La dinámica de la innovación tecnológica se incrementa exponencialmente día tras día. Cuando las distintas tecnologías se combinan entre sí, pareciera no haber límites para sus múltiples usos en los distintos ámbitos de la vida cotidiana y de las organizaciones de todos los sectores. A partir de la era de Internet, la conectividad generó una multitud de cambios, pero uno de los de mayor envergadura ha sido la generación constante de datos. Su enorme circulación exige que las empresas y los organismos públicos se actualicen para que esos datos aporten valor, transformándolos en información.
Esta problemática fue abordada durante la reciente jornada organizada por el Centro de Desarrollo y Asistencia Tecnológica (CEDyAT) y por el Instituto Argentino para la Calidad (IACP) en la Sociedad Científica Argentina. Allí se habló de la importancia de los datos de calidad como diferenciador crítico que impulsa la transformación digital, y se hizo especial énfasis en las características económicas, políticas y sociales de las diferentes empresas y organismos públicos. Ya no hay vuelta atrás: el Big Data y la inteligencia artificial (IA) trabajan cada vez más en forma complementaria. Los datos son los habilitadores de nuevas tecnologías y soluciones; y de ellos se derivan los conocimientos empresariales importantes y procesables. Sin embargo, la mayoría de los ejecutivos están preocupados por la calidad de los datos de los que dependen sus soluciones y conocimientos. Muchas organizaciones y tomadores de decisiones no entienden qué significa “información de calidad” y cómo puede obtenerse, generarse, recopilarse y utilizarse.
Cuando hablamos de Big Data, nos referimos a combinaciones de conjuntos de datos, cuyo tamaño –volumen–, complejidad –variabilidad– y velocidad de crecimiento – dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales, estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sigan siendo útiles.
Aunque no está claramente definido el tamaño requerido para establecer si un determinado conjunto de datos es considerado Big Data, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde el rango de 30 a 50 terabytes hasta varios petabytes. La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la condición no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los weblogs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet -Google, particularmente, le agregó IA predictiva-, las redes sociales, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de llamadas.
Lo que hace que el Big Data sea tan útil para muchas organizaciones es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las sectoriales ni siquiera se habían formulado. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos, permiten que las empresas y organismos públicos se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación. Los datos son los habilitadores de nuevas tecnologías y soluciones; y de ellos se derivan los conocimientos empresariales importantes y procesables.
Fuente: Infobae.com