Big Data archivos - El Alcázar de las Ideas

Big (good) data

David Cano — Mon, 15 Jul 2019 05:38:00 +0000

¿No es justo que alguien que se cuide pague menos por su seguro de salud o de vida? ¿Y que a una persona con unas probabilidades superiores de devolución de su deuda se le cargue un menor tipo de interés? ¿Y qué opinaría si recibiera menos publicidad o, al menos, mucho más vinculada a sus intereses? ¿Y si le pudieran planificar una dieta, unas vacaciones o una cartera de activos financieros que se ajustasen perfectamente a sus intereses, personalidad, hábitos de vida y circunstancias personales? Creo que la respuesta es sí: lo quiero, me apunto. Las empresas lo saben y llevan años intentando conocer lo mejor posible a sus clientes (primera lección de cualquier curso de marketing: «conoce a tu cliente»). Y estos, aunque lo niegan, en ocasiones (muchas) prefieren no perder tiempo y que lo que se les ofrezca sea el producto o servicio que se ajuste a lo que están buscando y a lo que más les conviene (es una sensación que yo tengo cada vez que voy a comprar ropa, por cierto).

Y en esta situación, llega el big dataque, como toda innovación tecnológica, genera un debate sobre si es PSI, es decir, si garantiza la Privacidad, es Segura y fomenta la Integración. Enrique Titos ya arrancaba el debate aquí y el libro de la abogada Paloma Llaneza aporta interesantes puntos de vista para discutir sobre ello. “En Datanomics hay datos, sólo datos, de cómo se recaba y se usa nuestra información personal, de cuáles han sido las consecuencias indeseables de estos datos… y cómo hemos mutado hacia una fe casi religiosa en que los datos son la solución y no el problema”. Queda claro cuál es el sesgo del libro. Y no digo que no tenga razón; y tampoco que no se hayan producido abusos y aprovechamientos ilícitos, pero veo el vaso medio lleno y creo que el big data es una innovación tecnológica que sirve para avanzar y para hacer una sociedad más justa. Ello sin menoscabo de que deba existir, y se garantice, el “derecho a volar por debajo del radar”, así como la seguridad de los datos. Y, para eso, es necesario que se intensifique la regulación sobre cómo se recaban y usan los datos, así como quién los usa. Y, por qué no, que se remunere a quienes los aportan de forma consciente o inconsciente (y, sobre todo, que nadie no sea consciente).

“Nuestra identidad digital es más completa, rugosa y precisa que el yo que creemos que somos. Incluye todos aquellos elementos de nuestro carácter que, aunque deseemos no tenerlos, existen. En el mundo de los datos, somos más nuestros dobles digitales que nosotros mismos”. Es decir, alguien nos conoce mejor que nosotros mismos. ¿Y acaso esto no puede ser positivo para ayudarnos, para ofrecernos lo que más nos conviene, para evitar perder el tiempo?

“No estamos lejos de valorar si vale la pena gastar recursos públicos en niños que prevemos que no van a ser brillantes en los estudios” lo reinterpreto como “no estamos lejos de evitar a algunos niños el martirio de tener que estudiar una carrera universitaria, sobre todo si se han equivocado eligiéndola, y de enseñarles la profesión para la que están más capacitados, aquella que desarrollando serán más felices”.

¿Y si podemos dejar de enviar o analizar CV de dos hojas gracias a que contamos con un big data en condiciones?

“Los prejuicios y las injusticias no han venido ni de los datos ni de los algoritmos”. No puedo estar más de acuerdo. Y, es más, lo que puede conseguir el big data es que la discriminación se realice de forma menos subjetiva y más fiable… o que incluso no caigamos en ella porque estaba basada en “conclusiones” equivocadas. Advierte la autora de que, en ocasiones, “no se busca causalidad sino correlación”, pero este es uno de los errores más frecuentes de quienes tratan de sacar conclusiones sin conocer correctamente las bases de la estadística inferencial. No es un problema del big data (los buenos data scientist no caen en este error), sino de los modelos utilizados, o de la propia intención de modelizarlo todo, cuando hay muchas cosas que no son modelizables, por más que tengamos una infinidad de datos. Los mercados financieros, por ejemplo. ¿Habríamos sido capaces de predecir el momento del estallido de la Gran Recesión de 2008-2009 si entonces hubiéramos tenido big data? ¿Y las intensas caídas de las cotizaciones como la observada en la parte final de 2018? Los “Errores tipo I” (rechazar hipótesis verdaderas) y los “Errores Tipo II” (aceptar hipótesis falsas) seguirán produciéndose, pero con menos probabilidad gracias al big data.

La cadena de valor del dato

Fuente: Elaboración propia

https://elalcazardelasideas.blogspot.com/2018/05/la-cadena-de-valor-del-dato.html

El campo de la medicina es uno de los que más recurren a la estimación a partir del muestreo. Pues bien, el big datano hace más que alimentar este muestreo de forma más nutrida, de aplicarlo vía inteligencia artificial para salvar vidas. ¿Le gustaría que el médico pudiera diagnosticarle en tiempo real? ¿Y el psicólogo? ¿Le asusta el “internet de los sentidos”? La próxima aplicación será hacer posible el análisis de los sentimientos en tiempo real a partir de datos como la temperatura corporal, el seguimiento ocular o los niveles de glucosa en sangre (aunque debo reconocer que esto sí da algo de miedo…).

La cadena de valor del dato

Fuente: Elaboración propia

Con lo que estoy muy de acuerdo es con la crítica que se hace a las redes sociales y la sensación de que seamos “tristes perros de Pàvlov conectados” buscando la recompensa vía like, retuit o nuevos seguidores. “Las redes sociales están llenas de recompensas impredecibles que captan, de manera permanente, la atención de sus usuarios, creando en ellos una rutina que obliga a verificar sus pantallas de forma habitual porque nunca saben cuándo ni cómo se va a producir la recompensa. El uso de las redes sociales provoca un aumento de la tristeza y el potencial de tener un impacto psicológico en los usuarios”. “Y si uno osa desconectarse, el servicio o la aplicación se encargará de mandar mensajes, ofertas o recompensas para llamar la atención del usuario y atraerlo de nuevo al servicio”. “Los mecanismos pull-to-refresh[1] o infinite scrolling de cualquier red social son desconcertantemente similares a una máquina tragaperras: cada vez que se desliza hacia abajo, no sabes lo que viene después. A veces es una hermosa foto. A veces es sólo un anuncio (Tristan Harris)”. “Cuando cambiamos nuestra foto de perfil Facebook sabe que es un momento en el que somos vulnerables a la aprobación social y lo coloca más arriba en el feed y por más tiempo, para que el usuario se sienta recompensado y reconfortado en su pertenencia a la comunidad de Facebook”. “Si alguien me sigue, ¿cómo no voy a seguirle?”. “Cuando uno recibe una invitación de alguien para conectarse, imagina que esa persona ha tomado una decisión consciente, cuando en realidad es probable que respondan inconscientemente a la lista de contactos sugeridos por la red social. En otras palabras, LinkedIn convierte nuestros impulsos inconscientes (para ‘agregar a una persona’) en nuevas obligaciones sociales que millones de personas se sienten obligadas a pagar”. “Si cuantificásemos el tiempo que empleamos en la labor de consultar y contestar mensajes irrelevantes o que podrían ser contestados al final del día, nos sorprenderíamos de los millones de horas de trabajo y de descanso que se pierden, con el impacto negativo en la productividad y la salud de todos nosotros”. Supongo que lleva asintiendo desde que comenzó el entrecomillado. El capítulo 6 (Adiction by design) debería ser de obligatoria lectura para cualquier usuario de redes sociales.

Una última reflexión, para la que pido ayuda a los expertos en big data: ¿puede alguien decirme cuántas veces aparecen las palabras “EEUU”, “China” y “Europa” en este libro? Me atrevo a apostar a que la frecuencia de “China” no es muy diferente a la de “EEUU” y superior cuando hablamos del futuro. A costa, claro, de la palabra “Europa”, muy poco presente. Este es un dato tremendo.

No creo que yo sea “dataísta”, pero sí me quedo con sus beneficios, por los cuales estoy dispuesto a pagar los costes que comporta. Pero esta es mi opinión. Lo importante es saber la de la autora, mucho más versada que yo y que aporta información muy relevante, y de una manera muy directa y amena. Un libro muy recomendable para tener criterio con el que debatir: ¿big data sí o no?

[1] Diseñado por Loren Brichter. https://en.wikipedia.org/wiki/Loren_Brichter

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La cadena de valor del dato

David Cano — Wed, 16 May 2018 05:51:00 +0000

La primera revolución industrial estuvo vinculada a la máquina de vapor. La segunda a la electricidad y la tercera a las tecnologías de la información y comunicación (TIC). Estamos inmersos en la cuarta, en la que el dato es el protagonista como eslabón principal de la transformación digital, como motor de crecimiento. Y es una revolución porque nunca antes pudieron captarse, almacenarse y procesarse datos como ahora. Los avances tecnológicos facilitan un nuevo desarrollo, una nueva disrupción. Estamos ante la denominada “cadena de valor del dato”, con claras implicaciones económicas y sociales: la Economía de los Datos.

Cadena de valor del dato

Esta cadena comienza con la generación del dato. De la mano de la digitalización, todo lo que sucede en nuestra vida cotidiana deja un rastro en forma de dato, la denominada huella digital. El dato es el petróleo del S-XXI: en bruto no tiene tanto valor, sino que requiere ser refinado para sacarle utilidad. Para ello es necesario la ciencia de los datos (data science), parte fundamental de esta cadena de valor, y que se puede definir como el conjunto de técnicas que permiten pasar de un almacén de datos a aplicaciones de valor con los mismos.

Generación de negocio a partir del dato

Y llegamos a la parte final, en la que algunas empresas generan negocio con el dato y otras a partir del dato. Si la inteligencia de negocio (business inteligence) permite explicar el pasado, la ciencia de datos posibilita un análisis predictivo e incluso prescriptivo… ¡en tiempo real!. La información que podemos extraer de los datos ayuda a las empresas a mejorar el conocimiento del cliente e incrementar la experiencia de usuario, a generar más ventas e, incluso, a crear nuevos negocios y servicios. En torno al dato se generan modelos de negocio hasta hace poco inimaginables, por inviables. Además, el big data puede permitir una reducción de costes mediante la detección y la resolución de ineficiencias.

Como sostienen los autores, el big data y el data science tienen un componente transversal en todos los sectores económicos y en empresas de todo tipo y tamaños. Y desde todos los ámbitos, las organizaciones están ya extrayendo valor de sus datos. Esto implica que exista necesidad de elevado número de profesionales cualificados y que, al ser un campo relativamente reciente, no se tengan las capacidades suficientes para poder desarrollar todas las posibles aplicaciones que impactaría en el negocio de las empresas. Director de datos (CDO), ingeniero de datos (big data engineer), científicos de datos o expertos en ciberseguridad y protección de datos (DPO) son sólo algunos ejemplos de las profesiones ya demandas.

Este es otro de ese manual divulgativo de obligatoria lectura para entender la disrupción tecnológica en la que estamos inmersos.

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Ciudades inteligentes: ciudades sostenibles e integradoras

David Cano — Fri, 04 May 2018 08:28:00 +0000

Es un hecho que se está incrementando la población urbana. ¡Horror! Dicen muchos, que prefieren vivir en el campo o en un pueblo. Lo expresan, sí, pero a tenor de las estadísticas, parece que se dice más de lo que se hace, o que sólo se aplica unos pocos días al año, o que sólo lo materializan quienes han alcanzado un determinado nivel patrimonial. Vivir en las zonas rurales puede ser una opción válida cuando se opta por un retiro, pero no tanto cuando se quiere investigar, innovar, crear, desarrollar, interactuar, etc. Insisto: digo vivir, no pasar unas vacaciones o una temporada.

Población rural y urbana (en millones)

Fuente: UN World Urbanization Propects

Las ciudades, desde sus orígenes, han sido centro de innovación económica, política, urbanística, cultural y social. Son los motores de las economías de los países y las proveedoras de bienes y servicios públicos decisivos para el bienestar y la cohesión social de sus habitantes. Las ciudades proporcionan economías de aglomeración generadoras de externalidades positivas derivadas de la concentración espacial a gran escala de actividades productivas y de personas.

El modelo de “concentración” ha funcionado, al menos hasta ahora, momento en el que muchas de las grandes ciudades se encuentran en un punto de inflexión en cuanto a sostenibilidad y ganancias de bienestar se refiere. Las externalidades negativas (congestión, contaminación, exclusión, etc.) estarían comenzando a reducir las eficiencias económicas de las ciudades, creando tensiones sociales e impactos ambientales. Soy un claro defensor de las grandes ciudades y apuesto por un aumento de su tamaño como elemento dinamizador del desarrollo, pero hemos llegado a un punto en el que se hace necesario que se transformen en “ciudades inteligentes”, esto es, que se apalanquen en las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), un conjunto de herramientas que hacen posible la existencia de las Smart Cities.

Las TIC se ponen al servicio de las ciudades para contribuir de forma costo-efectiva a mejorar la calidad y la eficiencia de la gestión de de los recursos y de la provisión de servicios de carácter o ámbito municipal. El gran reto es la adaptación e integración de infraestructuras y procesos tradicionales ya existentes y en funcionamiento a unos inteligentes y conectados (IoT). La premisa inicial de una Smart City es su condición de ciudad conectada con la intención de conseguir a través de objetos interconectados (IoT) gran cantidad de datos (Big Data).

Sólo las ciudades inteligentes garantizan la sostenibilidad, el aumento general del bienestar y la reducción de las desigualdades (recuerden, la tecnología ha de ser ser PSI, con la I de “Inclusión”, condición que deben garantizar las ciudades inteligentes). Las ciudades deben experimentar un transformación digital en favor de la sostenibilidad, la eficiencia y el bienestar de sus habitantes… ¡y visitantes! Porque sí, parece que hemos entrado en una fase en la que el turismo urbano está saturado. Haciendo más inteligente una ciudad ésta podrá hacer más sostenible el nivel de visitantes e, incluso, absorber un mayor número de ellos.

Sé que muchos de ustedes, a medida que van leyendo están “torciendo el morro”, removiéndose en la silla o negando con la cabeza. Les aconsejo que lean este libro (uno de cuyos autores, Diego Vizcaíno expuso las principales conclusiones en un reciente encuentro de El Alcázar de las Ideas) para profundizar en el concepto de ciudad inteligente, ya que es posible que cambie de opinión, al menos en algunos aspectos.

Uno de los más controvertidos, como suele ser habitual en todos los campos económicos, es la financiación de esta transformación de la ciudad. Los autores abogan por el protagonismo de las fuentes alternativas a las tradicionales tasas e impuestos. Así, se debe considerar dedicar los ahorros generadores por las ganancias de eficiencia o los beneficios de la comercialización de las soluciones smartdesarrolladas por las empresas y testadas en los entornos reales de las ciudades. O las ganancias derivadas de la puesta a disposición en formato abierto de la ingente cantidad de datos generados por los dispositivos TIC personales y profesionales, así como por las múltiples redes de sensores desplegados en la ciudad por las Administraciones públicas locales y por las empresas y ciudadanos (nuestra “huella digital”). En definitiva, el denominado Open data. Un paso más del concepto de “software libre”, que entronca con Open innovation y que dinamiza el gobierno abierto (Open government). Las TIC, a través de una ciudad inteligente, para mejorar, vía Big Data, el gobierno abierto.

Pero la tecnología no es la única solución a los problemas urbanos (las tecnologías por sí mismas no hacen a las ciudades inteligentes). Una ciudad inteligente promueve y facilita la participación y colaboración de los ciudadanos en la creación y en la mejora de los servicios públicos y en la ganancia de robustez por parte de la transparencia y la rendición de cuentas. Es necesario transformar, además de la planificación, la gestión y la regulación, la percepción y el comportamiento del ciudadano, quien debe ser, según los autores, protagonistas de todas las iniciativas; debe ser un Smart Citizen conectado. El ciudadano en el centro: esfuerzo colectivo de los habitantes de una Smart City en lugar de un Top down desde las autoridades municipales. La tecnología ya está aquí, lista y preparada esperando a que lo estén las Administraciones públicas y el ciudadano.

Pero además de máquinas, administraciones públicas y ciudadanos necesitamos arquitectos para conseguir ecosistemas urbanos sostenibles. Sería interesante contrastar si en las Universidades en los planes de estudios se están incorporando ya asignaturas vinculadas a las ciudades inteligentes. Un dato: más del 50% del área que será urbana en 2030 no ha sido aún construida.

La ciudad del S-XXI se está conformando como un lugar de concentración de capital creativo e innovador que busca la prevalencia del bienestar de los ciudadanos y el aprovechamiento del espacio público para las personas que habitan en ella, transitan o la visitan. En una ciudad inteligente las tecnologías digitales se traducen en mejores servicios públicos para los ciudadanos, un mejor uso de los recursos y un menor impacto sobre el medio ambiente. Con capacidad predictiva, de análisis y reacción cercana al tiempo real de todos los servicios de la ciudad de forma conjunta.

Este libro está cargado de ejemplos prácticos, ya aplicados, que permiten hacerse una idea de cómo se materializa una ciudad inteligente. “Ver para creer” es lo que muchos ciudadanos necesitan para conocer las bondades de las innovaciones sobre las que se está construyendo la ciudad del S-XXI. Lea este libro y observe los cambios de algunas ciudades…

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