Una vez que las empresas disponen de los datos y los sistemas capaces de procesarlos es el momento de entrar de lleno en la siguiente fase: la comprensión de los datos, la adquisición del conocimiento y la extracción del valor.
A pequeña escala esto es algo que tradicionalmente hacemos los humanos, accedemos a los datos, los interpretamos usando nuestro cerebro y tomamos decisiones supuestamente inteligentes. Sin embargo, cuando hablamos de gigabytes, terabytes o incluso petabytes de información, junto con la necesidad de tomar decisiones en escalas temporales del orden de los milisegundos, los humanos estamos literalmente fuera de combate.
No tenemos más remedio que recurrir a máquinas y además necesitamos que estas máquinas sean capaces de interpretar los datos, comprenderlos y sacar conclusiones de forma inteligente. En otras palabras, necesitamos sistemas cognitivos artificiales, cerebros hechos de hardware y software, capaces de tomar decisiones por nosotros, capaces de realizar millones de tareas diferentes que en el pasado sólo podían hacer los humanos.
Hoy en día multitud de productos y servicios, así como las estrategias de marketing que los envuelven, dependen de que las máquinas realicen de forma automática tareas como leer páginas web (con una excelente comprensión lectora), reconocer los rostros que aparecen en las imágenes publicadas en redes sociales, comprender la emoción contenida en el tono de voz de una conversación telefónica, contestar a las preguntas de un cliente en un chat, entender la dinámica y los motivos de los movimientos geográficos de las personas, predecir el gasto energético de una fábrica, inferir qué películas o canciones gustarán más a cada persona, recomendar la dieta y el ejercicio más saludable para cada persona en función de su estado actual de salud y su genotipo, etc.
Cuando hablamos de gigabytes, terabytes o incluso petabytes de información, junto con la necesidad de tomar decisiones en escalas temporales del orden de los milisegundos, los humanos estamos literalmente fuera de combate
Todas estas tareas tienen algo en común. Todas requieren percibir lo que pasa en el entorno mediante la adquisición de datos y todas requieren realizar un procesamiento de la información para interpretar la realidad y extraer el significado (de forma que posteriormente se pueda razonar sobre este significado y tomar decisiones para realizar acciones adaptativas). Precisamente por esto se produce una fiebre de los datos en todas las industrias. Al igual que en la fiebre del oro, existe un gran valor oculto en los millones y millones de toneladas de datos que una organización puede recabar.
El primer objetivo es por lo tanto llegar a poder manejar cantidades tan ingentes de datos. Una vez que las modernas arquitecturas Big Data permiten almacenar y procesar decenas o cientos de petabytes de datos, el reto pasa a las fases de adquisición de datos y de interpretación de los mismos para la extracción de conocimiento.
_____
Fte: Revista Prevencion Integral