversidad y capacidad de proceso.

BuzzWord 2012. Big Data es el BuzzWord del 2012 porque define el principal reto de la innovación tecnológica. Big Data no solamente es la capacidad de almacenamiento de la información generada por múltiples fuentes y en múltiples formatos a gran velocidad, sino la capacidad de interconectarlos y generar una inteligencia colectiva, aplicable a cualquier ámbito.

Generación de información. Ciento diez mil millones de iPads de 16 GB completamente llenos. Ésa es la cantidad de datos que EMC e IDG calculan que se habrá producido en el mundo en 2011. O, en otros términos, 1,8 zettabytes (1,8 por 10 elevado a 21 bytes). Y se espera que la cantidad de datos almacenados se duplique cada dos años. En 2015 estaremos produciendo yottabytes (1 por 10 elevado a 24). Ya se están buscando nuevos nombres para los múltiplos que se espera ver llegar.

La información es poder. Un informe del Foro Económico Mundial declaró que los datos constituyen una nueva clase de activo económico, como la moneda o el oro. Plataformas como Facebook, Twitter o Google son ricos en este activo, valen lo que valen sus bases de datos y su capacidad de extraer información útil de ellas.

Variedad de fuentes y formatos. Lo más complejo del Big Data es la variedad de formatos, implicando que haya datos no estructurados y que no siguen las características ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) como fotos, vídeos o información proveniente de redes sociales. Esto genera la necesidad de nuevas tecnologías y mecanismos para poder alojarlos y poder ser procesados. Os dejo a continuación algunos ejemplos:

• MapReduce. Framework de hardware distribuido (cluster o grids) que divide los problemas en subproblemas (Map) y luego recopilas las mini-respuestas (Reduce) para generar conclusiones. La solución más común es Hadoop. Este modelo fue creado y promovido por Google.
• NoSQL Database. Amplia clase de sistemas de gestión de bases de datos que difieren del modelo clásico del sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) en múltiples aspectos: no usan SQL como el principal lenguaje de consultas, los datos almacenados no requieren estructuras fijas como tablas, no garantizan ACID y escalan bien horizontalmente (ej: MongoDB, Cassandra, BigTable)
• Algoritmos genéticos. Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describen el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico. Con la inteligencia artificial, surgieron los algoritmos genéticos, inspirados en la evolución biológica, quienes evolucionan sometidos a mutaciones y recombinaciones genéticas.
• Recaptcha. reCAPTCHA es una extensión de la prueba CAPTCHA y se utiliza para reconocer texto presente en imágenes. Se usa para determinar si el usuario es o no humano, al igual que para mejorar la digitalización de textos. Google compró Recaptcha.
• Reconocimiento de patrones. El reconocimiento de patrones es la ciencia que se ocupa de los procesos sobre ingeniería, computación y matemáticas relacionados con objetos físicos o abstractos, con el propósito de extraer información que permita establecer propiedades de entre conjuntos de dichos objetos.
• NUI (Natural User Interface). Interfaz que permite interactuar con un sistema sin utilizar sistemas de mando o dispositivos de entrada de las GUI (ratón, teclado…) y en su lugar, se hace uso de movimientos gestuales. Un ejemplo es Kinect. Reconocimiento de gestos y movimientos. En este punto entra la tendencia emergente denominada como Internet de las cosas.

Los cuatro pilares. A nivel Big Data en el marketing hay cuatro grandes pilares: publicidad contextual y semántica; reputación y monitorización online; experiencia personalizada en base a información automatizada del usuario y gamificación. Todo nos lleva a la necesidad de un CRM social: Social CRM.

Privacidad. Todas las redes sociales tienen sistemas de configuración a nivel de privacidad. Esta configuración afecta a terceros, desde otros usuarios hasta empresas interesadas. Por esta razón, no solamente debes tener cuidado con la configuración de tu privacidad sino a qué aplicaciones otorgas permisos y qué permisos otorgas. Obviamente, la plataforma dispone de todos tus datos para poder comercializar con ellos.

Sin duda alguna, un campo tan apasionante como espeluznante. Nos estamos asomando a un grandísimo abismo donde todo está por definir, por descubrir, por aprender.