Una de las tendencias más grandes que no han dejado de crecer en los últimos 10 años es el Big Data, esas palabras las hemos escuchado muchas veces en los medios tecnológicos y con el tiempo ha ido creciendo a campos más especializados, sin embargo, aún hay duda de ¿exactamente qué es?
Esta duda existe porque la mayoría de las personas cree que cuando se habla de “Big Data” se refiere a datos en volumen o de gran tamaño, como señala su nombre en inglés. Sin embargo, va más allá de la compilación de datos en una cantidad enorme, también se trata del uso, manejo y análisis de toda esta información.
Toda esta información proviene de internet, aplicaciones, correo electrónico, redes sociales, sensores de movimientos, GPS de los teléfonos, clics, páginas que visitas, anuncios que se les visita, y que pueden ser cifras, texto, imágenes, audios y cualquier formato que se pueda almacenar en la nube.
Es así que, en su conjunto, brindan información más importante que solo el like a una página, sino explican tendencias, gustos, posibilidades de un segmento de la población, que sirve en muchos campos.
El reto de todo esto es la cantidad de información que actualmente se procesan en internet. De acuerdo a Statista, un portal de estadísticas alemán, la cantidad de datos creados en el mundo durante 2018 fue de 33 zettabytes (un zettabyte equivale a mil millones de terabytes). Esto es 16.5 veces más que el 2009.
Sin embargo, esta cantidad crecerá con el internet de las cosas, que se estima ascienda a los 2,142 zettabytes para 2035. Y para que esta información sea tratada correctamente se necesita de software, algoritmos y procesamientos únicos que permitan manejar toda esa información, por lo que también es necesario que crezcan los procesadores y servidores.
Sin embargo, por ahora existen procesamientos capaces de entender, analizar y utilizar de mejor forma toda esa información. El ejemplo más claro es lo que ofrece Google y Apple sobre movilidad en tiempos de covid-19.
Estas dos empresas están recabando información de movilidad de sus usuarios y los pone a la vista de cualquier interesado para determinar cuántas personas están siguiendo las indicaciones de sus gobiernos sobre quedarse en casa, porque demuestran que los usuarios de móviles han disminuído su andar por las calles.
Entonces, el Big Data es la enorme cantidad de información ordenada y catalogada para facilitar la toma de decisiones. Estas decisiones son tomadas por personas o algoritmos, lo que llamamos “machine learning” que no es más que el análisis de data y suposiciones en tendencias y respuestas ante la información que se les está proporcionando.
El Big Data en las finanzas
Una de las primeras industrias que decidieron tomar como una herramienta son las finanzas y la economía. Por ejemplo, cada vez es más común encontrar tendencias y estimaciones en tiempo real sobre el mercado gracias al Big Data. Un ejemplo es “Billion Prices Project”, una iniciativa el Massachusetts Institute of Technology
Esta iniciativa utiliza diariamente los precios recogidos de cientos de tiendas en línea de todo el mundo para llevar a cabo investigaciones sobre la macroeconomía y la economía internacional. Así en tiempo real puede obtener un índice de precios, dar promedios nacionales, comparar la evolución de la inflación oficial y la obtenida a partir de capturas de información sobre precios de tiendas online, y muchas otras cosas.
Pero esto no solo se queda así, en el sector bancario, uno de los usos más comunes es que permite entender mejor a los clientes y así minimizar riesgos a la hora dar créditos, por eso cada día es más común encontrar empresas que anuncian el préstamo sin buró, ya que se valen de toda la información a su alcance para otorgarlos.
El préstamo dejó de darse porque vayas presentable al banco, lleves documentos de tus ingresos y lo solicites, ahora con toda la información de tu persona disponible en cientos de lugares, un banco puede conocer tu capacidad de pago, tus ingresos, gastos, deudas y más, así puede elaborar un informe sobre tu préstamo y tener mejor planteado si te puede prestar o no.
Este es solo uno de los casos, sin embargo, en el mundo existen miles de personas que no tienen acceso a servicios financieros y por lo tanto, no cuentan con un historial crediticio que les permita obtener uno, así que a través del Big Data se puede analizar cada caso y permitir el acceso financiero a miles de personas.
Con el paso del tiempo, esto acabaría con los préstamos que son casi estafas: con un interés altísimo en caso de no pagar, con fraudes que terminen en robos de identidad y pondrá a las instituciones financieras a dar una servicio cada vez más personalizado y único, porque la tecnología se lo permite.
Así es, el dicho de la información es poder, jamás fue tan correcto, ya que las compañías de seguros, bancas, prestamistas, inversión y todo lo relacionado a las finanzas, pueden aprovechar el máximo para crear recomendaciones personalizadas sobre productos que pueden ser de interés para cada uno de sus clientes
Otro de los usos importantes que se les puede dar al Big Data en los servicios financieros, es el de maximizar recursos, ya que es más sencillo procesar la data, atender clientes, conocer sus inquietudes, mejorar sus procesos y evitar errores para brindar una atención única.
El uso de este tipo de tecnología propició al crecimiento de las llamadas Fintech, aquellas empresas dedicadas a servicios financieros pero utilizan herramientas tecnológicas que rompen con el paradigma establecido por el sistema financiero que llevaba años dictando cómo prestar dinero, financiarlo y trabajar con él.
Las Fintech, lo que venden a sus usuarios es el poder de decidir qué hacer con su dinero, así la mayoría de ellas te permiten tener un claro control de los ingresos y gastos de tu dinero, en qué gastas más, cómo podrías ahorrar, te ofrecen servicios para ahorrar, invertir o en qué proyectos gastar.
Estas nuevas entidades nacen, a diferencia de los bancos, con la capacidad de escalar, crecer y modificar sus modelos de negocio. Así que no son tan robustas como para quedar obsoletas en un instante y continúan obteniendo datos al conseguir nuevos usuarios, acceder a información de las entidades financieras, así como de las autoridades fiscales de cada país.
Así es, la autoridad de fiscalización de cada país está utilizando el Big Data para que los ciudadanos paguen impuestos de una manera más sencilla, ya que fiscalizan toda la información disponible de sus ciudadanos al cuadrar gastos hechos con tarjetas, facturas e ingresos como salarios y así estimar el pago de impuestos anuales o mensuales.
Los riesgos del Big Data
Hasta ahora hemos hablado de las ventajas del Big Data y cómo revolucionó las industrias, sin embargo, no todo es felicidad pues existen algunos riesgos o problemas de confiar todo al Big Data, por ello, hay que hablar al respecto.
Una de las cosas es la privacidad de los datos, ya que muchas empresas que están iniciando necesitan obtener bases de datos para generar un producto importante, sin embargo, pueden recurrir a prácticas poco éticas como comprar información que se ha obtenido de diversas maneras, muchas veces de forma ilegal o sin el consentimiento de las personas.
Así que el uso de datos está haciendo que cientos de negocios encuentren un nicho para recolectarlos y ofrecerlos a otras industrias. Recuerda que el Big Data se obtiene de casi cualquier interacción del usuario de internet como ver videos, participar en tests, resolver dudas o realizar sus compras por internet.
Otro punto es que significa un riesgo costoso para las empresas que decidan implementarlo. En primer lugar porque el equipo necesario para manejar una cantidad enorme de data es costoso y no cualquiera puede comprar equipo como si fueran dulces, así que la inversión es enorme.
En segundo lugar, nada garantiza que el modelo o información que se está obteniendo es de valor para la industria, así que tener miles de datos que no sirven para nada, puede resultar en esfuerzos estériles y frustantes para quien decida dedicarse a ello.
Finalmente, es necesario desarrollar un modelo o algoritmo que permite procesar los datos que se están proporcionado para obtener un producto final, porque dijimos que podría servir para miles de cosas, pero es necesario que un equipo se dedique a desarrollar un proceso de analítica y procesamiento de datos, que muchas veces no resulte en lo que se espera.
Es así, como una de las principales revoluciones aún necesita ajustes, trabajo y usos, pero también depende del usuario conocer sus derechos digitales para estar enterado de lo que se sabe de él por la información que comparte a través del internet, así que no todo es bueno, pero tampoco hay que satanizar las tecnologías que están cambiando al mundo.
Fuentes y referencias:
Valor del mercado de la industria big data mundial 2011-2018
Publicado por Rosa Fernández, 4 nov. 2019 Esta estadística presenta el valor de mercado de la industria big data en el mundo de 2011 a 2018 en millones de dólares estadounidenses. La facturación del sector presentó una tendencia creciente durante todo el periodo, con una cifra de valor de mercado superior a los 35.000 millones de euros en 2017. Conozca las previsiones hasta 2027 clicando en el enlace.
https://es.statista.com/estadisticas/598882/tamano-del-mercado-de-la-industria-big-data-mundial
Wall Street is chasing a data gold rush. Here’s our deep dive on its efforts to crack the code
https://www.businessinsider.com/future-big-data-wall-street-finance-industry-2019-6