Big data y la Innovación Global en Servicios Actual y Futura

INNOVACIÓN, EMPRENDIMIENTO, TECNOLOGÍA. HERRAMIENTAS PARA EL FUTURO CRECIMIENTO.

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Big Data y la Innovación Global en Servicios Actual y Futura La Innovación Tecnológica siempre nos sorprende con su rapidez y beneficios, así como la influencia que ejerce en nuestro diario vivir actual y futuro. Pero específicamente ¿qué es Big Data? ¿por qué tanta relevancia hoy en día con esta revolución tecnológica? ¿en qué podemos observar sus aplicaciones y beneficios inmediatos? ¿cómo nos beneficia actualmente? ¿Qué nos depara el futuro del Big Data? Estos y otros puntos, son abordados en el presente artículo.

22-08-2013 HUGO CÉSPEDES A.

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INDICE TEMÁTICO Introducción y Evolución Histórica del Concepto.

Definición del BIG DATA. - El Mundo Académico y el Big Data.

- Tipo de Información que trata el Big Data (Internet y Social Media, M2M, Grandes Transacciones, Generado por Humanos, entre otros.

Arquitectura del Big Data.

- Haddop (Hoddop Distributed File System, Hadoop MapReduce, Haddop Common).

- Avro, Cassandra, Chukwa, Flume, HBase, Hive, Jaql, Lucense, Oozie, Pig, Zookepper).

Big Data y la Innovación Global de Servicios (Actual y Futura).

- Aplicaciones del Big Data Actualmente.

- Ciencias Sociales Computacionales.

- Gobierno.

- Sector Privado.

- Desarrollo Internacional.

- Caso Big Data y el Comportamiento de las Personas.

- La Utilidad del Big Data en e-Commerce (El Big Data transforma Negocios, La Cara del Big Data, Big Data en tesoros Históricos, Sistemas de Evaluación de Riesgo, Desarrollo de Programación Externa y Co-Diseño con Clientes).

- Caso del Big Data en el Sector Salud (Desbloqueo del Valor oculto de los Datos).

- Caso Big Data en la Industria de Entretención de Juegos (Telemetría Enriquecida).

- Caso Big Data y sus Aplicaciones en el Deporte.

- Caso Big Data en la Educación.

- Big Data y el Caso “Prism y Boundless Informant” para Espionaje por parte de Estados Unidos y otras Naciones.

- Caso Big Data y las Smart Cities.

- 5 Proyectos Big Data que pueden impactar tu vida.

- Cómo se Comportan los Clientes: Utilizando Datos para Conducir la Innovación, Desarrollo & Estrategia Digital.

- Big Data y el Futuro.

- Conclusiones y Palabras al Cierre.

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Big Data y la Innovación Global en Servicios Actual y Futura La Innovación Tecnológica siempre nos sorprende con su rapidez y beneficios, así como la influencia que ejerce en nuestro diario vivir, actual y futuro. Pero específicamente ¿Qué se entiende por Big Data? ¿Por qué tanta relevancia hoy en día con esta revolución tecnológica? ¿En qué áreas podemos observar sus aplicaciones y beneficios inmediatos? ¿Cómo nos beneficia actualmente? ¿Qué nos depara el futuro del Big Data? Esto y otros aspectos son los que nos aprontamos a abordar a continuación.

INTRODUCCIÓN Y EVOLUCIÓN HISTÓRICA DEL CONCEPTO.Hablar de los orígenes del “Big Data” es complicado y relativo, dependiendo del punto de vista desde el cual se borden. Sin embargo, si lo vemos desde un punto de vista macro e histórico, es más fácil su dilucidación 1 sus efectos en los Servicios a nivel global, tema del cual habíamos hablado anteriormente . Los orígenes del Big Data comienza muchos años antes del “rumor mismo del Big Data”. Ya hace setenta años, tal como lo 2 sostiene Gil Press , nos encontramos con los primeros intentos de cuantificar la tasa de crecimiento del volumen de datos o lo que se conoce como “la explosión de la información” (término utilizado por primera vez en 1941, Diccionario Oxford, en inglés). A continuación, presentamos los principales hitos en la historia del dimensionamiento de los grandes volúmenes de datos, así como las primeras ideas sobre el Big Data y las observaciones relativas a los datos o explosión de la información.

1944, Fremont Rider, bibliotecario de al Universidad de Wesleyan, publica “The Scholar and the Future on the Research Library”, donde estima que las bibliotecas universitarias americanas duplicarán su tamaño cada 16 años. Dada esta tasa de crecimiento, especula que la biblioteca de Yale en 2040 tendrá aproximadamente 200 millones de volúmenes, que ocuparán más de 6.000 kilómetros de estanterías, lo cual requerirá personal de catalogación de estanterías del orden de 6.000 personas.

1961, Derek Price publica “Science Since Babylon”, en donde traza el crecimiento de los conocimientos científicos al ver el crecimiento en el número de publicaciones y trabajos científicos. Llega a la conclusión de que “el número de nuevas revistas ha crecido de manera exponencial y no lineal, duplicándose cada 15 años, multiplicándose su crecimiento por un factor de 10 cada medio siglo”. Price denomina a esto “Ley de crecimiento Exponencial”, explicando que “cada avance genera nuevos avances a una tasa de crecimiento 1

HCGlobal Group, Hugo Céspedes A., “Service Design y la Nueva Economía Global de Servicios”, http://www.hcglobalgroup.com/HCGlobal%20Group/service_design_y_la_nueva_econom.htm 2 Forbes, Gil Press, “A Very Short History of Big Data”, 09/05/2013, http://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/09/avery-short-history-of-big-data/

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constante razonable, por lo que el número de generación de nuevo conocimiento es estrictamente proporcional al tamaño d la población de los descubrimientos en cualquier momento dado”.

1967, B.A. Marron y P.A.D. de Maine publican “Automatic Data Compression”, en The Communication of the ACM, afirmando que “la explosión de la información de los últimos años hace que sea esencial que los requerimientos de almacenamiento de toda la información se reduzca al mínimo”. El documento describe “un compresor de tres partes totalmente automático y rápido para reducir en gran medida los requisitos de almacenamientos externos lentos, y poder aumentar la tasa de transmisión de información a través de un ordenador.

1971, Arthur Miller escribió “The Assault on Privacy”, donde habla sobre el tema de que existen demasiadas manipulaciones sobre la información en el afán de medir a un hombre por el número de bits de capacidad de almacenamiento que su expediente ocuparía.

1975, El Ministerio de Correos y Telecomunicaciones de Japón comienza la realización del Censo de Flujo de Información, que busca llevar a cabo el seguimiento del volumen de información que circula por Japón (idea sugerida por primera vez en un documento en 1969). El Censo presenta “las cantidades de palabras” como unidad de medida para la unificación en todos los medios. El Censo de 1975 ya considera que la oferta de información está aumentando mucho más rápido que el consumo de información, y en 1978 se informa que “la demanda de información proporcionada por los medios de comunicación se ha estancado, y la demanda de información proporcionada por el personal de medios de telecomunicación (caracterizada por comunicaciones de dos vías) se ha incrementado drásticamente… Nuestra sociedad se está moviendo hacia una nueva etapa en el que se coloca más prioridad en la Información Segmentada, más detallada para satisfacer las necesidades individuales, en lugar de Información Convencional Masificada.

1980, A. Tjomsland dicta una charla titulada “¿Hacia dónde vamos desde aquí?” en el Fourth IEEE Symposium on Mass Storage Systems, donde sostiene que “aquellos que están asociados con dispositivos de almacenamiento, ya hace tiempo se han dado cuenta de que la primera Ley de Parkinson puede ser parafraseada para describir a la industria. Los datos se expanden para llenar el espacio disponible.. Creo que se retienen grandes cantidades de datos, ya que los usuarios no tienen forma de identificación de datos obsoletos, por lo que las sanciones al almacenamiento de datos obsoletos son menos datos potencialmente útiles”.

1981, La Oficina Central de Estadísticas de Hungría inicia un proyecto de investigación para dar cuenta de la información de las industria por país, incluida la medición del volumen de información en bits. La investigación continúa hasta nuestros días. En 1993, Istán Dienes, científico jefe de la Oficina Central de Estadística de Hungría, compila un manual para un Sistema Estándar de las Cuentas Nacionales de Información.

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1983, Ithiel de Sola Pool, publica “Tracking the Flow of Information”, en Science. En base e las tendencias de crecimiento en 17 importantes medios de comunicación desde 1960 a 1977, concluye que “las palabras a disposición de los estadounidenses (mayores de 10 años) a través de los medios de comunicación, crecieron a un ritmo de 8,9 por ciento al año, es decir, en efecto se generan a partir de los medios de comunicación en apenas 2,9% por año. En el período de observación, gran parte del crecimiento en el flujo de información se debió al crecimiento en la radiodifusión. Pero hacia el final de ese período (1977), la situación cambió: los medios de comunicación e punto a punto estaban creciendo más rápido que la radiodifusión”. Pool ,Inose, Takasaki y Hurwitz siguen en 1984 con “Communications Flows: A Cencus in the United States”, un libro donde comparan los volúmenes de información que se producen en Estados Unidos y Japón.

1986, Hal B. Becker publica “Can Users Really Absobr Data at Today´s Rates and Tomorrow´s Rates? In Data Communications”. Becker estima que “la densidad de recodificación lograda por Gutenberg fue aproximadamente de 500 símbolos (caracteres) por pulgada cúbica. 500 veces la densidad de las tablillas de arcilla (4.000 A.C. en Sumeria). Para el año 2000, la memoria de acceso aleatorio de los semiconductores debería albergar 1,25 x 10^11 bytes por centímetro cúbico”.

1996, el Almacenamiento Digital se vuelve más rentable para el Almacenamiento de Datos en Papel, de acuerdo a R.J.T. Morris y B.J. Trukowski, en “The Evolution of Storage Systems”, IBM Systems Journal, Julio 1, 2003.

1997, Michael Cox and David Ellsworth publican “Application controlled demand paging for out of core visualization” en las Actas de la 8º Conferencia IEEE sobre Visualización. Comienzan el artículo con el hecho de que la Visualización ofrece un interesante desafío para los sistemas informáticos: los conjuntos de datos son generalmente bastante grandes, gravado en la capacidad de memoria principal, discos locales y discos remotos. Llamaron a esto el “Problem of Big Data”. Cuando los conjuntos de datos no caben en la memoria principal (en el núcleo), o cuando no caben incluso en un disco local, la solución más común es adquirir más recursos. Es el primer artículo de la biblioteca digital de ACM en utilizar el término “Big Data”.

1997, Michael Lesk publica “How much information is there in the world?”. Lesk concluye que “puede haber unos pocos miles de petabytes de información contenidos; y la producción de cintas y discos enriquecerán este nivel para el año 2000”. Así que en sólo unos pocos años: a) Seremos capaces de guardar todo (sin dejar fuera información alguna, b) la típica pieza de información no podrá ser bloqueada por el ser humano nunca.

1998, John R. Masey, Jefe Científico de SGI, presenta en una reunión USENIX un artículo titulado “Big Data and the Next Wave of Infrastress”.

1998, K.G. Coffman y Andrew Odlysko publican “The Size and Growth Rate of the Internet”. Llegan a la conclusión de que la tasa de crecimiento del tráfico en la Internet Pública , mientras más baja es a menudo citada, sigue siendo alrededor de 100% por año, muy superior al tráfico en otras redes. Por lo tanto, si las

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tendencias de crecimiento actuales continúan, el tráfico de datos en los Estados Unidos superará el tráfico de voz hacia el año 2002 y será dominado por la Internet. “Odlyzko luego establece los estudios de tráfico de Internet de Minnesota (MINTS), haciendo un seguimiento del crecimiento del tráfico en Internet desde 2002 a 2009.

1999, Steve Bryson, David Kenwright, Michael Cox, David Ellsworth y Robert Haimes publican “Visually Exploring Gigabytes data sets in real times”, en Communications of the ACM. Es el primer artículo de la CACM en utilizar el término “Big Data”. El artículo comienza con la siguiente declaración: “ordenadores muy potentes son una bendición para muchos campos de la investigación. También son una maldición, cálculos rápidos arrojan grandes cantidades de datos. Cuando los conjuntos de datos en megabytes alguna vez fueron considerados grandes, ahora nos encontramos con conjuntos de datos de simulaciones individuales en el rango de 300 Gigabytes. Pero la compresión de datos resultantes de los cálculos de alta gama debe ser considerada u esfuerzo significativo. Como más de un científico ha dicho, es simplemente difícil ver todos los números. Como Richard W. Hamming (matemático y pionero informático) señaló: “El propósito de la computación es una visión, no números”.

1999, Bryson, Kenwright y Haimes junto a David Banks, Robert van Liere y Sam Uselton discuten en un panel titulado Automation or Interaction: What´s best for Big Data?”, en la conferencia IEEE de 1999 sobre Visualización.

2000, Peter Lyman y Hal R. Varian en la UC Berkeley publican “How much information?” Es el primer estudio exhaustivo para cuantificar, en términos de almacenamiento informático, el importe total de la nueva Información original (sin contar copias) creado en el mundo anualmente y almacenado en soportes físicos (papel, película, ópticos –CD o DVD- y de manera magnética). El estudio revela que en 1999, el mundo produjo alrededor de 1,5 exabytes de información única, o alrededor de 250 megabytes por cada hombre, mujer y niño en la Tierra. También considera que “se crea una gran cantidad de información única y almacenada por los individuos (denominado Democratización del a Información), y que no sólo es la producción de información digital más grande en su totalidad, es también el más rápido crecimiento acontecido (a lo cual denominan “Dominio de la tecnología Digital”). Lyman y Varian sostienen que “aún hoy en día, la mayoría de la información textual nace de los digital, y dentro de unos años esto será cierto para las imágenes también. Un estudio similar realizado en 2003 por los mismos investigadores, encontraron que en el mundo se produjo alrededor de 5 exabytes de información nueva en el 2002 y que el 92% de la nueva información se almacenó en medios magnéticos, sobre todo en discos duros.

2000, Francis X. Diebold presenta en el VIII Congreso Mundial de la Sociedad Econométrica, un artículo titulado “Modelos de Big Data Dynamic Factor Model for Macroeconomic Measurement and Forecasting”, en el que señala que recientemente , en la ciencia, tanto físicos, biólogos o sociólogos, se han visto obligados a afrontar el Big Data (beneficiándose de él). Grandes volúmenes de datos se refieren a la explosión en la cantidad (y a veces calidad) de los datos disponibles y potencialmente pertinentes, en gran

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parte de los resultados de avances recientes (y sin precedentes) en el registro de datos y la tecnología de almacenamiento”.

2001, Doug Laney, analista de Meta Group, publica una nota de investigación titulada “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Cariety”. Una década más tarde, el “3Vs” se han convertido en las tres dimensiones generalmente aceptadas que definen al Big Data, aunque la palabra no aparece en la nota de Laney.

2005, Tim O´Reilly publica “What is Web 2.0”, en la que afirma que “los datos son el siguiente remake de Intel en su interior. Como Hal Varian comentó en una conversación personal: “SQL es el nuevo HTML. La gestión de base de datos es una competencia básica de las compañías web 2.0, ya que hemos hecho referencia a estas aplicaciones como limitaciones de infoware en lugar de limitarse al software.

2007, John F. Gantz, David Reinsel y otros investigadores del IDC, lanzan un libro blanco titulado “The Expanding Digital Universe: A Forecast of Worldwide Information Growth trough 2010”. Es el primer estudio para estimar y pronosticar la cantidad de datos digitales creados y replicados cada año. El IDC estima que en 2006, el mundo creo 161 exabytes de datos y las previsión entre 2006 y 2010 para la información añadida anualmente al universo digital se incrementará más de 6 veces a 988 exabytes, o se duplicará cada 18 meses. De acuerdo con las deliberaciones del mismo estudio de 2010 y 2012, la cantidad de información digital creada anualmente superó esta previsión, alcanzando 1.227 exabytes en 2010, y cada vez mayor a 2.837 exabytes en 2012.

2008, Bret Swanson y George Gilder publican Estimating the Exaflood”, en la que proyectan que el tráfico IP de Estados Unidos podría alcanzar un zetabyte el año 2015, y que la Internet en Estados Unidos será de por lo menos 50 veces mayor que en 2006.

2008, Cisco lanza “Cisco Visual Networking Index –Forecast and Methodology 2007 – 2012”. Esta iniciativa en curso puede seguir y predecir el impacto de las aplicaciones de redes visuales, donde parte del informe predice que “el tráfico IP casi se duplicará cada 2 años hasta 2012”, y que llegará a la mitad de un zetabyte en 2012. El pronóstico llevado a cabo, así como el último informe de Cisco (30 de mayo de 2012), estima que el tráfico IP en 2012 llegará a poco más de medio zetabytes, y señala que se ha multiplicado por 8 en los últimos 5 años.

2008, Un número especial de Nature of Big Data examina lo que los conjuntos de Big Data significan para la ciencia contemporánea.

2008, Randal E. Bryant, Randy H. Katz y Edward D. Lazowska publican “Big Data Computing:Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce, Science and Society”. Ellos describen que “al igual que los motores de búsqueda, han transformado la forma de acceso a al información. Otras formas de computación de Big Data pueden y van a transformar las actividades de las empresas, investigaciones científicas, médicas,

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y la defensa de la nación, así como las operaciones de inteligencia. La Computación de Big Data es tal vez la mayor Innovación en informática de las últimas décadas. Sólo hemos comenzado a ver su potencial para reunir, organizar y procesar datos en todos los ámbitos de la vida. Una modesta inversión por parte del gobierno federal podría acelerar en gran medida su desarrollo e implementación”.

2009, Roger E. Bohn y James E. Short publican “How much information? 2009 Report on American Consumers”. El estudio revela que “en 2008 los estadounidenses consumieron la información de 13.000.000.000.000 de horas, un promedio de caso 12 horas al día. El consumo fue de 3,6 zettabytes y 10.845 billones de palabras, que corresponden a 100.500 palabras y 34 gigabytes para una persona promedio en un día promedio. Bohn, Short y Chattanya Baru posteriormente en Enero de 2011 siguieron con la publicación “How Much Information? 2010 Report on Enterprise Server Information”. Estiman que en 2008 los servidores del mundo procesaron 9,57 zettabytes de información, casi 10 a la 22 (es decir 10 millones de millones de gigabytes). Esto fue 12 gigabytes de información diarias para el trabajador promedio, o alrededor de 3 terabytes de información por trabajador al año. La empresas del mundo procesan en promedio 63 terabytes de información anuales.

2010, Kenneth Cukier publica en “The Economist” un informe especial titulado “Data, Data Everywhere” . El mundo contiene una inimaginable vasta cantidad de información digital que se está volviendo cada vez más vasto con mayor rapidez. El efecto se hace sentir en todas partes, desde los negocios hasta la ciencia, desde los gobiernos hasta las artes. Los científicos y los ingenieros informáticos han acuñado un nuevo término para el fenómeno: “Big Data”.

2011, Martin Hilbert y Priscilla Lopez publican “The World´s Technological Capacity to Store, Communicate and Compute Information”. Se estima que la capacidad de almacenamiento de la información del mundo creció a una tasa compuesto de crecimiento anual del 25% anual entre 1986 y 2007. También estiman que, en 1986, 99,2% de toda la capacidad de almacenamiento era análoga, pero en 2007 el 94% de la capacidad de almacenamiento era digital, una revisión completa de las funciones (en 2002, el almacenamiento de información digital superó a la no digital por primera vez).

2011, James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh y Angela Hung Byers, del Instituto Global McKensey publican “Big Data: The Next frontier for Innovation, Competition, and Productivity”. Ellos estiman que “para el año 2009, casi todos los sectores de la economía de Estados Unidos tuvieron por lo menos un promedio de 200 terabytes de datos almacenados (dos veces el tamaño de almacenamiento de datos del minorista de Estados Unidos Walmart en 1999) por empresa, con más de 1.000 empleados”, y los valores de inversión en servicios liderará en cuanto a los datos almacenados por las empresas. En total, el estudio estima que 7,4 exabytes de nuevos datos fueron almacenados por las empresas, y los 6,8 exabytes por los consumidores en 2010.

2012, La Revista International Communication publica una sección especial titulada “Info Capacity” sobre las metodologías y los resultados de varios estudios que miden el volumen de información. En “Tracking the

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flow of information into the home”, Newman, Park y Panek estiman que la oferta total de los medios de comunicación a los hogares estadounidenses ha aumentado alrededor de 50.000 minutos por día desde 1960 a cerca 900.000 en 2005. Mirando la relación entre oferta y demanda en el año 2005, se estima que las personas en los Estados Unidos se están acercando a mil minutos de contenido mediada disponibles para cada minuto disponible para el consumo. En “International Production and Dissemination of Information”, Bounie y Gille estiman que el mundo produjo 14,7 exabytes de nueva información en el año 2003.

2012, Dana Boyd y Kate Crawford publican “Critcal Question for Big Data”. Ellos definen al Big Data como “un fenómeno cultural, tecnológico, y académico que se basa en la interacción de tecnología (potencia de cálculo maximizador y precisión algorítmica para reunir, enlazar y comparar conjuntos de datos grandes); así como también de Análisis (dibujo de grandes conjuntos de datos para identificar patrones para las necesidades de reclamaciones económicas, sociales, técnicas y legales); y por último mitológicas (la creencia generalizada de que los conjuntos de datos de gran tamaño ofrecen una forma más elevada de la inteligencia y el conocimiento que pueden generar ideas que antes eran imposibles, con el aura de la verdad, la objetividad y la precisión)”.

DEFINICIÓN DE BIG DATA.Luego de verificar los orígenes históricos del Big Data, ¿podemos responder la pregunta acerca de Qué es Big Data?.

Big Data (Grandes Datos) hace referencia a los Sistemas que manipulan grandes y complejos conjuntos de datos (data sets), que se hace difícil procesarlos con herramientas de gestión de base de datos o aplicaciones tradicionales de procesos de datos. Los desafíos del Big Data incluyen la “captura, almacenamiento, búsqueda, poder compartir, análisis y visualización de datos”, en donde la tendencia es a manipular ingentes cantidades de datos, se debe a la derivable información adicional a partir del análisis de un solo gran conjunto de datos relacionados, en comparación con la separación de conjuntos más pequeños con la misma cantidad total de datos, permitiendo que las correlaciones que se pueden encontrar para “detectar tendencias de negocios”, determine la calidad de la investigación, la prevención de enfermedades, combatir el delito y determinar las condiciones del tráfico de 3 carretera en tiempo real . A partir de 2012, los límites al tamaño de 3

The Economist, Data, data everywhere”, http://www.economist.com/node/15557443

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los conjuntos de datos que sean factibles para procesar en un período razonable de tiempo, eran del orden 4 de “exabytes” de datos (lo cual me hace relacionar la “Ley de Moore y la Potencia de micro Procesamiento”, La “Ley de Almacenamiento Digital Masivo” y La “Ley de Metcalfe y la “Economía de Redes” como los 5 impulsores Tecnológicos de la Infraestructura de Tecnologías de la Información y Comunicaciones) .

Los científicos se encuentran con regularidad con limitaciones debido a los grandes conjuntos de datos en muchas áreas, incluyendo la “meteorología, la genómica, conectómica, simulaciones físicas y complejas, así como la investigación biológica y ambiental”. De igual forma, las limitaciones también afectan la búsqueda de Internet, finanzas y negocios de la informática. Los conjuntos de datos crecen en tamaño, en parte debido a que cada vez más se reúnen datos en dispositivos móviles omnipresentes de detección de información, tecnologías de áreas sensoriales (teledetección), registros de software, cámaras, micrófonos, lectores de identificación por radiofrecuencia y redes de sensores inalámbricos. Se calcula que la capacidad per cápita tecnológica del mundo para almacenar la información “se ha duplicado cada 40 meses desde la 6 década de 1980” . A partir de 2012, todos los días 2,5 trillones de bytes de datos fueron creados. El reto para las grandes empresas es “determinar quién debe poseer las grandes iniciativas de datos que se sitúan en toda la organización”.

A continuación un video donde se explica el concepto del Big Data y sus orígenes:

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A tener presente la siguiente tabla de conversión (en términos de bytes y expresado en sistema internacional decimal): 1 Kilobytes (KB): 1.000 bytes; 2^3.

1 Megabytes (MB): 1.000.000 bytes; 2^6.

1 Gigabyte (GB): 1.000.000.000 bytes; 2^9.

1 Terabyte (TB): 1.000.000.000.000 bytes; 2^12.

1 Petabytes (PB): 1.000.000.000.000.000 bytes; 2^15.

1 Exabytes (EB): 1.000.000.000.000.000.000 bytes; 2^18.

1 Zettabytes (ZB): 1.000.000.000.000.000.000.000 bytes; 2^21.

1 yottabytes (YB): 1.000.000.000.000.000.000.000.000 bytes; 2^24 5 Ley de Moore y la Potencia de Microprocesamiento: Desde la aparición del primer chip de microprocesador en 1959, se había duplicado cada año la cantidad de componentes en un chip con los costos de manufactura más bajos por componentes”. De acá surgen derivaciones de la Ley de More al respecto (“La potencia de los microprocesadores se duplica cada 18 meses” –Gates, 1997-; “La potencia de cómputo se duplica cada 18 meses”; “El Precio de la computación se reduce a la mitad cada 18 meses).

Ley de Almacenamiento Digital Masivo: “La cantidad de información digital se duplica más o menos cada año (Lyman y Varian, 2003)”. En el mundo se producen alrededor de 5 exabytes de información exclusiva cada año (un exabytes equivale a mil millones de gigabytes).

Ley de Metcalfe y la Economía de Redes: “El Valor o potencia de una Red, crece exponencialmente como una función de la cantidad de miembros de una red”. A medida que aumentan linealmente, el valor total del sistema aumenta exponencialmente y continúa creciendo siempre conforme se incrementan los miembros (Efecto Economía de Redes y el Crecimiento de Internet). Kenneth C. Laudon & Jane P. Laudon, “Sistemas de Información Gerencial: Administración de la Empresa Digital”, (Impulsores de la Evolución de la Infraestructura), Pearson Pretince Hall, Décima Edición.

6 Science 332 (6065)Hilbert, Martin; López, Priscilla (2011), “The World´s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information”, http://martinhilbert.net/WorldInfoCapacity.html

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El Big Data es difícil de trabajar con uso de software y aplicaciones de gestión de base de datos relacionales, y la mayoría de las estadísticas de escritorio y paquetes de aplicaciones de visualización, lo que implica requerir de “procesamiento paralelo masivo que se ejecute en decenas, cientos o incluso miles de servidores” en su lugar. ¿A qué se considera Big Data? Varía dependiendo de la capacidad de la organización de gestión conjunta, así como de las capacidades de aplicaciones que se utilizan tradicionalmente para procesar y analizar los datos que configuran su dominio de acción. Para algunas organizaciones, enfrentar cientos de gigabytes de datos por primera vez, puede desencadenar la necesidad de reconsiderar las opciones de gestión de datos. Para otros, puede tomar decenas o cientos de terabytes antes de que los datos se conviertan en una consideración importante.

El concepto de Big Data por lo general incluye “los conjuntos de datos con tamaños mas allá de la capacidad de las herramientas de software utilizadas para Capturar, Co-adjuntar, Gestionar y Procesar los datos dentro de un tiempo transcurrido tolerable. El Big Data tiene un objetivo en constante movimiento, que a partir de 2012 van desde unas pocas decenas de terabytes a muchos petabytes de datos de un solo conjunto de datos. Por tal motivo, no es de extrañar que muchos usuarios comunes y corrientes, hoy en día se nos presente la necesidad de tener que trabajar con equipos computacionales (fijos o móviles), incluso unidades de almacenamiento externas con capacidades por sobre 1 terabytes, ¡que no es nada! (o en su defecto, con capacidades similares de almacenamiento en el Cloud -modelo de computación en la Nube-, tal como me pasó días atrás.

El objetivo se mueve debido a la constante mejora en la tecnología de DBMS (Sistema de Gestión de Base de Datos) tradicional, así como consecuencia de las nuevas bases de datos como NoSQL y su capacidad para manejar grandes cantidades de datos. Con esta dificultad, se están desarrollando nuevas plataformas de Big Data, como herramientas para manejar varios aspectos de grandes cantidades de datos.

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En un informe de investigación de 2001 y conferencias relacionadas a Meta Group, el analista Doug Laney define los “retos y oportunidades del crecimiento de datos en: La Velocidad en tres dimensiones, la cual se refiere al aumento del volumen de datos (cantidad de datos, velocidad de datos interna y externa, y la variedad o gama de tipo de datos y fuentes)”. Tanto Gartner como gran parte de la industria, siguen 7 utilizando este modelo “3Vs” para describir los grandes volúmenes de datos . El 2012, Gartner actualizó su definición sobre Big Data, sosteniendo que el “Big Data es de gran volumen y velocidad y/o de alta diversidad en los activos de información que requieren las nuevas formas de procesamiento, para permitir la 8 toma de decisiones mejorada, visión, descubrimiento y optimización de procesos” .

Actualmente se sigue utilizando la definición de Gartner (las 3Vs), con la adición de nuevas “Vs” añadidas por los departamentos de Marketing de las organizaciones. La creciente madurez del concepto fomenta una mayor diferencia de sonido entre el Big Data y la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) con 9 respecto a los datos y su uso :  Business Intelligence utiliza estadística descriptiva con datos de alta densidad e información para medir sucesos, detectar tendencias, entre otros.  Big Data utiliza estadísticas inductivas con datos con baja densidad de información, cuyo gran volumen permite inferir leyes (regresiones, entre otros) y dando así con los límites del razonamiento de inferencia para algunas capacidades predictivas del Big Data..

El mundo Académico y el Big Data.

Dentro del mundo de generación de conocimiento académico, podemos citar a lo que acontece en, por ejemplo el Massachusetts Institute Technology, MIT, quienes el 31 de Mayo de 2012 anunciaron que habían sido seleccionados entre 55 instituciones que presentaron 157 propuestas para albergar un nuevo “Centro de Investigación de Intel” que se centraría en el “Big Data”. El Centro de Investigación de Intel es la piedra angular de una nueva iniciativa de CSAIL, conocido como “Big Data @ CSAIL”, dirigido por el profesor adjunto Sam Madden y el Profesor Adjunto Michael Stonebreaker, ambos del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación del MIT. Además de Intel, los patrocinadores de la iniciativa incluyen a AIG, EMC, SAP y Thompson Reuters, Microsoft, Samsung. El MIT patrocina varios programas, incluyendo un programa de becas, un programa de prácticas y un proyecto para investigar “cómo las tecnologías de Big Data pueden mejorar al gobierno”. Como parte de centro de Ciencias y Tecnología en el CSAIL, Intel contrata a un puñado de investigadores que se encuentran en Cambridge y trabajan en estrecha colaboración con

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Gartner, “Gartner says Solving Big Data Challenge involves more than just managing volumes of Data”, Beyer, Mark, 27 de Junio de 2011, Gartner, http://www.gartner.com/newsroom/id/1731916 .

8 Douglas, Laney, “The Importance of Big Data: A Definition”, Gartner, 21 de Junio de 2012, http://www.gartner.com/DisplayDocument?id=2057415&ref=clientFriendlyUrl 9 Wikipedia, “Big Data”, http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data

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profesores del MIT en tecnologías relacionadas con grandes volúmenes de datos. Investigadores de las Universidades de California en Santa bárbara, Universidad Estatal de Portland, Universidad Brown, Universidad de Washington y la Universidad de Stanford también están afiliados a la Central. Intel, en una primera etapa comprometió US$ 2,5 millones al año para el centro, al menos durante los próximos 3 años, con un compromiso de dos años adicionales, de ser posible, si el centro pasa una revisión cada 3 años.

Al respecto, el día de la inauguración del centro, se sostuvo que “estamos siendo testigos de un período de crecimiento sin precedentes en el formato digital de Datos No Estructurados en la Web, así como en la Nube. Esto sólo se acelerará aún más a través del rápido crecimiento de los dispositivos móviles como smartphones y automóviles conectados”. Justin Rattner, (CTO de Intel) dijo que “si bien esta cantidad de datos ya es asombrosa, el futuro lo harán palidecer en comparación con la cantidad de datos que se generarán en tiempo real con la “Internet de las Cosas (Internet of Things)”, que es una red prevista para conectar dispositivos informáticos incorporados en artículos para el hogar común”. Si pensamos que esto es una gran cantidad de datos, debemos prepararnos, ya que aún no hemos visto nada. “El Big Data se ha 10 convertido en una de las nuevas frases sexys”, añadió Susan Hockfield (Presidente del MIT) .

El objetivo del BigData@CSAIL es “identificar y desarrollar las tecnologías necesarias para resolver los desafíos de datos de próxima generación que requieren la capacidad de escalar más allá de lo que las plataformas informáticas de hoy en día poseen, los algoritmos y los métodos que pueden proporcionar.

Buscan que las personas puedan aprovechar realmente el Big Data mediante el desarrollo de plataformas que sean reutilizables, escalables y fáciles de implementar a través de varios dominios de aplicación”.

El enfoque del BigData@CSAIL incluye dos aspectos fundamentales:  Colaborar estrechamente con la industria para proporcionar las aplicaciones del mundo real y el impacto que puedan conducir.  El problema del Big Data es considerado como un problema fundamentalmente multidisciplinario.

El equipo al respecto, está conformado por profesores e investigadores en muchas áreas relacionaras con la tecnología, incluyendo algoritmos, arquitectura, gestión de gatos, aprendizaje automático, la privacidad y seguridad de datos, interfaces de usuario y visualización, así como expertos en el campo de las finanzas, la 11 medicina, la infraestructura inteligente, la educación y la ciencia .

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MIT News, MIT, Intel univeil new initiatives addressing Big Data”, May 31, 2012, http://web.mit.edu/newsoffice/2012/big-data-csail-intel-center-0531.html 11 BigData@CSAIL, http://bigdata.csail.mit.edu/

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Tipo de Información que trata el Big Data.

Muchas organizaciones se enfrentan a la pregunta sobre ¿Qué información es la que se debe analizar? Sin embargo, la pregunta que debemos hacernos es ¿Cuál es el problema que se está tratando de resolver?.

Si bien sabemos que existe una amplia variedad de tipos de datos a analizar, una buena clasificación nos ayudaría a entender mejor su representación, aunque es muy probable que estas categorías puedan extenderse con el avance tecnológico.

Internet y Social Media: Incluye contenido Web e información que es obtenida de las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, Blogs, entre otros.

Máquina a Máquina (M2M): Se refiere a las tecnologías que permiten conectarse a otros dispositivos. M2M utiliza dispositivos como sensores o medidores que capturan algún evento en particular (velocidad, temperatura, presión, variables meteorológicas, variables químicas, etc.), los cuales se transmiten a través de redes alámbricas, inalámbricas o híbridas a otras aplicaciones que traducen estos eventos en información significativa.

Grandes Datos de Transacciones: Incluye registros de facturación, registros de telecomunicaciones detallados de las llamadas (CDR), grabaciones, etc. Estos datos transaccionales están disponibles en formatos tanto semiestructurados como no estructurados.

Biometría: Información biométrica en la que se incluye huellas digitales, escaneo retinal, reconocimiento facial, genética, etc. En el área e seguridad e inteligencia, los datos biométricos han sido información importante para las agencias de investigación.

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Generado por Humanos: Las personas generamos diversas cantidades de datos, como la información que guarda un Call Center al establecer una llamada telefónica, notas de voz, correos electrónicos, documentos 12 electrónicos, estudios médicos, imagen, etc.

De esta forma en el retail, por ejemplo: Back-Office: Los repositorios de datos, muy extendidos en las organizaciones, que normalmente se concentran en sistemas ERP, Datos Transaccionales y Operativos, así como DataWarehouse con información analítica e histórica, necesariamente deberán evolucionar y combinarse con el Big Data (tanto en materia de información estructurada como no estructurada).

Front-Office: Los Sistemas de Relación con los Clientes o Usuarios, con toda probabilidad también deberán evolucionar en paralelo o en conjunto con el Big Data, tanto en materia de tratamiento de información para Segmentación, Fidelización, Operatividad en Intranet Corporativas, Sistemas basados en Web, lenguaje y servicios, conviviendo también con datos estructurados como no estructurados en sus repositorios de backOffice que nutrirán los indicadores de sus Data Warehouse.

Ventas: Esto va más allá de las transacciones generadas por caja (ya integradas en el back-office). Una de las grandes revoluciones se refiere a la “Internet de las Cosas” (Internet of Things), donde todos los dispositivos, sensores o controladores transmiten datos, los cuales recogidos, procesados y refinados pueden entregar mucha información. Por ejemplo, la información generada por los Códigos QR, RFID, Realidad Aumentada, Dispositivos de Neuromarketing, Gafas o Relojes Inteligentes, etc., constituirán todo un nuevo universo por explorar y explotar. Sin embargo, además estos dispositivos podrán “relacionarse” con otros dispositivos, interactuar, ser activados o desactivados por otros, entre otras actividades e interacciones, para lo cual utilizarán canales ya desarrollados como Internet, Cloud y/o Movilidad. Por tanto, entramos a un territorio mucho más complejo e inexplorado ¿cómo responder a la gran cantidad de dispositivos que existen y que existirán? ¿cuáles serán más importantes? ¿cómo afectarán a las métricas tradicionales? ¿deberemos utilizar nuevas métricas? ¿cómo mediremos la rentabilidad? ¿cómo afectará esto a nuestros actuales y futuros modelos de negocios?, entre otros.

La conectividad llevará a cabo cambios fundamentales y determinantes en los siguientes años (ultra conectividad) con variedad de dispositivos móviles y explosión de las redes sociales, en conjunto con la llegada del Cloud Computing (Datos en la Nube), afectando los Sistemas Back y Front Office en cuanto a almacenamiento de datos, formas de trabajo, relacionamiento, modelos de negocios, tipos de relaciones con los clientes/usuarios y las organizaciones, donde también evolucionarán con respecto a la información estructurada y no estructurada que se genera.

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IBM, Ricardo barranco Fragoso, ¿Qué es Big Data?, DevelopWorks, 18/06/2012, http://www.ibm.com/developerworks/ssa/local/im/que-es-big-data/index.html?cmp=BS&ct=SocialMedia&cr=twitter

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La complejidad, velocidad y volatilidad de estos tipo de datos y cantidades de información, son los actuales y futuros retos fundamentales a los que debe(rá) responder los Sistemas Big Data, donde la Selección, Filtro, Volúmenes de Datos (diferentes y complejos), así como las tecnologías y negocios, serán las dos caras de 13 una misma pero diferente moneda que actualmente conocemos .

ARQUITECTURA DEL BIG DATA.Como hemos visto, el Big Data es un concepto que se aplica a toda aquella información que no puede ser procesada o analizada usando procesos o herramientas convencionales debido al enorme volumen de datos sobre el cual hay que trabajar.

En 2004, Google publicó un documento sobre un Proceso llamado “MapReduce”, que utiliza dicha arquitectura. El marco MapReduce ofrece un “modelo de programación paralela y la aplicación asociada para procesar gran cantidad de datos”. Con MapReduce, las consultas se dividen y se distribuyen a través de los nodos paralelos y procesan en paralelo (el paso Mapa). Los resultados luego se reúnen y se entregan (el paso Reducir). Esto implica que MapReduce se ejecuta en dos procesos por separado (Map y Reduce, considerando paralelismo, escalabilidad, tolerancia a fallos y curva de aprendizaje elevada. El resultado fue un éxito increíble, lo cual condujo a que otros repitieran el algoritmo. Por lo tanto, una implementación de MapReduce fue adoptado por un proyecto de Código Abierto llamado Hadoop. Las características generales de Hadoop involucran: Open Source, desarrollado inicialmente por Yahoo, administrado por Apache Software Foundation, Diseñado para trabajar con volúmenes de datos en petabytes, ofrece alta disponibilidad, así como escalamiento horizontal. Hadoop ha tenido muy buena aceptación en el mercado, tras lo cual muchas tecnologías de desarrollo se han basado en Hadoop. Además, ofrece una Curva de Aprendizaje elevada, no se constituye como una base de datos y no es en tiempo real.

En general, las organizaciones han atacado esta problemática desde diferentes ángulos. Todas esas montañas de información han generado un costo potencial al no descubrir el gran valor asociado al Big Data. Desde luego, el ángulo correcto que actualmente tiene el liderazgo, en términos de popularidad para analizar cantidades de información, la tiene la plataforma de Código Abierto Hadoop.

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Hadoop está inspirado en el proyecto de Google, Google File System (GFS), y en el paradigma de programación MapReduce, el cual como ya se adelantó anteriormente, consiste en “dividir en dos tareas (Mapper – Reducer) la manipulación de datos distribuidos a nodos de un clúster, logrando un alto

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A partir de XAMQ, Francesc Máñez, “Big Data: Origen de los Datos”, 01/04/2013, http://www.qmaxsl.com/bqmax/big-data-origen-de-los-datos/ 14 IBM, Ricardo Barranco Fragoso, ¿Qué es Big Data?, DeveloperWorks, 18/06/2012, http://www.ibm.com/developerworks/ssa/local/im/que-es-big-data/index.html?cmp=BS&ct=SocialMedia&cr=twitter

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paralelismo en el procesamiento. Hadoop está compuesto de tres piezas fundamentales: Hadoop Distributed File System (HDFS), Hadoop MapReduce y Hadoop Common.

Hadoop Distributed File System (HDFS): Los datos en el clúster de Hadoop son divididos en pequeñas piezas llamadas “bloques” y distribuidas a través del clúster. De esta forma, las funciones “Map” y “Reduce” pueden ser ejecutadas en pequeños subconjuntos, lo cual permite proveer de la “Escalabilidad” necesaria para el procesamiento de grandes volúmenes.

En la figura adjunta, se ejemplifica como los bloques de datos son escritos hacia HDFS. Observe que cada bloque es almacenado tres veces, y al menos un bloque se almacena en un diferente rack par lograr redundancia.

Hadoop MapReduce: MapReduce es el núcleo de Hadoop. El término en realidad se refiere a dos procesos separados que Hadoop ejecuta. El primer proceso, “Map” toma un conjunto de datos y los convierte en otro conjunto donde los elementos individuales son separados en “tuplas” (pares de llave/valor). El proceso “Reduce” obtiene la salida de Map como datos de entrada y combina las tuplas en un conjunto más pequeño de las mismas. Una fase intermedia, denominada “shuffle” obtiene las tuplas del proceso Map , y determina qué nodo procesará estos datos, dirigiendo la salida a una tarea Reduce en específico.

La figura adjunta, ejemplifica un flujo de datos en un proceso sencillo de MapReduce.

Hadoop Common: Se constituye como un conjunto de librerías que soportan varios subproyectos de Hadoop.

Además de estos tres componentes principales de Hadoop, existen otros proyectos relacionados, los cuales son definidos a continuación.

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Avro: Es un proyecto de Apache, el cual provee servicios de serialización. Cuando se guardan datos de un archivo, el esquema que define ese archivo es guardado dentro del mismo. De este modo es más sencillo para cualquier aplicación leerlo posteriormente, puesto que el esquema está definido dentro del archivo.

Cassandra: Es una base de datos no relacional distribuida (y basada en un modelo de almacenamiento de “llave-valor”) desarrollada en Java. Permite grandes volúmenes de datos en forma distribuida. Twitter es una de las empresas que utiliza Cassandra dentro de su plataforma.

Chukwa: Diseñado para la colección y análisis a gran escala de “logs”. Incluye un toolkit para desplegar los resultados del análisis y monitoreo.

Flume: Tal como su nombre lo indica, su tarea principal es “dirigir los datos de una fuente hacia alguna otra localidad”, en este caso, hacia el ambiente Hadoop. Existen tres entidades principales: Source, Decorators y Sinks. Un Source, es básicamente cualquier fuente de datos. Sink se refiere al destino de una operación en específico. Decorator es una operación dentro del flujo de datos que transforma esa información de alguna manera, por ejemplo comprimir o descomprimir los datos o alguna otra operación en particular sobre los mismo.

HBase: Es una base de datos columnar (colum-oriented database) que se ejecuta en HDFS. HBase no soporta SQL, de hecho, HBase no es una base de datos relacional. Cada tabla contiene filas y columnas como una base de datos relacional. HBase permite que muchos atributos sean agrupados, llamándolos Familias de Columnas, de tal manera que los elementos de una familia de columnas son almacenados en un solo conjunto. Esto es distinto a las bases de datos relacionales orientadas a filas, donde todas las columnas de una fila son almacenadas en conjunto. Facebook utiliza HBase en su plataforma desde noviembre de 2010.

Hive: Es una infraestructura de Data Warehouse que facilita administrar grandes conjuntos de datos que se encuentran almacenados en un ambiente Distribuido. Hive tiene definido un lenguaje similar a SQL llamado Hive Query language (HQL). Estas sentencias HQL son separadas por un servicio de Hive, y son enviadas a procesos MapReduce ejecutados en el clúster de Hadoop.

Jaql: Fue donado por IBM a la comunidad de software libre. Query language for Javascript Objet Notation (JSON) es el lenguaje funcional y declarativo que permite la explotación de datos en formato JSON diseñado para procesar grandes volúmenes de información. Para explotar el paralelismo, Jaql rescribe los queries de alto nivel (cuando es necesario) en queries de bajo nivel para distribuirlos como procesos MapReduce.

Lucene: Es un proyecto de Apache, bastante popular para realizar búsquedas sobre textos. Lucene provee de librerías para indexación y búsqueda de texto. Ha sido principalmente utilizado en la implementación de motores de búsqueda (aunque hay que considerar que no tiene funciones de “crawing” ni análisis de documentos HTML ya incorporadas). El concepto a nivel de arquitectura de Lucene es simple: básicamente los documentos (documents) son divididos en campos de texto (field) y se genera un índice sobre estos

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campos de texto. La indexación es el componente clave de Lucene, lo que le permite realizar búsquedas rápidas e independientes del formato del archivo (ya sean PDFs, documentos HTML, etc.).

Oozie: Como pudieron haber notado, existen varios procesos que son ejecutados en distintos momentos, los cuales necesitan ser orquestados para satisfacer las necesidades de tan complejo análisis de información.

Oozie es un proyecto de Código Abierto que simplifica los flujos de trabajo, y la coordinación entre cada uno de los procesos. Permite que el usuario pueda definir acciones y las dependencias entre dichas acciones.

Un flujo de trabajo de Oozie es definido mediante un grafo a cíclico llamado Directed Acyclical Graph (DAG), y es a cíclico puesto que no permite ciclos en el grafo, es decir, solo hay un punto de entrada y de salida, y de todas las tareas y dependencias, parten del punto inicial al punto final sin puntos de retorno. Un ejemplo de un flujo de trabajo en Oozie se representa en la figura adjunta.

Pig: Inicialmente desarrollado por Yahoo! para permitir a los usuarios de Hadoop enfocarse más en analizar todos los conjuntos de datos, y dedicar menos tiempo en conseguir los programas MapReduce. Tal como su nombre lo indica, al igual que cualquier “cerdo” que come cualquier cosa, el lenguaje Piglatin fue diseñado para manejar cualquier tipo de dato, donde Pig es el ambiente de ejecución donde estos programas son ejecutados, de manera muy similar a la relación entre la máquina virtual de Java (JVM) y una aplicación Java.

ZooKeeper: Es otro proyecto de Código Abierto de Apache, el cual provee de una infraestructura centralizada y de servicios que pueden ser utilizados por aplicaciones para asegurarse de que los procesos a través de un clúster sean serializados o sincronizados. Internamente en ZooKeeper una aplicación puede crear un archivo que se persiste en memoria en los servidores ZooKeeper llamado Znode. Este archivo Znode puede ser actualizado por cualquier nodo en el clúster, y cualquier nodo puede registrar que sean informado de los cambios ocurridos en ese Znode, es decir, un servidor puede ser configurado para “vigilar” un Znode en particular. De este modo, las aplicaciones pueden sincronizar sus procesos a través de un clúster

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distribuido actualizando su estatus en cada Znode, el cual informará al resto del clúster sobre el estatus correspondiente de algún nodo en específico.

Como podrán observar, más allá de Hadoop, una plataforma de Big Data consiste en todo un ecosistema de proyectos que en su conjunto permiten simplificar, administrar, coordinar y analizar grandes volúmenes de información.

Dentro de los usuarios de Hadoop, tenemos a: AOL, IBM, Yahoo, LinkedIn eBay, The New York Times, 15 16 Twitter, entre otros.

A continuación, un video que explica el concepto de Big Data, sus dimensiones:

Respecto a las Tecnologías que trabajan en el Big Data, éste requiere tecnologías excepcionales para procesar eficientemente grandes cantidades de datos dentro de los tiempos transcurridos de manera tolerable (además de los proyectos anteriormente citados). En 2011, un informe de McKinsey sugiere que las tecnologías adecuadas para el Big Data deben incluir: las Pruebas A/B, las de regla de asociación de aprendizaje, clasificación de conglomerados crowdsourcing, fusión de datos y la integración y aprendizaje conjunto, algoritmos genéticos, aprendizaje automático, procesamientos del lenguaje natural, redes neuronales, reconocimiento de patrones, detección de anomalías, modelos predictivos, modelos de regresión, análisis de los sentimientos, procesamiento de señales, supervisión y no supervisión de l aprendizaje, simulación, análisis de series temporales y la visualización. Los Grandes volúmenes de Datos multidimensionales también pueden ser representados como tensores, tales como el aprendizaje subespacio multilineal. Las tecnologías adicionales que se aplican a grandes volúmenes de datos incluyen bases 15

Google Inc, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, “MapReduce: Simplified Processing on Large Clusters”, http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/es//archive/mapreduceosdi04.pdf 16 Globant, ,”MapReduce: Arquitectura BigData”, bigdata.globant.com/wp-content/uploads/2012/07/Apache-Pig-1.ppt

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de datos masivas de procesamiento paralelo (MPP), búsqueda de aplicaciones de búsqueda, minería de datos, redes de sistemas de archivos distribuidos, bases de datos distribuidas, la infraestructura basada en el Cloud (aplicaciones, almacenamiento y recursos informáticos) e Internet.

Si queremos saber cómo actúa el Big Data, y verlo en acción, es fácil imaginarlo. Por ejemplo, veamos el caso del Big Data aplicado a la industria del Mercado de Capitales (Fondos de Cobertura y Gestión de Activos 17 y Riqueza). Según Rachel West, , por ejemplo, hoy en día, las empresas financieras (que vienen saliendo de una de las peores crisis de crédito en la historia reciente), han aprendido las lecciones de las limitaciones de los datos e incompletos de modelos fragmentarios, para la gestión de sus carteras y toma de decisiones (hacerlas más sensibles a sus necesidades en tiempo real). La información impulsa a estas empresas a querer aprovechar la información de Inteligencia (INTEL) que juega un papel fundamental en la Optimización del Uso del Capital y la Gestión de sus Riesgos. Hoy en día existe la necesidad de “una Estrategia Práctica y la Aplicación Especifica para Análisis de Big Data”. Todos los problemas y programas complejos implican una Curva de Aprendizaje, y en el caso de hacer frente a grandes volúmenes de datos no es la excepción.

Algunas firmas financieras deben volverse a pensar sobre los modelos existentes y el análisis de gestión de riesgos alimentados por tecnologías Big Data de código abierto disponibles. Deben tener cuidado de los retos ocultos que plantea la estrategia de “hágalo usted mismo” (o “hecho en casa”) en temas de Análisis de Big Data, donde se toma un enfoque de “ensayo y error”. Para ayudar a sus clientes a moverse más allá de exploraciones aleatorias, deben moverse a realidades empresariales con Big Data, comenzando con un sólido Análisis de Grandes Volúmenes de Datos para uso comercial y procesos de inversión, tanto para el lado de la compra, como para el de las empresas.

Se debe aprovechar el Big Data para Analizar la Exposición de Portfolios. La primera pregunta que deben plantearse es ¿Cuál es la exposición? La exposición se refiere a la cantidad de fondos que se invierten en un determinado tipo de sector, que por lo general se expresan como un porcentaje del total de las explotaciones de cartera. Por lo tanto, la exposición viene siendo la “cantidad de fondos que un inversor tiene sumado al riesgo de pérdida que enfrenta (es la exposición de una cartera a valores particulares). Los Mercados y sectores deben ser considerados al determinar la asignación de los activos. Son las respuestas a las preguntas fundamentales que pueden ayudar a la rentabilidad del capital, y si se lleva a cabo correctamente, también minimiza las pérdidas. EJ: ¿Cuál es la exposición al riesgo total de la cartera por sector? Al leer acerca de las noticias financieras en Europa, ¿tiene a su alcance la información necesaria para comprender sus efectos en su cartera y ajustar sus decisiones en consecuencia? ¿Cuáles son sus posiciones largas y cortas de cartera en moneda euro? ¿cómo lo ha combinado en los últimos 2 a 3 años?

Esas preguntas son tan relevantes para los Gestores de Cartera y Operadores, así como para los Gestores de Riqueza, Auditores Internos, Asesores Financieros, quienes deben supervisar cuidadosamente las

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Forbes, Rachel West, Big Data in Action –Let´s Get Starterd”, 24/06/2013, http://www.forbes.com/sites/emc/2013/06/24/big-data-in-action-lets-get-started/

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inversiones y el cumplimiento de los requisitos reglamentos de la empresa. Sin embargo, el Análisis de Exposición de la Cartera hoy es una suerte de malabares con bolas (de diferentes formas, tamaños y pesos).

Dentro de los Desafíos ¿cuáles son los puntos “dolorosos” en el Análisis de Exposición? Dificultad en el recoger la información de todos los datos disponibles/relevantes de diferentes mercados, comentarios de analistas, noticias y eventos en tiempo real. No se pueden predecir los mercados o predecir el futuro.

Carecen de la capacidad de crear escenarios de modelado interactivo para posibles eventos. Es difícil de “tamizar” a través de la gran cantidad de transacciones en tiempo real para detectar posiciones de riesgo.

Además no se pueden acceder rápidamente a grandes cantidades de Datos históricos para una rápida y compleja modelización de comercio. Los análisis y presentación de informes cuentan con múltiples pasos y “silos” elaborados por diferentes grupos con diferentes aplicaciones tecnológicas. La falta de “capacidades de consultas ad-hoc y presentación de informes sobre la exposición agregada a través de las carteras de múltiples activos y cuentas de clientes”, son un problema.

Dentro de las Oportunidades, ¿Cuáles son los Beneficios del Análisis de Big Data? La verdad es que son bastantes, muy rentables, altamente Escalable, de Alto Rendimiento y grandes herramientas de Análisis de Datos de Baja Latencia, se disponen en los últimos años para ayudar en la recolección y carga de datos de todas las fuentes de datos, desde los Almacenes de Datos Existentes para alimentación interna y externa, así como archivos de terceras partes. Con la próxima generación de Plataformas de Análisis, los profesionales de Gestión de Inversiones no tendrán que luchar durante horas o días para crear escenarios ricos y realistas de información para analizar el impacto de un determinado mercado, la seguridad o la exposición al sector de sus inversiones cuando un evento se desarrolla. Ellos pueden convertirse rápidamente en un solo lugar, en un instante, con la información precisa sobre su cartera y el seguimiento con múltiples dimensiones de datos sobre exposición para su mejor curso de acción. La nueva solución de análisis de exposición permite a los usuarios:  Integrar Datos del Mercado, Noticias y Eventos (anuncios de resultados trimestrales, el PIB, tasa de desempleo, tasa de interés, inflación, etc.) en el Análisis de Exposición.  Analizar diferentes niveles de exposición (transacción, posición, cuenta, contraparte para diversos valores, clases de activos, el sector, así como el mercado, en la marcha o casi en tiempo real para el desarrollo más eficaz para las estrategias de mitigación de riesgo y el comercio.  Previsión de casos en el futuro a través de diferentes escenarios modelados a partir de informes de prensa y el sentir de los medios.

Si bien, el seguimiento de las exposiciones de los distintos fondos es esencial, aún más importante es saber sobre la Gestión Total de la Cartera en todo momento. Al obtener una Visión completa de la información geográfica, sectores, estrategia, la capitalización de mercado o exposiciones de valores, los administradores de inversión pueden decidir reasignar o re-equilibrar sus carteras.

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Los Administradores de Cartera también pueden comparar información de la exposición con los pesos de las carteras, la liquidez y la atribución a través del tiempo. De esta manera, se pueden detectar las tendencias más importantes de la gran cantidad de puntos de datos históricos a través de los panales de control, que proporcionan la visualización de datos gráfica de manera intuitiva, por lo que las excepciones se destacan con alertas sobre anomalías de exposición.

La “Convergencia de Business Intelligence (Inteligencia de Mercado) y Análisis de Big Data” es fundamental. En este caso requiere de uso de análisis minuciosos y trabajar con grandes volúmenes de datos (de fuentes externas e internas) para desarrollar modelos predictivos precisos, cada empresa tiene que pasar por esto para tener capacidad de análisis de Big Data más tangibles para sus usuarios.

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BIG DATA Y LA INNOVACIÓN GLOBAL DE SERVICIOS (ACTUAL Y FUTURA).Como podemos darnos cuenta ahora, el tema del Big Data no es nuevo en cuanto a sus orígenes. Sin embargo, la consecuencias de esta Innovación Tecnológica está tomando ribetes insospechados actualmente, tanto en temas de oportunidades de negocios, así como oportunidades de Innovación y evolución en todo ámbito de temas, áreas e industrias (incluso en nuestros hábitos diarios como consumidores y ciudadanos comunes y corrientes).

Aplicaciones del Big Data Actualmente.

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Según Luis Martin , la primera gran necesidad del Big Data, es el propio almacenamiento de los datos.

Cuando se llega a esta magnitud, es difícil diseñar una estructura monolítica que pueda albergar toda la información. Se imponen “soluciones distribuidas”, pero que permitan el acceso a las fuentes de información de forma unificada. En muchas aplicaciones para Internet, es necesario además que estos datos se almacenen y procesen rápidamente para ofrecer “análisis en tiempo real”. Es necesario también considerar la naturaleza y estructura de los datos, que en estos casos suele ser bastante heterogénea. Las soluciones basadas en “bases de datos no relacionales (NoSQL)” ofrecen una mejor adaptación a este escenario que otras tradicionales en la mayor parte de los casos.

Una vez que se ha conseguido dar con una “solución para el almacenamiento” y acceso de grandes cantidades de datos, un gran número de aplicaciones emergen de la posibilidad de realizar análisis sobre los mismos. Las tecnologías de análisis distribuido de los datos, tales como “Hadoop y MapReduce” ofrecen esta funcionalidad, abriendo un gran número de posibilidades de aplicación como las que se listan a continuación:  Sistemas de recomendación: Utilizan la información de comportamiento de cada usuario para predecir sus intenciones e intereses, y ofrecerles así contenidos adecuados. Son muy utilizados en Comercio Electrónico.  Análisis de Sentimientos: Basándose en conversaciones públicas (EJ: Twitter, foros) y otros elementos 2.0, se intentan predecir los gustos y el comportamiento de cada usuario con finalidad de diferente tipo.  Predicción de Catástrofes: Las grandes cantidades de datos disponibles se utilizan en la detección de eventos como incendios o terremotos, de tal manera que se pueda predecir su impacto y generar una reacción temprana.  Juegos: Ajedrez (Deep Blue) o Preguntas (Watson) son ejemplos de programas que analizan grandes cantidades de datos de partidas para derrotar a contrincantes humanos.  Categorización y Reconocimiento: De lugares, caras o personas, mediante el análisis del gran volumen de datos de este tipo disponible online.

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BrainsSINS, Luis Martin, “Big Data: Necesidades y Aplicaciones”, http://www.brainsins.com/es/blog/big-datanecesidades-y-aplicaciones/103589

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 Medicina: La medicina genómica personalizada (aún en el campo de la investigación) analiza e integra datos genómicos y clínicos para el diagnóstico precoz y una mejor aplicación de las terapias.  Comportamiento Inteligente de Servicios Públicos: Utilizando la información proveniente de datos recopilados por sensores inteligentes puede mejorarse la distribución y consumo de recursos fundamentales como el agua o la energía eléctrica.  Modelado de Riesgos: Algunas entidades bancarias y firmas de inversión punteras, utilizan tecnologías de análisis de grandes cantidades de datos para determinar el riesgo de operaciones, evaluando un gran número de escenarios financieros hipotéticos.  Detección de Fraudes: Utilizando técnicas para combinar bases de datos de comportamiento de usuarios, y datos transaccionales puede detectarse actividad fraudulenta, como por ejemplo: el uso de una tarjeta de crédito robada.  Monitoreo de Redes: Las redes de servidores producen una gran cantidad de datos que pueden ser analizados para identificar cuellos de botella o ataques. Este tipo de análisis puede aplicarse también a otros tipos de redes, tales como redes de transporte, con el fin, por ejemplo, de optimizar el consumo de combustible.  Investigación y Desarrollo: Algunas empresas con fuerte componente investigadora, como las farmacéuticas, realizan análisis de grandes volúmenes de documentación (EJ: artículos científicos) y otro tipo de datos históricos para mejorar el desarrollo de sus productos.  Big Science y el Gran Colisionador de Hadrones: Los experimentos representan unos 150 millones de sensores para la entrega de datos de aproximadamente 40 millones de veces por segundo, resultando en la investigación del Colisionador de hadrones, cerca de 600 millones de colisiones por segundo. Luego de filtrar y abstenerse de registrar más del 99,999% de estos flujos, hay 100 colisiones de interés por 19 20 21 22 segundo : -

Como resultado, sólo trabajar con menos de 0,001% de los datos de la corriente de sensores, el flujo de datos desde todos los cuatro experimentos del LHC representa 25 petabytes de tasa anual de información antes de la replicación (a partir de 2012). Esto se convierte en cerca de 200 petabyte de información después de la replicación.

-

Si todos los datos de los sensores debían registrarse en LHC, el flujo de datos sería muy difícil de trabajar.

El flujo de datos superaría los 150 millones de petabytes de tasa anual, o cerca de 500 exabytes por día,

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Wikipedia, “Big Data”, http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data CERN Brochure 2010, “A presentation of the largest and the most powerful particle accelerator in the world, the Large Hadron Collider (LHC), which starter up in 2008. Its role, characteristics, technologies, etc., are explained for the general public, http://cds.cern.ch/record/1278169?ln=en 20

21

CERN Brochure 2008, “LHC Guide: A collection of facts and figure about the Large Hadron Collider (LHC) in the form of questions and answers”, http://cds.cern.ch/record/1092437?ln=en 22

Brumfield, Geoff 2009, “High Energy Physics: Down the Petabyte Highway”, Nature (International Weekly Journal of Science), http://www.nature.com/news/2011/110119/full/469282a.html

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antes de la replicación. Para poner el número en perspectiva, esto equivale a 500 trillones de bytes por día, casi 200 veces mayor que todas las otras fuentes combinadas en el mundo.  La Astronomía: Desde que el Sloan Digitial Sky Survey (SDSS) comenzó a recopilar datos astronómicos en el año 2000, se acumuló más datos en sus primeras semanas, que todos os datos recogidos en la historia de la astronomía. Siguiendo a un ritmo de alrededor de 200 GB por noche, el SDSS ha acumulado más de 140 terabytes de información. Cuando el Gran Telescopio para Rastreo Sinóptico, sucesor del SDSS, se 23 24 ponga en línea en el año 2016, se prevé la adquisición de esa cantidad de datos cada cinco días .  Descifrando el Genoma Humano: Se refiere al proceso PGH de investigación científica con el objetivo fundamental de determinar la secuencia de pares de bases químicas que componen el ADN e identificar y cartografiar los aproximadamente 20.000 – 25.000 genes del genoma humano desde un punto de vista físico y funcional. El proyecto dotado con 3.000 millones de dólares fue fundado en 1990 en el Departamento de Energía y los Institutos Nacionales de Salud de los Estados Unidos, bajo la dirección de Francis Collins, quien lideraba el grupo de investigación público, conformado por múltiples científicos de diferentes países, con un plazo de realización de 15 años. Gracias a la amplia colaboración internacional, a los avances en el campo de la genómica, así como los avances en la tecnología computacional, un borrador inicial del genoma fue terminado en el año 2000. Finalmente, el genoma completo fue presentado en abril de 2003, dos años antes de lo esperado. Los secuenciadores de ADN humano han dividido el costo de secuenciación por 10.000 en los últimos diez años, lo cual es un factor de 100 en 25 26 comparación con la Ley de Moore.

Ciencias Sociales Computacionales.

Tobías Preis, utilizando Google Trends para los datos demostró que “los usuarios de internet de los países con un Producto Interno Bruto per cápita alto, son más a buscar información sobre el futuro de la información sobre el pasado”. Los hallazgos sugieren que puede haber un vínculo entre la conducta en línea y los indicadores económicos del mundo real. Los autores del estudio examinaron los registros de consultas en Google que los usuarios de internet en 45 países en 2010 realizaron, y se calculó el volumen de búsquedas para el año 2011, tras lo cual denominaron “Futuro Índice de Orientación”. Los investigadores compararon el futuro índice de orientación en relación con el PIB per cápita de cada país, encontrando una fuerte tendencia a que “los países en los que los usuarios de Google preguntan más sobre el futuro de exhibir un PIB más alto”. Los resultados sugieren que puede tratarse de una potencial relación entre el éxito

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Wikipedia, “Big Data”, http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data The Economist, Data, data everywhere”, http://www.economist.com/node/15557443 25 Wikipedia, “Big Data”, http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data 26 Wikipedia, “Proyecto Genoma Humano”, http://es.wikipedia.org/wiki/Proyecto_Genoma_Humano 24

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económico de un país y el comportamiento de búsqueda de información de los ciudadanos capturados en 27 grandes volúmenes de datos .

Gobierno.

En Estados Unidos, se están formando y generando plataformas públicas para comenzar a entender este paradigma, y para empezar a obtener provecho de éste. Tal es el caso de la iniciativa del gobierno de EE.UU., data.gov, y de las Naciones Unidas, unglobalpulse.org, creada para el aprovechamiento de la Innovación para proteger a los vulnerables. El Gobierno Federal de Estados Unidos posee seis de los diez supercomputadores más poderosos del mundo. Además, se está construyendo un Data Center en Utha, que será un centro de datos de la Agencia de Seguridad Nacional (cuando haya terminado, la instalación será capaz de manejar información del orden de “yottabytes”, recogida por la NSA a través de Internet). En Latinoamérica, tal como ocurre en el resto del mundo, la región también está experimentando un enorme crecimiento del Big Data, no así con su aprovechamiento para generar desarrollo. Según la consultora Global Frost & Sullivan, se pronostica que entre 2012 y 2013 la región sufrirá un aumento exponencial del Big Data, que demandará avanzadas soluciones tecnológicas (hardware y software) para aprovechar plenamente la información generada por la enorme cantidad de datos. Sin embargo, son pocas las compañías y gobiernos de la región que están gestionando el Big Data. Tal situación se debe, tal vez, a la “falta de visión, inversión, recursos humanos o una mezcla de todos estos, o simplemente porque la mayoría de las soluciones más básicas son más útiles hoy, o definitivamente no las necesitan (por ahora)”. Con una gestión seria y planificada del Big Data en cada uno de los países, podrían generarse plataformas informáticas en tiempo real que, por ejemplo, crucen los datos de fallas sufridas en una planta automotriz de Brasil o México, y conectarlo con las investigaciones y proyectos relacionados que desarrollan ingenieros mecánicos de universidades de todo el continente, los que a su vez, podrían cruzarse con datos de 28 proveedores de materias primas con las que se desarrollarían la nueva pieza de esa fábrica automotriz .

Sector Privado.

En el caso de Amazon.com, se encarga de millones de operaciones de Back-End cada día, así como de las consultas de más de medio millón de vendedores de terceras partes. La tecnología central que mantiene Amazon funcionando, está basada en Linux y en 2005 tuvieron las tres mayores bases de datos de Linux del mundo, con una capacidad de 7,8 TB - 18,5 TB . 24,7 TB. Por su parte, Walmart maneja más de 1 millón de transacciones por hora de los clientes, los cuales se importan a bases de datos que se estima contienen más de 2,5 petabytes (2.560 terabytes) de datos –el equivalente a 167 veces la información contenida en todos los libros de los Estados Unidos en la Biblioteca del Congreso. En el caso de Facebook, se estima que maneja cerca de 50 mil millones de fotos de su base de usuarios. En el caso de FICO, sistema de detección de fraude 27

Wikipedia, “Big Data”, http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data AméricaEconomía,, Pablo Albarracín, “Big Data: ¿La Nueva Llave para el Desarrollo”, http://www.americaeconomia.com/analisis-opinion/big-data-la-nueva-llave-para-el-desarrollo 28

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bancario, éste protege a 2,1 millones de cuentas activas en todo el mundo. Infosys por su parte, ha puesto en marcha el BigDataEdge para analizar los grandes datos. Windermere Real Estate utiliza señales GPS anónimas de casi 100 millones de conductores para ayudar a los nuevos compradores de vivienda a determinar sus tiempos de conducción típicos y volver del trabajo a lo largo de distintos momentos del día.

En el caso de las grandes empresas multilatinas, sí parece existir una tendencia y creciente preocupación por la gestión del Big Data, donde algunas ya han adquirido las tecnologías necesarias, mientras que otras se encuentran en etapas de implementación y/o análisis. Compañías Mineras, de Petróleo/Gas, Retail, 29 30 31 32 33 34 35 Aerolíneas y de Telecomunicaciones, se asoman como las más interesadas en el Big Data .

Desarrollo Internacional.

Después de décadas de trabajo en el ámbito de la utilización efectiva de las tecnologías de la información y comunicaciones para el desarrollo (o ICT4D), se ha sugerido que los grandes datos pueden hacer importantes contribuciones al Desarrollo Internacional. Por un lado, la llegada del Big Data ofrece la perspectiva económica para mejorar la toma de decisiones en las áreas críticas de desarrollo como Salud, Empleo, Productividad Económica, el Crimen y la Seguridad, así como para los Desastres Naturales y la Gestión de Recursos. Por otra parte, todos los problemas acerca del debate del Big Data implican también los retos a la Privacidad de la Información, la Interoperabilidad y el Poder Omnipotente de algoritmos imperfectos, los cuales se agravan en los países en desarrollo por los problemas de desarrollo e larga data como “la falta de infraestructura tecnológica, y la escasez de recursos económicos y humanos”. Esto tiene el potencial de dar lugar a un nuevo tipo de “Brecha Digital”: la Brecha de la Inteligencia basada en datos para 36 informar la toma de decisiones .

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The Economist, Data, data everywhere”, http://www.economist.com/node/15557443 Wikipedia, “Big Data”, http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data 31 Money.howstuffworks.com, Layton, Julia, “Amazon Technology”, 05/03/2013, http://money.howstuffworks.com/amazon1.htm 30

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FICO.com, http://www.fico.com/en/Products/DMApps/Pages/FICO-Falcon-Fraud-Manager.aspx

The Economic Times, “Infosys launches BigDataEdge to analyse Big Data”, 21/02/2013, http://articles.economictimes.indiatimes.com/2013-02-21/news/37201267_1_big-data-infosys-vice-presidentunstructured-data 34 Express Computer, “Infosys launches BigDataEdge”, 21/02/2013, http://computer.financialexpress.com/sections/news/1161-infosys-launches-big-data-edge 35 Bits.blogs.nytimes.com, Nick Wingfield, “Predicting Commutes More Accurately for Would-Be Home Buyers”, http://bits.blogs.nytimes.com/2013/03/12/predicting-commutes-more-accurately-for-would-be-home-buyers/ 36 Wikipedia, “Big Data”, http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data

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Caso el Big Data y el Comportamiento de las Personas.

“La recopilación y análisis de información procedente de teléfonos móviles simples, puede proporcionar sorprendentes conocimientos sobre cómo se mueven y comportan las personas, e incluso ayudarnos a entender la propagación de enfermedades”.

En un ordenador en su oficina de la Escuela de Salud Pública de Harvard en Boston, Estados Unidos, la epidemióloga Caroline Buckee señala un punto en un mapa de las tierras altas al oeste de Kenia, que representa una de las miles de torres de telefonía móvil del país. En la lucha contra la malaria, los datos transmitidos desde esta torre, cerca de la ciudad de Kericho, han tenido una enorme importancia a nivel epidemiológico.

Cuando ella y sus colegas estudiaron los datos, encontraron que las personas que hacen llamadas o envían mensajes de texto originados en la torre Kericho viajaban con una frecuencia de 16 veces más fuera de la zona, en comparación de la media regional. Es más, estas personas eran tres veces más propensas a visitar una región al noreste de lago Victoria que los registros del Ministerio de Salud identificaron como un punto álgido de la malaria. Por lo tanto, la señal de radio de la toree cubría un punto de referencia importante para la transmisión de la enfermedad, que puede pasar de persona a persona a través de los mosquitos. Las imágenes por satélite revelaron la causa más probable: una concurrida plantación de té que seguramente estaba repleta de trabajadores inmigrantes. La implicación estaba clara, señala Buckee: “Habrá un montón de infectados en ese lugar”.

Este trabajo está sirviendo de base para una nueva serie de modelos de predicción que Buckee está construyendo. Muestran, por ejemplo, que a pesar de que se observaron casos de malaria en la plantación de té, tomar medidas para controlar la malaria allí tendría menos efecto sobre la propagación de la enfermedad que concentrar los esfuerzos en la fuente: “el lago Victoria”. Siempre se ha creído que esa región es un centro importante de malaria, pero lo que no ha estado disponible hasta ahora es información detallada sobre los patrones de viaje humano a ese lugar: cuántas personas van y vienen, cuándo llegan y salen, a qué lugares específicos van, y cuáles entre esos destinos atraen a la mayoría de las personas que viajan a lugares nuevos.

De esta forma, Caroline Buckee, epidemióloga de Harvard, está utilizando datos detallados de movimientos de población, obtenidos de teléfonos móviles, para construir nuevas y precisas herramientas para la lucha contra la propagación de la malaria. Los esfuerzos existentes por recopilar este tipo de datos de viajes son, como poco, irregulares. A veces los trabajadores de la Salud Pública cuentan literalmente a las personas en los centros de transporte o las enfermeras de clínicas remotas preguntan a las víctimas de malaria recién diagnosticadas dónde han estado recientemente. “En muchos cruces fronterizos de África, mantienen pequeños registros en papel, pero los papeles se pierden y nadie les sigue la pista”. Tenemos abstracciones y modelos generales sobre los patrones de viaje, pero jamás hemos sido capaces de hacer esto correctamente, aduce Buckee.

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La Minería de Datos facilitará el diseño de nuevas medidas que probablemente incluirán campañas baratas y específicas de mensajes de texto, por ejemplo, advirtiendo a los visitantes que entren en la zona de la torre Kericho que utilicen mosquiteros. Esto ayudará a los funcionarios a elegir dónde concentrar los esfuerzos de control de mosquitos en las zonas palúdicas. “No queremos tener que rociar cada charco de larvas de mosquitos todo el tiempo. Pero si sabes que existe una gran cantidad de importaciones procedentes de un determinado lugar, lo suyo es aumentar el programa de control en ese lugar”, asegura Buckee. “Ahora puedo precisar puntos de especial importancia dentro de la importación de una enfermedad”.

El estudio más reciente de Buckee, publicado el año pasado en Science y basado en registros de 15 millones de teléfonos de Kenia, es el resultado de una colaboración con su esposo, Nathan Eagle, que ha estado dedicado a dar sentido a los datos de teléfonos móviles durante más de una década. A mediados de la década de 2000, después de conseguir llamar la atención con su trabajo de minería de datos procedentes de teléfonos de voluntarios en el MIT, Eagle comenzó a recibir llamadas de compañías de telefonía móvil pidiendo saber más acerca de, por ejemplo, por qué los clientes cancelaban sus planes de telefonía. Eagle comenzó a trabajar con las compañías. Y cuando la pareja pasó 18 meses en África a partir de 2006 8Buckee estaba haciendo un trabajo sobre la genética del parásito de la malaria) él estudió los datos de llamadas con diversos fines, tratando de entender fenómenos como las divisiones étnicas en barrios marginales de Nairobi y la propagación del cólera en Ruanda. Los resultados de Buckee muestran lo que se puede conseguir cuando la tecnología se usa para problemas de salud pública. “Esto muestra que sí, podemos realmente proporcionar no solo conocimiento, sino algo sobre lo que poder actuar”. Afirma Eagle, actualmente director general de Jana, que lleva a cabo encuestas en teléfonos móviles en el mundo en desarrollo”, “Esto funciona”.

“Este es el futuro de la epidemiología. Si queremos erradicar la malaria, así es como lo vamos a hacer”.

Esta demostración sugiere cómo podría aprovecharse estos datos para construir herramientas que los trabajadores de salud, los Gobiernos y otros agentes puedan usar para detectar y vigilar las epidemias, gestionar desastres y optimizar sistemas de transporte. Otros esfuerzos similares están siendo dirigidos hacia objetivos tan variados como la comprensión de los patrones de los desplazamientos por París, y la congestión de multitudes de festivales en Bélgica. Sin embargo, la minería de registros telefónicos podría ser particularmente útil en las regiones pobres, donde a menudo las infraestructuras de recogida de datos son mínimas o inexistentes. “Estamos justo empezando a utilizar estos datos para estos fines”, señala Vincent Blondel, profesor de matemáticas aplicadas en la Universidad de Lovaina en Bélgica y destacado investigador de datos recogidos de teléfonos móviles. “La adopción exponencial de la telefonía móvil en entornos de bajos ingresos, y la nueva disposición de algunas compañías telefónicas a ofrecer los datos, dará lugar a nuevas herramientas tecnológicas que podrían cambiarlo todo”.

Los 6 millones de teléfonos móviles del mundo generan enormes cantidades de datos, entre ello información de seguimiento de localización y de actividad comercial, historiales de búsqueda y enlaces en redes sociales. Se están llevando a cabo innumerables esfuerzos para extraer estos datos de diferentes

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maneras por parte de organizaciones de investigación y empresariales de todo el mundo. Y de esos seis mil millones de teléfonos, cinco mil millones se encuentran en países en desarrollo. Muchos de ellos son teléfonos baratos capaces de hacer poco más que llamadas y enviar mensajes de texto. Pero toda esta actividad puede ser rastreada en las torres de telefonía móvil, proporcionando una forma aproximada de hacer un seguimiento de los movimientos de una persona. A esto hay que añadir la difusión de la tecnología de pagos móviles dentro del comercio simple, y como resultado obtenemos una materia prima no solo para conseguir conocimiento en epidemiología, sino en tendencias de empleo, tensiones sociales, pobreza, transporte y actividad económica.

El mapa adjunto, producto del análisis de datos de teléfonos móviles, muestra las fuentes más importantes de infecciones de malaria (tonos más oscuros), teniendo en cuenta el potencial de transmisión causado por los viajes humanos, así como los principales destinos de las personas expuestas a la enfermedad (tonos más claros). Se puede utilizar para determinar dónde enfocar mejor las advertencias y las técnicas de control de mosquitos.

La perspectiva de la minería de datos de teléfonos es especialmente tentadora en los países pobres, donde la información detallada y actualizada sobre estos asuntos ha resultado escasa hasta ahora. “En el mundo en desarrollo, no hay un censo en funcionamiento, no se sabe dónde está el tráfico, no siempre cuentas con infraestructura de recopilación de datos del Gobierno”, señala Alex Sandy Pentland, director del laboratorio de Dinámica Humana del MIT, que durante mucho tiempo ha estado interesado en el conocimiento que proporcionan los datos creados mediante el uso de teléfonos móviles. “Pero, de repente, lo único que tienes a tu disposición, es decir, teléfonos móviles por todas partes, especialmente durante los últimos años, puede darte el equivalente de toda esa infraestructura que ya está construida en el mundo desarrollado”.

Cuando una llamada se conecta a una estación base determinada, esa estación registra el número de identificación del teléfono y la duración de la llamada. Con el tiempo, esta información se puede utilizar para tener una idea de los movimientos regionales de al gente y la forma de sus redes sociales. El historial de compras en los teléfonos también es muy valiosa: los registros de las compras agrícolas podrían ser utilizados para predecir los suministros o la escasez de alimentos. Y los datos financieros recogidos por los sistemas de pago móviles pueden construir un historial de crédito y ayudar a millones de personas sin acceso a la banca a poder obtener préstamos convencionales. “Los métodos de análisis de base de datos y

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los ordenadores son muy estándar”, afirma Pentland. “Se trata de crear ciencia y buscar los patrones correctos”. Ciertos patrones de movilidad podrían estar relacionados con la propagación de una enfermedad, los patrones de compra podrían significar que una persona ha tenido un cambio laboral, y los cambios de conducta o patrones de movimiento podrían relacionarse con la aparición de una enfermedad.

Una potente demostración de lo útiles que pueden ser los datos de teléfonos baratos se produjo después del terremoto de enero de 2010 en Haití, que mató a más de 200.000 personas. Investigadores del instituto Karolinaska de Suecia obtuvieron datos de Digicel, el mayor operador de telefonía móvil de Haití. Extrajeron los datos de movimiento diario de dos millones de teléfonos, comenzando 42 días antes del terremoto y hasta 158 días después, concluyendo que 630.000 personas que habían estado en Puerto Príncipe el día del terremoto habían salido de la ciudad en un plazo de tres semanas. También demostraron que podían hacer estos cálculos casi en tiempo real. Mostraron, 12 horas después de recibir los datos, cuántas personas habían huido de un área afectada por un brote de cólera, y a dónde fueron.

Lo más importante es que su trabajo dio lugar a un modelo que podría servir de guía para las respuestas a futuros destres. Después de analizar los datos sobre los hábitos de viaje antes del terremoto, el grupo sueco encontró que los haitianos en general salieron de la ciudad para ir a los mismos lugares donde habían pasado la Navidad y el Día de Año Nuevo. Estos resultados permiten predecir dónde irá la gente cuando ocurra un destre.

Respecto a la “Ampliación de la Escala”, hasta hace poco, estos estudios eran realizados por investigadores después de conseguir un acuerdo especial con las compañías para obtener los datos (Eagle los obtuvo a través de sus conexiones académicas). Sin embargo Orange, el gigante mundial de telecomunicaciones con sede en Francia, concedió el año pasado a la comunidad de investigación mundial datos basados en 2.500 millones de registros anónimos (sujetos a ciertas condiciones y restricciones) de cinco meses de llamadas realizadas por cinco millones de personas en Costa de Marfil. La primera fase de este gran experimento consiste en simplemente ver qué es posible con los datos.

Las compañías de telefonía móvil del mundo tienen una mina de oro de datos, señala Nathan Eagle, director general de Jana, que lleva a cabo encuestas en teléfonos móviles. Sin embargo, señala que el uso generalizado de los datos requerirá nuevos modelos de negocio y protecciones e privacidad.

Casi un centenar de grupos de investigación de todo el mundo aprovecharon la oportunidad de analizar los registros. Estaba programado que los estudios fueran presentados en mayo en una conferencia en el MIT bajo el nombre de Datos para el Desarrollo, que forma parte de una conferencia más grande sobre proyectos de minería de datos tanto en el mundo pobre como rico. “Es la primera vez que un conjunto de datos de teléfonos móviles a gran escala ha sido cedido a este nivel”, afirma Blondel, que preside la conferencia. Los estudios no habían sido publicados formalmente en el momento de escribir este artículo.

Pero uno de ellos muestra un gráfico de las interacciones sociales y de viaje a través de una división étnica tradicional Norte-Sur, y proporciona información sobre cómo podría evitarse el conflicto. Otro propone

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herramientas para el mapeo de la propagación de la malaria y la detección de brotes de enfermedades. Un laboratorio de empresa ha construido un modelo de transporte a partir de datos de teléfonos móviles para realizar un seguimiento de pasajeros en 539 autobuses, 5.000 minibuses y 11.000 taxis compartidos.

Incluso si el experimento de Costa de Marfil tiene éxito, replicarlo en otros países podría no resultar tan sencillo. El año pasado, el Foro Económico Mundial, el grupo de figuras líder industriales, académicas y políticas que convergen cada año en Davos, Suiza, hizo un llamamiento a los Gobiernos, organizaciones de desarrollo y empresas para el desarrollo de herramientas de análisis de datos, que mejoren la vida de las personas en el mundo pobre. “No debería tener que ir a los operadores y decirles les voy a hacer una consultoría gratuita, y a cambio quiero usar vuestros datos para mejorar vidas”, asegura Eagle. “Los operadores deberían querer estar involucrados en esto. En este momento, muchos de ellos no ven el lado bueno, pero si podemos hacer que los líderes del mundo les animen a hacerlo, tal vez podamos conseguir muchas cosas”.

“Podemos realmente proporcionar no solo conocimiento, sino algo sobre lo que poder actuar. Esto realmente funciona”.

Esto requerirá un trabajo cuidadoso para proteger la privacidad y evitar que los datos se utilicen con fines opresivos. Orange señala que se esforzó en hacer que los datos fueran anónimos, pero el campo necesita formas claras y ampliamente aceptadas de llevar la información al mercado. “Hay riesgos y beneficios en el hecho de vivir en sociedad basada en los datos”, señala Pentland. “Está la cuestión de quién posee los datos y quién los controla. Te puedes imaginar lo que Muamar Gadafi habría hecho con este tipo de datos .

Orange está tratando de encontrar la forma de crear un patrimonio común de datos que logre una mayor transparencia, responsabilidad y eficiencia, para detectar dónde se producen eventos inusuales, eventos extremos, que nos indiquen dónde se está desmoronando la infraestructura. Podemos hacer muchas cosas con ello, pero tiene que estar disponible.

A media que estas cuestiones se desarrollan, Buckee y Eagle están trabajando en perfeccionar y aumentar las herramientas de minería de datos en Kenia. Eagle tiene como objetivo utilizar encuestas para refinar y confirmar la imagen creada por los datos de minería de telefonía móvil a gran escala. El registro de llamadas no es suficiente, afirma. Encuestar incluso simplemente a algunas personas podría permitir a los investigadores descartar suposiciones erróneas acerca de lo que muestran los registros. Una vez, mientras analizaba datos de teléfonos en Ruanda, Eagle observó que la gente no se había movido mucho después de una inundación. Al principio, su teoría era que una gran cantidad de gente estaba en cama con cólera. Pero resultó que el diluvio había borrado las carreteras.

Buckee espera extraer datos para atacar a las cepas del parásito de la malaria resistentes ante los medicamentos. Estas cepas, que emergen en Camboya y en otros lugares, podrían invertir el progreso contra la enfermedad si se les permite proliferar, advierte. Así que quiere empezar combinando los datos sobre la propagación de los parásitos en modelos de movilidad para ayudar a producir estrategias para

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combatir enfermedades específicas. “Este es el futuro de la epidemiología”, afirma. “Si queremos erradicar 37 la malaria, así es como lo vamos a hacer” .

La utilidad del Big Data en e-Commerce.

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Martin sostiene que el impacto de todo lo que se encuentra bajo el paraguas del Big Data en Internet abarca múltiples aplicaciones. En la mayor parte de las ocasiones, se relacionan sus usos con las Redes Sociales, donde la riqueza de las interacciones entre los usuarios genera cantidades ingentes de información que puede ser procesada con diferentes fines. Sin embargo, las aplicaciones en Comercio Electrónico también pueden resultar muy jugosas, siempre y cuando se cuente con la tecnología y la visión adecuadas.

En el caso del e-Commerce, el principal factor a tener en cuenta es que el objetivo está siempre claro, dado que “la conversión” añade un elemento de concreción que no es tan fácil de encontrar en otros actores de Internet (EJ: en el caso de las redes sociales los objetivos pueden ser diversos, pero nunca tan concretos).

Este punto se alinea perfectamente con una toma de decisiones basada en datos bien estructurados, y cuantos más mejor. La “organización de la información” proveniente de los diversos agentes involucrados en el negocio (Sistemas de Gestión de Marketing, CRM, Proveedor de e-mail, Sistemas de Recomendaciones, Datos off-line, Campañas de Marketing) resulta clave, así como su correcta “integración y análisis”.

Tratándose en el caso más normal de grandes cantidades de datos, las tecnologías de almacenamiento y análisis asociadas al Big Data pueden ser de gran ayuda.

Todo esto lleva a una “toma de decisiones basada en los datos”, una característica deseable en cualquier negocio, pero que cobra especial interés cuando se goza de una cantidad elevada de información que incluso puede ser visualizada en tiempo real, y que se actualiza constantemente a alta velocidad. En muchos casos, las decisiones de los retailers online se basan en impulsos o intuiciones basadas en experiencias que, aunque en muchos casos pueden resultar acertadas, resultarían mucho más efectivas si pudieran contrastarse con los verdaderos datos del negocio. La posibilidad de realizar Analítica de Big Data en el tiempo adecuado, permite ahorrar costos y muchos ensayos de tipo “prueba y error” como los test A/B. Aunque se encuentra dentro de la analítica del negocio mencionada anteriormente, la Analítica Web merece una distinción aparte por tratarse de una aplicación puramente Big Data, y que tan relacionada está con el núcleo del e-Commerce. El registro de los datos de navegación de los usuarios ofrece posibilidades fuera de toda duda para el conocimiento del negocio. Sin embargo, aún puede avanzarse mucho más en la explotación que se hace de estos datos, que actualmente se limita al Almacenamiento y la Visualización (normalmente KPIs contenidos en Dashboards e Informes). Si se comienzan a aplicar en este dominio las

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MIT Technology review, “Big Data con Teléfonos Baratos”, 09/05/2013, http://www.technologyreview.es/read_article.aspx?id=42986 38 BrainsSINS, Luis Martin, “La Utilidad del Big Data en e-commerce”, 27/05/2013, http://www.brainsins.com/es/blog/big-data-en-ecommerce/107266

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herramientas de Análisis Automático e Integración de Datos Asociadas al Big Data, las posibilidades son infinitas.

Una de las Aplicaciones Inteligentes derivada de la Analítica Web, que ya está aplicando con éxito el eCommerce son los Sistemas de Recomendación. Tomando como base la navegación de los usuarios, complementada con las diversas acciones que pueden realizarse en la Web (añadir al carrito de compra, “like” –o me gusta-, comentarios,..) se generan perfiles personalizados para adecuar la oferta de productos en las diferentes componentes del sitio, de tal forma que se aumente la probabilidad de conversión. Hoy en día, caso todas las tiendas online importantes cuentan con tecnología inteligente de recomendación.

Existen otras aplicaciones del Big Data relacionadas con el Comercio Electrónico, sobre todo en lo relativo a la explotación de los datos de navegación de los usuarios (Behavioral Targeting, emails personalizados, seguimientos del abandono del carrito, retargeting,..). Estas y otras muchas aún por llegar, ofrecen un espectro de aplicación muy interesante para mejorar el negocio. El e-Commerce basado en un análisis avezado de los datos es hoy una realidad para muchos actores de éxito, y se acentuará su protagonismo en los próximos años a medida que las tecnologías de Big Data se vayan implementando como servicios a accesibles para la mayoría.

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Según la empresa EMC2 , el Big Data brinda una nueva perspectiva usando aplicaciones Big Data, que ayudan a automatizar procesos de gran volumen de datos que integran información de diversas fuentes de Big Data, permiten utilizar métodos de “desarrollo ágil” para crear aplicaciones impulsadas por los datos que distinguen a los negocios. El Big Data ayuda a “crear un nuevo valor de negocio”, donde el Big Data es la base para la creación de nuevos niveles de valor para el negocio con aplicaciones, almacenamiento, análisis, donde el Big Data fomenta la eficiencia, la calidad, productos y servicios personalizados, lo que produce niveles más altos de experiencia y satisfacción del cliente.

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EMC2, http://chile.emc.com/index.htm

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Big Data Transforma Negocios y la cara Humana del Big Data, entre otros.

A continuación algunos videos que hablan sobre el Big Data y la transformación de los Negocios, así como la cara humana del Big Data.  El Big Data trasforma Negocios: El Big Data presenta grandes desafíos y oportunidades, permitiendo transformar negocios y superar a la competencia (ver video pinchando imagen adjunta o link adjunto).

Fuente: Video EMC2 sobre cómo el Big Data transforma negocios, http://bcove.me/zzewkq5h  La cara humana del Big Data: ayuda a las organizaciones a trasformar sus negocios y sus vidas (ver video pinchando imagen adjunta o link adjunto)

Fuente: Video EMC2 sobre cómo el Big Data ayuda a las organizaciones transformar sus negocios y sus vidas, http://bcove.me/cnprin0d

 Big Data en tesoros históricos: La Biblioteca Vaticana, una de las más antiguas del mundo, necesitaba preservar casi 90.000 manuscritos históricos y ponerlos a disposición de eruditos e historiadores de todo el mundo (ver video pinchando imagen adjunta o link adjunto). Fuente: Video EMC2 sobre Big Data en tesoros históricos, http://bcove.me/v0m19ipj

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 Sistemas de Evaluación de Riesgo: Estrategias de Big Data en sistemas de evaluación de riesgo pueden mejorar la experiencia del cliente, aprovechar el poder del Big Data para ofrecer un mejor servicio y adoptar un proceso de desarrollo fácil (ver video pinchando imagen adjunta o link adjunto).

Fuente: Video EMC2 sobre Sistemas de Evaluación de Riesgo con Big Data, http://bcove.me/7n4i9e1k

 Desarrollo de Programación Externa y CoDiseño con Clientes: El caso de la experiencia de Pivotal Labs (empresa desarrolladora de software), quienes gracias a Big Data, permite trabajar conjuntamente con sus clientes, y hacer realidad la visión de sus clientes (ver video pinchando imagen adjunta o link adjunto).

Fuente: Video EMC2 sobre la Experiencia de Pivotal Labs con Big Data, http://bcove.me/8496i3gf

Continuando con la investigación de aplicaciones de Big Data, di con un caso de estudio sobre el Big Data y el Sector Salud, en casos de estudio de Microsoft:

Caso el Big Data en el Sector Salud (Desbloqueo del Valor oculto de los Datos).

Ascribe Ltda, es un líder de soluciones TI para la industria de la salud, quienes querían ayudar a los médicos de la National Foundation Trust (NHS) en Inglaterra, a identificar tendencias y mejorar los servicios mediante el suministro de un acceso más rápido a la información. Sin embargo, la explosión de volúmenes de datos estructurados y no estructurados obstaculizaban la visión. Los analistas de salud suelen trabajar a partir de

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datos recogidos y codificados cuando los pacientes reciben tratamiento en clínicas y hospitales. En el momento que reciben la información, por lo general fuera de fecha, los datos ya se han codificado y almacenado en un sistema de registro, o que se han extraído de un flujo de trabajo de un hospital, y que no siempre sucede en tiempo real. Además, existen grandes volúmenes de datos potencialmente útiles en archivos de texto a partir de fuentes tales como vistas no programadas a las salas de emergencia, registros de asistencia a la escuela, y venta de drogas al por menor. En Internet, se ofrece otro tesoro de información sin explotar, incluyendo el análisis de clicks y las redes sociales como Twitter. “Si usted piensa en cada médico que lucha con la obtención de datos oportunos y precisos, y lo acrecienta a escala nacional, entonces se convierte en un inmenso desafío” (Paul Henderson, Jefe de División de Business Intelligence en DAD, proveedores de servicios de BI en Bolton, Inglaterra). Tienes un montón de pequeñas piezas de datos que vienen de varios lugares, y pueden ser muy difíciles de agregar e interpretar. Este es el trabajo de una persona de “control de infecciones a nivel nacional en cualquier parte del mundo”. La empresa DAD había trabajado previamente en una solución para apoyar el análisis de la asistencia nacional de salud de atención de emergencia. El sistema fue diseñado para monitorear el número diario de personas que visitaron las salas de emergencia en el Reino Unido, y dar la alarma cuando se identificaran los niveles de actividad inusual, como por ejemplo, un brote de una enfermedad infecciosa.

Sin embargo, desbloquear la solución era difícil. Era difícil reunir los datos de un número cada vez mayor de profesionales de la salud, incluidos los médicos móviles. Además, los médicos fueron incapaces de utilizar el volumen de explosión de datos no estructurados de las notas de casos de pacientes y alimentos para los medios de comunicación social. “El poder de procesamiento que se necesita para manejar toda esa información está más allá de la capacidad de la mayoría de las organizaciones”, Un hospital no puede limitarse a defender una granja de servidores para procesar millones de notas de caos de un sistema de atención de emergencia, además de otros datos. Para resolver el problema, DAD diseñó una prueba de vigilancia sindrómica del concepto que crearía un enfoque estandarizado para trabajar con os datos de salud. La empresa pidió ayuda a Leeds Teaching Hospitals, uno de los mayores centros de NHS en el Reino Unido, para participar en el proyecto. Leeds puede generar cada año hasta medio millón de registros de accidentes y servicios de urgencia de su sistema. El hospital también genera aproximadamente un millón de expedientes estructurados cada mes.

DAD no quería solo crear una prueba de concepto de solución BI para el seguimiento de las enfermedades infecciosas a nivel nacional, sino también una herramienta que podría utilizarse para mejorar las operaciones de los proveedores locales de atención. “El objetivo era encontrar una manera de hacer que el flujo de datos fuera más rápido en casi tiempo real”. También querían aumentar los datos clínicamente codificados con los datos recogidos de notas de casos. De esta forma, DAD quería crear una base de conocimiento nacional que tanto los analistas de vigilancia sindrómica y los médicos locales pudieran utilizar para mejorar la salud. Así, atribuyeron que necesitaban una solución altamente escalable, que pudiera trabajar con varios tipos de datos y fuentes, así como proporcionar herramientas de BI de autoservicio para los usuarios.

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Para resolver el problema, se atribuyó el diseño de una solución híbrida en la Nube (Cloud) con herramientas de Business Intelligence. La solución también incluyó aplicaciones que se pueden ejecutar en Tablets. Al simplificar la implementación, la compañía desarrolló una prueba de concepto de un plazo d 6 semanas.

Luego los médicos pudieron responder más rápidos con las herramientas de BI de autoservicio y obtener una visión práctica de una amplia variedad de datos que incluían el historial clínico, notas de la sala de emergencia y alimentos por medio de medios de comunicación social.

De esta forma, dentro de los Beneficios obtenidos, con la construcción de una solución de Big Data , DAD entrega herramientas de salud más rápido, acelerado la respuesta y proporcionando conocimientos útiles en grandes volúmenes de datos. Se logró transformar la salud con rápido acceso a los datos al trabajar con una pula de extremo a extremo de software y servicios basados en la nube, atribuyendo rápidamente una solución proporcionada por Big Data, que puede mejorar la salud a nivel local y nacional. De esta forma, creando una solución híbrida compleja de Cloud, que pudiera procesar rápidamente grandes volúmenes de datos procedentes de múltiples fuentes, la solución incluía herramientas de Business Intelligence de autoservicio, y una interfaz de usuario dinámica y ágil, como herramienta indispensable para los profesionales sanitarios en prácticamente cualquier lugar. Con la posibilidad de mostrar a los clientes de DAD la información a través de un Tablet con aplicaciones que proporcionaban acceso en tiempo real a los datos de salud, pudieron proporcionar un portal clínico móvil que se puede utilizar en cualquier lugar.

Mediante el uso de capacidades de análisis y herramientas de BI de autoservicio, los proveedores de la salud pueden responder más rápido y colaborar más fácilmente con sus compañeros. Si usted está buscando una probable propagación de enfermedades infecciosas a nivel nacional, quiere averiguar lo que está sucediendo tan rápido como sea posible. Con esta solución, los médicos podían saltar de una alerta a un mapa que mostrara la progresión de la enfermedad. La capacidad de analizar millones de registros en cuestión de segundos, es inmensamente poderoso.

Mediante el uso de una Plataforma Distribuida a la información agregada, y el proceso de diferentes fuentes tales como notas de salas de emergencia, registros de asistencia a la escuela, y los medios sociales, DAD pudo desbloquear el potencial de grandes volúmenes de datos. Como resultado, los médicos hoy en día pueden identificar las tendencias más rápido y mejorar la calidad de la atención. El Sistema de Vigilancia de la Salud proporciona una visión práctica. No se trata de un crujido de estadísticas, se trata de comprimir el 40 tiempo que se necesita para identificar el problema, y actuar en consecuencia de la mejor manera posible .

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Microsoft, Case Studies, “Ascribe Ltda”, 18/03/2013, http://www.microsoft.com/casestudies/Case_Study_Detail.aspx?CaseStudyID=710000002092

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Caso el Big Data en la Industria de Entretención de Juegos (Telemetría Enriquecida).

La franquicia Halo, es una de las propiedades de coleccón de juegos más galardonadas, que se ha convertido en un fenómeno de entretenimiento global. Ha la fecha, más de 50 millones de copias de videojuegos de Halo se han vendido en todo el mundo. Como desarrolladores preparados para lanzar “Halo 4”, se encargaron de analizar los datos para obtener información sobre las preferencias de los jugadores y apoyar un torneo en línea. Para hacer frente a esas peticiones, el equipo utlizó tecnología Microsoft, basado en el marco Apache Haddop para Big Data. Utilizando servicios para procesar y analizar datos brutos, el equipo fue capaz e alimentar las estadísticas del juego para el operdor del torneo, que utiliza los datos para clasificar a los jugadores basados en el juego. El equipo también utilizó servicios para actualizar Halo 4 cada cuatro semanas, y apoyar una campaña de correo electrónico diario diseñado para aumentar la retención de juegadores. Las organizaciones también pudieron usar los datos para tomar rápidamente las decisiones de negocios.

La marca “Halo 4” inició la nueva saga de la franquicia de gran éxito mundial en la historia de entretenimiento que definió y formó a una generación de jugadores. Desarrollado por 343 Industries Microsoft Studios, exclusivo para sistema de entretenimiento de video juego Xbox de Microsoft. Halo 4 trae de vuelta al personaje Master Chief en una nueva y épica aventura de ciencia ficción. Lanzado en noviembre de 2012, el partido logró más de US$ 200 millones en ventas globales en sus primeras 24 horas, y atrajo a más de 4 millones de jugadores en sus primeros cinco días después de su lanzamiento.

Para el Equipo de Servicios Halo, un equipo de desarrollo de 343 Industries que maneja el juego, uno de los mayores retos es “la escala para satisfacer las demandas de los jugadores”. Esa es una razón por la que el equipo utilizó la plataforma de desarrollo Windows Azure en la Nube (Cloud) para poder apoyar los servicios de Back-End del juego. Estos servicios se ejcutan en características de multijugador clave del juego, incluyendo tablas de clasificación y avatar de representación. El hosting de las partes multijugador del juego asegura que el equipo tiene una manera de añadir y eliminar la capacidad del servidor, según sea necesario de forma rápida y económica.

A medida que el juego se preparó para el lanzamiento, 343 Industries se enfrentó a un nuevo tipo de reto: “el análisis de datos durante el torneo de “Halo 4 Infinitive Challenger” durante cinco semanas y proporcionar resultados todos los días a su parea en el torneo, Virgin Gaming. El Halo 4 Infinitive Challenger, el mayor torneo de juego de libre acceso en línea en el mundo, siguió el puntaje de los jugadores, con la oportunidad de ganar más de 2.800 premios. Virgin Gaming necesitaba utilizar los datos de Inteligencia de Negocios (BI) reunidos durante el evento para actualizar las tablas de la web site del torneo.

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Para cumplir con estos requerimientos de negocio, 343 Industries sabía que tenian que encontrar una solución tecnológica de BI que se integrara con Windows Azure. “Una de las mejores cosas de 343 Industries es cómo utilizan la tecnología de vanguardia, como Azure”, sostiene Alex Gregorio, Gerente de Programas de Microsoft Studios, que publicó Halo 4. De esta forma, ellos quisieron encontrar el mejor ambiente de BI que necesitaban para asegurarse de que se integrara con Azure.

Debido a que todos los datos de Halo 4 se encontraban en Azure, el equipo quería encontrar una solución que pudiera producir eficazmente la información BI a partir de esos datos. Además, el equipo necesitaba procesar estos datos en el mismo centro de datos, minimizar el costo de almacenamiento y evitar los cargos de tansferencia de datos a través de dos centros de datos. Además, el equipo quería el control total sobre las prioridades de trabajo, por lo que el rendimiento y la entrega de consultas analíticas no se verían afectados por otros puestos de trabajo de procesamiento que se ejecutaran al mismo tiempo. Tenían que tener una solución flexible que no estaba en las instalaciones, afirma Gregorio. De esta forma, el equipo comenzó la búsqueda de una nueva solución de BI en los meses previos al lanzamiento programado para noviembre de Halo 4.

343 Industries decidió utilizar el servicio HDINsight, que está basado en Apache Haddop, un marco de software de código abierto creado por Yahoo! Haddop, que es ideal para ejecutar análisis complejos, pueden analizar masiva cantidad de datos no estructurados de una manera distribuida. Esto permitiía a los usuarios obtener nuevos conocimientos a partir de datos no estructurados, a través de los datos de conexión a herramientas familiares de BI de Microsoft. El equipo estaba especialmente atraído por la flexibilidad del servicio de HDinsight, lo que permitió separar la cantidad de los datos en bruto, de la talla de procesamiento necesario para consumir esos datos. Con los sistemas anteriores, nunca tuvieron la posibilidad de separación entre la producción y los datos en bruto, por lo que siempre había la cuestión de cómo se ejecutaban los análisis que afectarían la producción, sostiene Mark Vayman, Lead Program Manager del Equipo de Servicios de Halo (Hadoop resolvió el problema). Cada día, Hadoop maneja millones de objetos ricos en datos relativos a Halo 4, incluyendo los modos preferidos de juegos, la duración del juego, y muchos otros artículos…

Dentro de los Beneficios obtenidos, se pudo responder más rápidamente a las peticiones de los clientes. Con la flexibilidad de la solución, el equipo de servicios Halo es capaz de hacer actualizaciones semanales al juego y fue capa de ayudar a Virgin Gaming a detectar tramposos en el torneo Infinitive Challenger en línea.

También se pudo apoyar las campañas de correo electrónico personalizado que el equipo de Marketing de Halo estaba utilizando para mejorar la experiencia del usuario y retener a los jugadores. Además, la solución se basaba en herramientas conocidas que se podían usar para simplificar la toma de decisiones, se logró aumentar la agilidad y acelerar el tiempo de respuesta, se pudo ayudar al Equipo de Marca Halo 4 en las actualizaciones del juego semanal, así como también se pudo tomar sugerencias de los usuarios y darle a los

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diseñadores del juego información que se puede considerar para el desarrollo de futuras ediciones de 41 Halo .

Caso de Aplicaciones Big Data en el Deporte.

Con el paso de los años, la tecnología ha progresado y el Big Data se ha hecho una realidad, gracias a la construcción de máquinas con gran capacidad de cálculo y software para gestionar todo el potencial. Aparte de las aplicaciones en el ámbito empresarial, comercial o para fines de investigación, el análisis de grandes cantidades de datos también planea sobre el deporte, aunque de una forma más sofisticada.

La información es clave en el “deporte de alta competición” como en muchos otros campos. En algunos casos, como en la Fórmula 1, las variables que se miden son muchas y el análisis pormenorizado. Los equipos ya examinan al detalle cualquier dato relativo, las diferentes partes del coche, al piloto, al circuito y a las condiciones atmosféricas. De hecho los vehículos cuentan con una serie de controles electrónicos que reciben información de los niveles del motor, como el aceite o la gasolina, así como el estado de los neumáticos o la caja de cambios, entre otros factores. Estos datos se envían en tiempo real a una supercomputadora mediante una conexión de 4Mbps. Por ejemplo, la escudería Catherman F1 utiliza este sistema y aprovecha los datos no sólo durante la carrera. Después la información se analiza para comprobar en qué puntos se puede mejorar el tiempo y cuándo se puede evitar los problemas que surgen a lo largo de la prueba. Hasta tal punto confía el equipo en esta tecnología que ha invertido millones de dólares en una infraestructura capaz de cumplir con esta tarea.

La Fórmula 1 es un caso claro en el que la información para poner a punto los coches y a los pilotos es exhaustiva. Son muchas las variables que los equipos tienen en cuenta, sin embargo, una aplicación más intensa de Big Data podría mejorar si cabe el nivel de precisión al que están acostumbrados en este sector. No es el único en el que la tecnología sirve de utilidad.

Adidas, por otro lado, ha creado una tecnología que podría revolucionar el trabajo de los entrenadores de fútbol. Se trata de MiCoach Elite System, un chip que se coloca en las camisetas de los jugadores, monitorizando su velocidad, su seistencia física y otros parámetros. En total, envía más de 200 registros de datos en tiempo real a un dispositivo, que podría ser un Tablet o un Smartphone. El entrenador podrá ver toda esta información sobre cada individuo, calibrando cuál es su estado físico e incluso psicológico.

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Microsoft Case Studies, “343 Industries Gets New Users insights from Big Data in the Cloud”,

http://www.microsoft.com/casestudies/Windows-Azure/343-Industries/343-Industries-Gets-New-UserInsights-from-Big-Data-in-the-Cloud/710000002102

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De esta forma, un entrenador de fútbol podrá “decidir si un jugador necesita más acondicionamiento físico”, reposo o trabajar sobre otros aspectos. Así, se lograría mantener a cada uno lo más cerca posible del pleno rendimiento de forma habitual. Mediante un análisis de Big Data también se podría comprobar cuándo se llega al límite físico para detener el proceso de entrenamiento.

Micoach Elite System va a ser utilizado en la Major League Soccer, la liga de categoría superior que disputan conjuntamente equipos de Estados Unidos y Canadá. Si bien la solución tecnológica aún tiene camino por recorrer, su implementación a un nivel más allá de lo anecdótico es un comienzo para la expansión del Big Data en el fútbol y en otros deportes.

Los Juegos Olímpicos de Londres 2012 supuso asimismo un principio de Innovación Tecnológica en el deporte. Algunos de los participantes se sirvieron de big Data para tratar de mejorar sus resultados. La atleta estadosunidense Lolo Jones entrenó con un equipo de 22 científicos y analistas. Se utilizaron sensores en sus zapatillas, datos de imagen a cámara lenta y elementos para controlar que su cuerpo funcionara al máximo rendimiento (ver video pinchando imagen adjunta o link adjunto).

Fuente: “Lolo Jones High Training with Red Bull Project X”, http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=ocfsxh jJzaQ#!

Pero la competición no es el único objetivo que está en el punto de mira de Big Data. Los deportistas de élite muchas veces obligan a su cuerpo a desarrollar esfuerzos límite y éstos pasan factura. Un “análisis pormenorizado” también puede ayudar a marcar el terreno de lo que está al alcance y lo que podría poner en peligro la salud de la persona. Mediante herramientas de monitorización, como el chip de Adidas o dispositivos que se encuentran actualmente en el mercado (Nike + Fuelband y otras pulseras inteligentes), se pueden controlar los biorritmos de un deportista constantemente. Llegado el momento, esto podría evitar casos de falla cardíaco, de los que no están exentos algunos futbolistas o atletas de élite.

Los equipos informáticos analizarían toda la información relativa a cada deportista individualmente, y tendrían la posibilidad de cruzarla con datos de otros que realizarán el mismo esfuerzo, evaluando asimismo las condiciones y el desgaste físico. De esta forma, se podría alertar a cada persona cuando este llegando a 42 su límite, evitando así consecuencias graves .

Otros ejemplos de Big Data hoy en día, pueden referirse al área de “Big Science, RFID” (Radio Frecuency Identification o Identificación por Radiofrecuencia), Redes de Sensores, Redes Sociales, Análisis de Grandes 42

Think Big, “Aplicaciones de Big Data en el Deporte”, 05/03/2013, http://blogthinkbig.com/big-data-deporte/

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Datos Sociales (debido a la revolución de los Datos Sociales), Textos y Documentos en Internet, Indexación de búsqueda en Internet, Registros detallados de llamadas, la Astronomía, la Ciencia Atmosférica, la Genómica (conjunto de ciencias y técnicas dedicadas al estudio integral del funcionamiento, contenido y evolución de los genomas), la Biogeoquímica (ciencia que estudia la interacción entre los compuestos geoquímicos y los organismos vivos), la Investigación Científica Compleja, las interdisciplinas biológicas, Vigilancia Militar, Previsión de Tiempos de Conducción para los Nuevos Compradores de Viviendas, Registros Médicos, Archivos de Fotografía, Archivos de Video, y el Comercio Electrónico a Gran Escala.

Caso Big Data en la Educación.

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Según Mark van Rijmenam, las nuevas tecnologías permiten a las escuelas, colegios y universidades analizar absolutamente todo lo que sucede. De la conducta de los estudiantes, resultados de pruebas, desarrollo de las carreras de los estudiantes, así como las necesidades educativas basadas en el cambio de las sociedades. Muchos de estos datos ya se han almacenado y se utilizan para el análisis estadístico de los organismos gubernamentales, como el Centro Nacional de Estadísticas Educativas (National Center for Educational Statistics). Con el surgimiento de más y más educación en línea (por Internet) y el desarrollo de las MOOCs (Massive Online Open Course, o Cursos en Línea Abiertos y Masivos), todos los datos consiguen un significado completamente nuevo. El Big Data permite cambios muy interesantes en el campo de la educación que van a revolucionar la manera como los estudiantes aprenden y los maestros enseñan. Para estimular esta tendencia, el Departamento de Educación de los Estados Unidos (DOE) fue parte de una serie de organismos para compartir una iniciativa de US$ 200 millones para iniciar la aplicación de análisis de Big Data con sus respectivas funciones, como se describe en un post de James Locus.

El objetivo general del Big Data en el sistema educativo debe ser “mejorar los resultados de los estudiantes”.

En la actualidad, las respuestas a las tareas y los exámenes son las únicas mediciones sobre el desempeño de los estudiantes. Durante su vida estudiantil sin embargo, cada estudiante genera un rastro de datos único.

Este sendero de datos puede ser analizado en tiempo real para ofrecer un ambiente óptimo de aprendizaje para el estudiante y para obtener una mejor comprensión de la conducta individual de los estudiantes.

Es posible controlar todas las acciones de los estudiantes. ¿Cuánto tiempo tardan en responder a una pregunta, qué fuentes utilizan, qué preguntas se omiten, funcionan mejor para los estudiantes, etc.? Las respuestas a las preguntas se pueden verificar (excepto para ensayos quizás), dan información de forma instantánea y automática a los estudiantes.

Además, el Big Data puede ayudar a crear grupos de estudiantes que prosperan debido a la selección de quién está en un grupo. Los estudiantes suelen trabajar en grupos en los que los estudiantes no son complementarios entre sí. Con algoritmos será posible determinar las fortalezas y debilidades de cada 43

Smartdata Collective, Mark van Rijmenam, “Big Data will revolutionize Learning”, April 30, 2013, http://smartdatacollective.com/bigdatastartups/121261/big-data-will-revolutionize-learning

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estudiante en base a la forma en que un estudiante aprende en línea, cómo y qué preguntas fueron respondidas, el perfil social, etc. Esto creará, según Rijmenam, grupos más fuertes que permitan que los estudiantes tengan una pronunciada Curva de Aprendizaje y obtener mejores resultados del grupo.

Todos estos datos ayudarán a crear un programa personalizado para cada alumno. El Big Data permite la personalización en los colegios y universidades, incluso si tienen 10.000 estudiantes. Esto puede crear un Aprendizaje Mixto, una combinación de aprendizaje en línea y fuera de línea. Se dará a los estudiantes la oportunidad de desarrollar su propio programa personalizado, a raíz de las clases que les interesa, trabajando a su propio ritmo, teniendo esta posibilidad aun estando fuera de línea sin la orientación de un profesor. Proporcionar una “personalización masiva en la educación” es un desafío, pero gracias a los algoritmos, será posible hacer un seguimiento y evaluar a cada estudiante de manera individual.

Ya hemos visto que esto suceda en los MOOCs que se están desarrollando en todo el mundo en estos momentos.

Cuando Andrew Ng impartió la clase de “la Maquina de Aprendizaje” en la Universidad de Standford, en general 400 estudiantes participaron. Cuando se desarrolló como MOOC en Coursera en 2011, atrajo a 100.000 estudiantes.

Normalmente esto llevaría a Andrew Ng unos 250 años de enseñarlo a la misma cantidad de alumnos (de manera tradicional). 100.000 estudiantes que participan en una clase, genera una gran cantidad de datos que ofrecen variadas ideas. Ser capaz de atender a 100.000 estudiantes a la vez, también requiere de herramientas adecuadas para poder Procesar, Almacenar, Analizar y Visualizar todos los datos que intervienen en el curso. Por el momento, estos MOOC todavía se llevan a cabo en masa, pero en el futuro, se podrán “personalizar en masa”.

Con 100.000 estudiantes que participan en un MOOC, según Rijmenam, dará a las universidades la posibilidad de encontrar los mejores estudiantes de todo el mundo. Con base en el comportamiento individual de los estudiantes, sus calificaciones, su perfil social y sus algoritmos de habilidades de networking en red, se podrá encontrar a los mejores estudiantes. Estos estudiantes podrán recibir una beca que aumentará el nivel general de la universidad.

Si consideramos la experiencia de aprendizaje en tiempo real, cuando los estudiantes comienzan a trabajar por su cuenta en su programas de aprendizaje combinado a medida, la gran cantidad de la enseñanza que la mayoría de las veces debe ser cubierto por temas generales a los cuales deben apelar todos los estudiantes en diferentes niveles, se podrá hace en línea y por sí mismos. El profesor podrá supervisar a todos los estudiantes en tiempo real y comenzar una conversación mucho más interesante y profunda sobre el tema

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de la elección. Esto les dará a los estudiantes la posibilidad de obtener una mayor comprensión de los temas.

Cuando los estudiantes son monitoreados en tiempo real, esto puede ayudar a mejorar los libros de texto digitales y los lineamientos de los cursos que son utilizados por los estudiantes. Los algoritmos pueden controlar cómo los estudiantes leen los textos. ¿Qué partes son difíciles de entender, qué piezas son fáciles y qué partes no son claras? Sobre la base de la frecuencia con que se lee un texto, ¿cuánto tiempo se tarda en leer un texto, el número de preguntas que se hacen en torno a ese tema, el número de enlaces con clic para más información, etc.? Si esta información se proporciona en tiempo real, los autores podrán cambiar sus libros de textos para responder a las necesidades de los alumnos, mejorando así los resultados generales.

Aún más, el Big Data puede dar ideas de cómo cada estudiante aprende a nivel individual. Cada estudiante aprende de manera diferente y la forma en que un estudiante aprende afecta a la calificación final del curso.

Algunos estudiantes aprenden de manera más eficiente, mientras que otros pueden ser muy ineficientes.

Cuando los materiales del curso están disponibles en línea, se puede controlar cómo aprende un estudiante.

Esta información puede ser utilizada para proporcionar un programa personalizado para el estudiante o proporcionar información en tiempo real para ser más eficiente en el aprendizaje, y por lo tanto mejorar sus resultados.

Respecto a al deserción e incrementos de los resultados, Rijmenam sostiene que todos estos análisis van a mejorar los resultados de los estudiantes, y tal vez también van a reducir las tasas de deserción en las universidades o colegios. Los abonos de las instituciones educacionales son caros, así como para la sociedad.

Cuando los estudiantes son supervisados de cerca, reciben información instantánea y se entrenan en función de sus necesidades personales, pudiendo ayudar así a reducir las tasas de abandono..

Con el Análisis Predictivo en todos los datos que se recopilan, pueden dar ideas a los institutos de educación en el futuro sobre los resultados de los estudiantes. Estas predicciones se podrán utilizar para cambiar un programa si se predicen malos resultados en un programa en particular o análisis de escenarios incluso ejecutando un programa antes de que inicie. Las Universidades y Colegios serán más eficientes en el desarrollo de un programa que aumenten los resultados minimizando así “la prueba y error”.

El Big Data para Rijmenam va a revolucionar la industria del aprendizaje en los próximos años. Más y más universidades y colegios ya están recurriendo al Big Data para mejorar los resultados generales de los estudiantes. Alumnos más inteligentes que estudian rápido, tendrán un efecto positivo en las organizaciones 44 y la sociedad. Por lo tanto, ¿vamos a esperar y no vamos a abrazar el Big Data en la educación? .

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Smartdata Collective, Mark van Rijmenam, “Big Data will revolutionize Learning”, April 30, 2013, http://smartdatacollective.com/bigdatastartups/121261/big-data-will-revolutionize-learning

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Big Data y el Caso Prism y Boundless Informant para espionaje por parte de Estados Unidos y otras Naciones.

PRISM es el nombre que recibe un programa de vigilancia electrónica calificado Top Secret a cargo de la NSA 45 (Agencia de Seguridad Nacional) de los Estados Unidos, desde 2007 . Los informes y documentos filtrados 46 47 48 49 50 por Edwards Snowden , indican que PRISM se emplea como medio para la vigilancia a fondo de las comunicaciones y otras informaciones almacenadas. El programa tiene como objetivo “a aquellos ciudadanos que vivan fuera de los Estados Unidos o sean Extranjeros”, aunque también se incluyen a los ciudadanos estadounidenses que hayan mantenido contacto con personas que habitan fuera de las 51 fronteras del país ”. Los datos que supuestamente la NSA es capaz de obtener gracias a PRISM incluyen “correos electrónicos, videos, chat de voz, fotos, direcciones IP, notificaciones de inicio de sesión, ”52 transferencias de archivos o detalles sobre perfiles en Redes Sociales .

The Washington Post ha señalado que estas revelaciones sitúan a PRISM como “la fuente número uno de 53 información para los informes analíticos y de inteligencia de la NSA ”. Empresas de Internet como Microsoft, Google, Apple o Facebook también se han visto implicadas, pues según las informaciones que se están suscitando en estos momentos (al momento de elaborar el presente artículo), también eran 45

The Washington Post, “Us Intelligence mining data from nine U.S. Internet companies in broad secret program”, 07/06/2013, http://www.washingtonpost.com/investigations/us-intelligence-mining-data-from-nine-us-internetcompanies-in-broad-secret-program/2013/06/06/3a0c0da8-cebf-11e2-8845-d970ccb04497_story.html?hpid=z1 46 Edward Joseph Snowden, consultor tecnológico estadounidense, informante y antiguo empleado de la Agencia de Inteligencia (CIA) que trabajó como consultor para la Agencia de Seguridad Nacional (NSA). En junio de 2013, Snowden hizo públicos, a través de los periódicos The Guardian y The Washington Post, documentos clasificados como alto secreto sobre varios programas de la NSA, incluyendo el programa de vigilancia PRISM. 47 The Guardian, Edward Snowden failed in attempt to join US Army´s elite special forces unit, 10/06/2013, http://www.guardian.co.uk/world/2013/jun/10/edward-snowden-army-special-forces 48 The Washington Post, “Edward Snowden says motive behind leaks was to expose surveillance state”, 09/06/2013, http://www.washingtonpost.com/politics/edward-snowden-says-motive-behind-leaks-was-to-expose-surveillancestate/2013/06/09/aa3f0804-d13b-11e2-a73e-826d299ff459_story.html?tid=pm_politics_pop 49 The Washington Post, “Edward Snowden comes forward as source of NSA leaks”, 09/06/2013, http://www.washingtonpost.com/politics/intelligence-leaders-push-back-on-leakers-media/2013/06/09/fff80160-d12211e2-a73e-826d299ff459_story.html 50 CNN, “NSA leaker comes forward, warns of agency´s existential threath”, 10/06/2013, http://edition.cnn.com/2013/06/09/politics/nsa-leak-identity/index.html 51 The Guardian, “NSA taps in to internet gigant systems to mine user data, secret files reveal”, 06/06/2013, http://www.guardian.co.uk/world/2013/jun/06/us-tech-giants-nsa-data 52 The Guardian, “NSA taps in to internet giants system to mine user data, secret files reveal”, 06/06/2013, http://www.guardian.co.uk/world/2013/jun/06/us-tech-giants-nsa-data 53 The Washington Post, “NSA slides explain the PRISM data-collection program”, 06/06/2013, http://www.washingtonpost.com/wp-srv/special/politics/prism-collection-documents/

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conscientes de que el gobierno de Estados Unidos accedía a sus servidores; las compañías lo niegan . La información filtrada salió a la luz tan sólo un día después de que otra filtración develara las “presiones que el gobierno de Estados Unidos había estado realizando a la empresa de telecomunicaciones Verizon para que ” 55 56 esta entregara a la NSA todos los registros de llamadas telefónicas de sus clientes .

Respecto a las respuestas de las compañías involucradas, sin negar completamente la cooperación con la NSA, varios ejecutivos corporativos comunicaron a The Guardian que “no tenían conocimiento del programa PRISM en particular”. Las declaraciones de las compañías señaladas en los documentos filtrados fueron reportadas por TechCrunch:  Facebook: “Nosotros no proveemos acceso directo a los servidores de Facebook a ningún organismo gubernamental. Cuando a Facebook le son requeridos datos o información acerca de personas específicas, verificamos cuidadosamente de que la petición cumpla con las leyes vigentes y sólo proporcionamos 57 información autorizada por ley” .  Google: “Google se preocupa mucho por la seguridad de los datos de sus usuarios. Proporcionamos información al gobierno de acuerdo a la ley y revisamos toda petición cuidadosamente. De vez en cuando, algunas personas dicen que hemos creado una Puerta Trasera en nuestros sistemas, pero Google no tiene tal acceso para que el gobierno tenga acceso a los datos privados de nuestros usuarios”.  Apple: “Nunca hemos escuchado acerca PRISM. Nosotros no proveemos acceso directo a nuestros servidores a ninguna agencia gubernamental y toda petición de información del cliente por parte de las agencias gubernamentales debe hacerse por medio de una orden judicial”.  Microsoft: “Nosotros proveemos datos de los clientes cuando recibimos una orden judicial o una citación para hacerlo, y nunca de forma voluntaria. Adicionalmente, sólo cumplimos con peticiones acerca de cuentas o identificadores específicos. Si el gobierno tiene un programa nacional de seguridad para recopilar datos de clientes voluntariamente, nosotros no participamos en él”.  Dropbox: “Hemos visto reportes de que Dropbox pudo haber sido requerido para tomar parte de un programa gubernamental llamado PRISM. Nosotros no somos parte de tal programa y seguimos comprometidos a proteger la privacidad de los usuarios”.

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El País, “Estados Unidos accede a información de usuarios de los gigantes de internet”, 07/06/2013, http://internacional.elpais.com/internacional/2013/06/07/actualidad/1370564066_752776.html 55 The Guardian, NSA collecting phone records of millions of Verizon Customers daily”, 05/06/2013, http://www.guardian.co.uk/world/2013/jun/06/nsa-phone-records-verizon-court-order 56 New York Times, “U.S. says it gathers online data abroad”, 06/06/2013, http://www.nytimes.com/2013/06/07/us/nsa-verizon-calls.html?_r=1& 57 Ars Technica, “Google, Facebook and more”, 06/06/2013, http://arstechnica.com/tech-policy/2013/06/new-leak-fedscan-access-anything-in-your-google-facebook-and-more/

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Las nueve compañías que accedieron (tampoco es que podrían haberse opuesto mucho a la medida) al programa son Microsoft, Yahoo, Google, Facebook, PalTalk, AOL, Skype, Youtube y Apple.

Microsoft habría ingresado al programa en 2007, Yahoo en 2008, Google en 2009, Facebook en 2009, PalTalk en 2009, Youtube en 2010, Skype en 2011, AOL en 2011, Apple en 2012. Cabe aclarar que al revés del programa de espionaje a los clientes de Verizon, que registra absolutamente toda la información de los clientes, la NSA sólo accede a revisar la actividad de usuarios sospechosos específicos. Aun así, PRISM es la fuente de información de uno de cada siete reportes de Inteligencia de la NSA. Si un agente sospecha de un usuario cualquiera de estos servicios de estar involucrado en grupos terroristas, de ser un espía o de buscar armas nucleares, con solo unos clicks puede acceder a prácticamente toda su información privada en cualquiera de estos servicios (basta con ver las 58 diapositivas inferiores) .

Fuente: “NSA Slides explain the PRISM data-collection program”, The Washington Post, June 6, 2013.

En respuesta a las negaciones de las compañías tecnológicas acerca del acceso directo de las agencias gubernamentales a sus servidores, el New York Times reportó que sus fuentes han dicho que la NSA estaba recopilando la información desde las compañías usando otros medios técnicos en respuesta a las órdenes judiciales emitidas para bloques específicos de información. El Washington Post sugirió que “es posible que el conflicto entre la presentación de PRISM y los portavoces de las compañías sea el resultado de la imprecisión del autor del archivo de la NSA”. En otro reporte clasificado obtenido por The Post, la 58

FayerWayer, “Revelan masivo programa de recolección de datos de gobierno estadounidense”, 06/06/2013, http://www.fayerwayer.com/2013/06/revelan-masivo-programa-de-recoleccion-de-datos-de-gobierno-norteamericano/

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distribución de la información en el mismo es descrita como permisiva para que los administradores repiladores (Collection Managers) envíen información a través de equipos instalados directamente en 59 lugares controlados por las compañías, en lugar de acudir directamente a sus servidores .

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Con el transcurso del tiempo, se ha ido sabiendo más al respecto . Por ejemplo, tal como lo hicieran Google, y Facebook, Apple publicó un inusual comunicado de prensa asegurando que nunca habían escuchado del programa de vigilancia PRISM antes de que aparecieran en la prensa. Al igual que los demás, niega que haya “acceso directo” a sus servidores por parte del gobierno: “No les entregamos a ninguna agencia de gobierno acceso a nuestros servidores” y cualquier agencia de gobierno que requiera contenido de clientes requiere de una orden judicial. No recolectamos ni mantenemos una montaña de detalles personales sobre los clientes, en primer lugar”, sostienen.

Pese a las declaraciones, la compañía reveló algunas de las cifras de solicitudes de datos que efectivamente han recibido del gobierno, señalando que entre el 1º de diciembre de 2012 y el 31 de mayo de 2013, Apple recibió entre 4.000 y 5.000 requerimientos de las agencias por datos de clientes. Entre 9.000 y 10.000 cuentas o dispositivos fueron especificados en esos requerimientos, que llegaron de parte de autoridades federales, estatales y locales, incluyendo investigaciones criminales y asuntos de Seguridad Nacional. “Sin importar las circunstancias, nuestro equipo legal evalúa cada requerimiento y, solo si es apropiado, recogemos y entregamos la información lo más restringida posible a las autoridades. De hecho, cuando vemos inconsistencias o inexactitudes, rechazamos cumplirlas”, sostiene Apple.

Al respecto, varias empresas han comenzado a revelar cifras en rangos estimados, ante la imposibilidad de dar a conocer números concretos porque se los prohíbe la ley. Así, Microsoft aseguró que recibió entre 6.000 y 7.000 requerimientos de datos sobre entre 31.000 y 32.000 cuentas en los últimos seis meses, mientras que Facebook recibió requerimientos por unas 19.000 cuentas de usuarios.

Apple agrega a su comunicado que algunos datos, como los mensajes enviados a través de iMessage y Facetime, están cifrados de punto de origen a punto final, por o que ni siquiera ellos pueden verlos.

El Co-fundador de Apple, Steve Wozniak, sostiene y equipara lo que sucede en Estados Unidos con el programa PRISM, a la vigilancia que se ha visto en regímenes comunistas.

Sin embargo, según últimas informaciones al respecto, aclararían que no se trata sólo de un puñado de empresas de tecnología. Las compañías que comparten datos con el gobierno como parte del programa de

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Wikipedia, “Prism: Programa de Vigilancia”, http://es.wikipedia.org/wiki/PRISM_%28programa_de_vigilancia%29 Fayerwayer, “Apple dice que no sabía de PRISM”, 17/06/2013, http://www.fayerwayer.com/2013/06/apple-dice-queno-sabia-de-prism/ 60

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vigilancia PRISM alcanzaría las “miles”, según un reporte de la Agencia Bloomberg , incluyendo al sector de telecomunicaciones, ISPs, empresas de software, fabricantes y del sector de las finanzas, entre otros.

La información entregada no sólo era para proteger al país, como se ha argumentado, sino también para “infiltrarse en las redes de los adversarios”. Según Bloomberg, Microsoft entregaba a las agencias de inteligencia información sobre bugs en su software antes de lanzar el parche para repararlos. Tal información podría usarse para proteger los computadores del gobierno, pero también para explotar la falla en los computadores de gobiernos extranjeros.

En otros casos, empresas de telecomunicaciones entregaban acceso a datos de instalaciones en el extranjero, aun cuando tal acceso normalmente requería de una orden judicial.

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En un artículo publicado por el New York Times , se describe “cómo las empresas eran puestas en una encrucijada para entregar los datos”. Según el periódico, Yahoo presentó en 2008 un caso ante una corte secreta en Washington para tratar de rechazar una orden enviada por agentes del gobierno, donde se solicitaba ayuda para espiar a ciertos usuarios extranjeros sin una orden judicial. Yahoo no quiso cooperar, afirmando que tales requerimientos eran inconstitucionales. Los jueces de la corte no estuvieron de acuerdo, y Yahoo se quedó con dos opciones: Entregar los datos, o vulnerar las leyes. Así, la compañía entró al programa de vigilancia de la Agencia Nacional de Inteligencia (NSA). La corte secreta operaba bajo la Foreing Intelligence Surveillance Act (FISA), una ley que permite al gobierno recabar inteligencia sobre extranjeros.

Los datos respecto a la participación de las demás compañías no están demasiado claros. Todavía hay cierta 63 resistencia de parte de las empresas, aunque no conocemos aún el detalle de las “cortes secretas” .

Por otro lado, el Congreso de Estados Unidos, habría recibido un documento desclasificado por agencias de inteligencia el fin de semana del 15/06/2013, que fue hecho público a algunos medios de comunicación por el Comité de Inteligencia del Senado, en un intento por justificar la función de la polémica vigilancia. El documento señala que el programa PRISM para recopilar datos “ayudó a evitar planes terroristas en Estados Unidos y en más de 20 otros países”. Además, aseguran que el año pasado se contrastaron menos de 300 números telefónicos con las bases de datos de los millones de números que son recopilados diariamente por la Agencia de Seguridad Nacional (NSA), lo que sugeriría que “no es tan invasivo”. El documento también señala que la NSA debe eliminar todos los registros después de cinco años, y que los programas dentro de la 61

Blomberg, “U.S. Agencies said to swap data with thousands of firms”, 15/06/2013, http://www.bloomberg.com/news/2013-06-14/u-s-agencies-said-to-swap-data-with-thousands-of-firms.html 62 The New York Times, “Secret Court Ruling put Tech Companies in Data Bind”, 13/06/2013, http://www.nytimes.com/2013/06/14/technology/secret-court-ruling-put-tech-companies-in-databind.html?pagewanted=all&_r=0 63 Fayerwayer, “Las Empresas colaborando con PRISM serían miles en Estadas Unidos”, 14/06/2013, http://www.fayerwayer.com/2013/06/las-empresas-colaborando-con-prism-serian-miles-en-ee-uu/

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NSA son revisados cada 90 días por una corte secreta autorizada por la ley Foreing Intelligence Surveillance Act (FISA). Los metadatos de llamadas (que incluyen la hora y la duración de la llamada) sólo pueden ser inspeccionados cuando se sospecha una relación con terrorismo.

En el centro de la defensa al accionar de la NSA está el artículo 703 de la ley FISA, que autorizaría estas acciones. Sin embargo, nadie ha podido leer la interpretación hecha por el gobierno de este artículo, que fue renovado en diciembre de 2012. Bajo este punto, una corte secreta autoriza la recolección de la información 64 de inteligencia .

Al respecto, el presidente de los Estados Unidos, Barak Obama, en una entrevista en la televisión pública de ese país, “defendió el polémico programa de vigilancia y espionaje llevado a cabo por la NSA”. Cita: “lo que puedo decir en forma inequívoca es que si eres una persona de Estados Unidos, la NSA no puede escuchar tus llamadas, no puede leer tus correos… y no lo han hecho. No pueden y no lo han hecho, por ley y por regla, a menos que (y usualmente no serían ellos, sería el FBI) vayan a una corte, obtengan una orden, y busquen una causa probable, de la misma forma que siempre ha sido”.

Snowden ha rechazado este argumento, afirmando que “los agentes sí pueden escuchar llamadas de ciudadanos estadounidenses sin necesidad de una orden”. Snowden argumenta que prácticamente no hay barreras técnicas para impedir el acceso a los datos, por lo que los agentes podrían obtener el acceso de forma simple.

Según afirmó Barak Obama en una ocasión anterior, el programa está enfocado a “buscar sospechosos extranjeros”. El mandatario reiteró que esto es así, y que las agencias pueden solicitar a las compañías como Yahoo! ó Google datos. “Sólo puede estar relacionado de cerca con contraterrorismo, proliferación de armas, ciber ataques o hackeos, y un selecto número de identificadores”, dijo.

Para obtener información de personas que son estadounidenses, los organismos de inteligencia deben recurrir a una corte secreta amparada bajo la ley Foreing Intelligence Surveillance Acto (FISA). Según reportes, esta corte “nunca ha rechazado un requerimiento”, asunto que no fue descartado por Obama cuando se le consultó al respecto. “El número de requerimientos es sorpresivamente bajo, número uno.

Número dos, la gente no llega con una consulta a menos que tengan una muy buena sospecha”, explicó.

Consultado respecto a si tomará medidas tras las filtraciones, el presidente afirmó que pidió a las agencias de inteligencia “revisar cuánta información es posible desclasificar sin comprometer el programa”. Si las personas están haciendo juicios en base a estas “diapositivas” que se filtraron, no están obteniendo la historia completa, señaló.

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Fayerwayer, “PRISM habría ayudado a detener terrorismo en más de 20 países, según la NSA”, 17/06/2013, http://www.fayerwayer.com/2013/06/prism-habria-ayudado-a-detener-terrorismo-en-mas-de-20-paises-segun-la-nsa/

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En segundo lugar, afirmó que se reunirá con agrupaciones de “derechos civiles”. “Los que quiero hacer es establecer y estructurar una conversación nacional, no sólo sobre estos programas, sino del problema general de los datos, grandes sets de datos, porque no estará restringido a entidades gubernamentales”, 65 66 afirmó .

Sin embargo, al parecer la NSA no serían los únicos en trabajar con BIG Data en este aspecto. “El diario 67 francés Le Monde ha publicado importante información referente al caso PRISM, que aunque no lo toca directamente, se ve relacionado. Según este diario, el servicio secreto y de espionaje francés, “Direction générale de la sécurité extérieure” o más conocido como “DGCE”, también tendría su propio sistema de espionaje a ciudadanos.

Aunque Le Monde da a entender que es un sistema enfocado a buscar información entre comunicaciones en Francia, también se tiene acceso a datos fuera del territorio francés, lo que podría acarrear graves problemas para Francia dentro de la Unión Europea, incluyendo sanciones. El sistema sería bastante similar a PRISM, enfocado a buscar Metadatos dentro de las comunicaciones, como la duración de una llamada, a dónde se dirigía, autor de un correo electrónico y destinatario (o también en mensajes de texto).

Hay que recordar que el presidente de la República Fracçois Hollande, al igual que otros vocales de países como Reino Unido (del que se dice también tiene un sistema de espionaje similar), protestaron formalmente a Estados Unidos por el caso PRISM y el supuesto caso de espionaje a ciudadanos fuera de Estados Unidos.

Viviane Reding, François Hollande o David Cameron han criticado PRISM por entrometerse en las comunicaciones y en la privacidad de sus ciudadanos, en los europeos, franceses y británicos. Pero parece que “existe una doble moral” presente entre los mandatarios que de puertas afuera deben mostrar una cara de descontento y de traición hacia la propia soberanía , cuando sus propios organismos de espionaje tienen sistemas similares.

La Unión Europea debe pedir explicaciones a Estados Unidos, sí, pero también debería ofrecer explicaciones a los países miembros que se espían entre sí, y sobre todo qué información se está recopilando.

Reino Unido, según información de The Guardian, tiene un servicio llamado “Tempora” operado por el Cuartel General de Comunicaciones del Gobierno o GCHQ. Su principal objetivo, según información filtrada por Snowden a The Guardian, es recopilar la mayor cantidad de tráfico telefónico y datos de internet posibles, para almacenarlos e investigarlos. Wired UK define este sistema como “un sistema de intercepción 65

Fayerwayer, “Obama defiende el programa de vigilancia de la NSA”, 18/06/2013, http://www.fayerwayer.com/2013/06/obama-defiende-el-programa-de-vigilancia-de-la-nsa/ 66 BuzzFedd, Politics, “President Obama Defends NSA Spying”, 17/06/2013, http://www.buzzfeed.com/buzzfeedpolitics/president-obama-defends-nsa-spying 67 Le Monde, Jacques Follorou et Franck Johannès, “Révélations sur le Big Brother français”, 04/07/2013, http://www.lemonde.fr/societe/article/2013/07/04/revelations-sur-le-big-brother-francais_3441973_3224.html

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de datos”, con 200 cables de fibra óptica conectados a las empresas que gestionan las redes, de forma voluntaria o bien obligadas, dando hasta 10 Gigabits de datos por segundo.

Lo irónico de todo esto, es que la Comisión Europea acaba de votar a favor de una resolución que sustente la cooperación entre Europa y Estados Unidos para intercambiar información.

George Orwell se debería estar retorciendo en su tumba, ya que nos hemos convertido en sociedades que son capaces de espiarse unas a otras mediante organismos cuyo secretismo se defiende por la seguridad nacional. El presidente de los Estados Unidos defendió PRISM como un sistema que ha ayudado a detener muchos intentos de atentados por todo el mundo, incluyendo dentro del territorio norteamericano. Pero no se duda de que este sistema ha ayudado a evitar estos ataques, lo que se duda es que su uso sea exclusivo para temas de terrorismo. Deberíamos quitarnos la venda de los ojos, no somos niños que no saben nada. Si tu país tiene un servicio de espionaje y de información, que tiene espías, evidentemente espiarán, finaliza el 68 reportaje Manu Contreras” .

Respecto al Sistema denominado Boundless Informant (Informante sin límites) de la NSA, tendría la función de darle coherencia y orden al monitoreo que se lleva a cabo desde una óptica orientada a Metadatos, los que ayudan a saber cuánta información se ha capturado por país desde las fuentes que son susceptibles de este tipo de supervisión. Piensen esto como “una herramienta analítica que puede tomar datos y dividirlos bajo ciertos patrones que son asignados por el usuario sin poder acceder a detalles finos, pero que permiten tener un panorama muy claro de lo que está siendo investigado en ese país en especial”.

Fuente: “Boundless Informant: the NSA´s secret tool to track global surveillance data”, The Guardian, June 11, 2013.

El periódico británico “The Guardian”, compartió capturas de pantalla que muestran la interfaz que vería cualquier persona que tuviera acceso a esta herramienta que despliega un mapa plano del mundo con países pintados con colores que denotan la cantidad de información captada. Va desde color verde, el que 68

Fayerwayer, Manu Contreras, “Francia y Reino Unido tienen su propio Prism”, 05/07/2013, http://www.fayerwayer.com/2013/07/francia-y-reino-unido-tiene-su-propio-prism/

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indica de países poco monitoreados, luego pasa a amarillo, naranja y rojo. Eso va mostrando progresivamente más datos recolectados en diversos territorios, lo que claramente denota el nivel de intervención en cada país, dejando al rojo como el color que señala captación de mayor cantidad de datos.

Diversas instancias gubernamentales han asegurado durante los últimos años (e incluso recientemente) que Estados Unidos y sus ciudadanos no eran víctimas de esta captación de información, pero las imágenes compartidas por el diario inglés muestran lo contrario. De hecho, dejan claro que existen 3.000 millones de datos tomados en 30 días en el país. Claro es que, sigue siendo menos que lo que la NSA captó dentro de irán, Pakistán, Jordania, Egipto y la India, donde en el mismo período sacó 97.000 millones de datos.

El mapa muestra que los países de los que más información se ha adquirido en Latinoamérica son México, Brasil, Venezuela.

De esta forma, no queda duda que tanto PRISM como Boundless Informant son piezas clave de estas investigaciones realizadas en nombre de la libertad y la seguridad por parte de la NSA. La duda que se plantea tras todo esto es clara: ¿Cuánto más queda por ser revelado, y qué efecto tendrán esas filtraciones 69 en nuestras redes de comunicación como la conocemos? . Pero en realidad, los metadatos objeto de la orden judicial obtenida por la NSA, que incluyen números de teléfono, tiempo de llamada y duración, así como información acerca de las interacciones con las torres de dispositivos móviles, ofrecen a los analistas de inteligencia una ventana abierta a las interacciones de carácter delicado y los movimientos de la población de Estados Unidos.

El término “metadatos” simplemente se refiere a la información que se utiliza para realizar el seguimiento de otro dato, o escribirlo, ya sea una conversación de teléfono móvil o una transferencia de dinero. Un estudio publicado en marzo de 2013, que ha utilizado los registros proporcionados por un proveedor de servicios inalámbrico europeo, muestra la potencia de vigilancia de los metadatos de telecomunicaciones.

Vincent Blondel, matemático aplicado en el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts, Estados Unidos) y la Universidad Católica de Lovaina en Bélgica, ha analizado junto a sus colaboradores 15 meses de registros anónimos de llamadas de 1,5 millones de personas. Su equipo fue capaz de identificar individualmente los movimientos del 95% de las personas a partir de solo cuatro registros, utilizando únicamente la ubicación de una estación móvil cercana y la hora a la que fue hecha cada llamada.

“Se pueden inferir muchas cosas, como por ejemplo el sitio donde trabaja y vive la gente”, señala Blondel.

“No necesitas información sobre el contenido de la llamada”. A partir de ahí, conectar estos movimientos con la verdadera identidad de una persona sería algo tan relativamente simple como hacer referencias cruzadas con registros de otras fuentes de datos. La NSA podría hacerlo con las transacciones de tarjeta de

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Fayerwayer, “Así funciona Boundless Informant, el sistema de análisis de datos de la NSA”, 08/06/2013, http://www.fayerwayer.com/2013/06/asi-funciona-boundless-informant-el-sistema-de-monitoreo-de-datos-de-la-nsa/

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crédito o comunicaciones por correo electrónico, indica Blondel, o simplemente sabiendo a quién pertenece el número de teléfono.

Estas técnicas podrían revelar actividad delicada, como la asistencia a una iglesia en particular o una visita a una clínica de abortos. Los analistas podrían incluso hacer conjeturas sobre dónde y cuándo se van a reunir dos personas cara a cara, asegura Blondel, o construir un diagrama de intrincadas relaciones entre comunidades remotas 70

Según un artículo del MIT “Technology Review” , los registros de llamadas móviles pueden revelar mucha información a la NSA (una investigación demuestra qué cantidad de información podría extraer la Agencia de Seguridad Nacional de Estados Unidos de los registros de llamadas, y por qué los esfuerzos para minimizar la importancia de estos metadatos son engañosos). Los “registros limitados” que afirma haber obtenido la NSA, pueden dar a la agencia una enorme cantidad de información sobre los movimientos de las personas. La colección de metadatos de los registros de llamadas en Estados Unidos de Verizon podría ser lo más preocupante. A pesar de haber garantizado que la información recopilada está limitada en cuando a su alcance, los académicos que estudian este tipo de datos, señalan que aun así podría revelar mucho acerca de 71 las personas que están siendo vigiladas (el anonimato hoy en día es casi imposible ).

Jessica Leber -autora del artículo en cuestión-, sostiene que “para defender el programa, varios miembros del Congreso de Estados Unidos han recibido instrucciones para hacer referencia a estos registros como 72 Registros Limitados, según señala un conjunto de temas de conversación filtrados ”.

No se sabe exactamente cómo y en qué medida está extrayendo la NSA los datos de Verizon, al margen de que está recogiendo información todos los días. Y la práctica bien podría ayudar a la NSA a localizar presuntos terroristas o redes que estén buscando activamente evadir la detección. “Estas personas son muy conscientes de que hay una alta probabilidad de que sus comunicaciones estén siendo vigiladas”, afirma Drew Conway, científico residente en AI Venture, que ha estudiado las técnicas de extracción de datos utilizadas en esfuerzos antiterroristas. Sin embargo, un enfoque más intensivo computacionalmente y que use Big Data, sin objetivos o preguntas específicas en mente, podría también ser utilizado para marcar patrones de comunicación no habituales con la esperanza de predecir actividad sospechosa, señala.

En el artículo, se sostiene que ya se han usado con éxito tácticas similares contra Estados Unidos. En 2011, el partido militante libanés Hezbollah fue supuestamente capaz de identificar una red de la CIA extrayendo

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MIT Technology Review, Jessica Leber, “Los Registros de llamadas móviles pueden revelar mucha información a la NSA”, 20/06/2013, http://www.technologyreview.es/read_article.aspx?id=43344 71 MIT Technology Review, Patrick Tucker, ¿Han hecho el Big Data que el anonimato sea imposible?”, 16/05/2013, http://www.technologyreview.es/read_article.aspx?id=43072 72 The Huffington Post, Zach Carter, NSA Talking Point Issued by House Intelligence Committee Instructs Lawmakers on Defending Programs”, 13/06/2013, http://www.huffingtonpost.com/2013/06/13/nsa-talking-points_n_3437518.html

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datos de teléfonos móviles en busca de anomalías, como por ejemplo teléfonos que se utilizaran solo en raras ocasiones y en lugares específicos.

En los últimos años, algunas compañías de telefonía móvil han puesto algunos tipos de metadatos anónimos a disposición de usos que van desde Marketing hasta estudios de desarrollo y planificación del transporte. A diferencia de lo que está recogiendo la NSA, estos conjuntos de datos no incluyen números de teléfonos reales u otros identificadores personales únicos. Sin embargo, los métodos de extracción y deducción de información son similares, y también lo son sus usos potenciales.

A raíz de las revelaciones del mes de junio de 2013, a los defensores de la privacidad les preocupa saber qué 73 otros tipos de metadatos podría recoger la NSA ahora o en el futuro. El Wall Street Journal ha informado , por ejemplo, que las compras con tarjeta de crédito y los metadatos de los proveedores de servicios de Internet (ISP) podrían ser parte de un programa similar, junto con datos de llamadas de las compañías telefónicas estadounidenses AT&T y Sprint. Empresas de tecnología como Google y Facebook (como se ha visto tocado en este artículo) han negado haber entregado metadatos de forma general, aunque también han afirmado temer que una orden pueda obligarles a hacerlo. El significado de los metadatos en línea es más difuso que en el contexto de las llamadas telefónicas. Si se recogiera este tipo de datos, extenderían significativamente el alcance de la vigilancia del Gobierno.

“Uno de los problemas es que los metadatos son una especie de término relativo”, afirma Julián Sánchez, investigador en el Instituto Cato en Washington, DC. “Hay información considerada como metadatos por Facebook y Google que podría no serlo para una ISP”. En el contexto del correo electrónico, por ejemplo, los metadatos podrían incluir las direcciones IP del remitente y el destinatario, y tal vez una indicación de la hora, o posiblemente, la frase del asunto. Para Facebook, tal vez sea información sobre cuándo se ha 74 efectuado una solicitud de amistad .

En términos más generales, no estará claro si los beneficios de la seguridad de este sistema de barrido de vigilancia son superiores a los costos de privacidad hasta que el Gobierno de Obama desclasifique información detallada sobre casos en que dichos datos hayan resultado cruciales para la lucha contra el terrorismo, y que hubieran sido difíciles de obtener con una orden judicial. Sánchez cree que es poco probable que el gobierno pueda probar la validez del caso.

Dada la revelación del Plan PRISM y otros de la NSA, que permiten vigilar la información que tienen empresas como Google, Microsoft, Facebook y otros de las personas, ha sido fuertemente condenado en ese país. Sin embargo, no hay muchas pistas de que el plan vaya a dejar de funcionar, pese al escándalo.

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The Wall Street Journal, Siobhan Gorman, Evan Perez, “U.S. Collects Vast Data Trove”, 07/06/2013, http://online.wsj.com/article/SB10001424127887324299104578529112289298922.html 74 MIT Technology Review, Jessica Leber, “Los registros de llamadas móviles pueden revelar mucha más información a la NSA”, 20/06/2013, http://www.technologyreview.es/read_article.aspx?id=43344

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Por esa razón, empresas como Mozilla, Reddit, 4Chan y Electronic Frontier Foundation (EFE), junto a 86 75 organizaciones diferentes, firmaron una carta y lanzaron una campaña online , exigiendo el fin de este programa.

“Ahora es el momento de que el Congreso actúe. No necesitamos una pequeña reparación de la Patriot Act, necesitamos una responsabilización completa y pública de cómo Estados Unidos está usando sofisticada tecnología de espionaje contra sus propios ciudadanos, necesitamos que los funcionarios públicos se responsabilicen y necesitamos una reforma de las leyes para asegurar que estos abusos nunca puedan volver a ocurrir”.

Mark Rumold, Abogado de la EFE

La campaña recuerda a la que se realizó en contra de SOPA, PIPA Y ACTA, donde varias empresas pintaron de negro sus sitios en señal de protesta y personas salieron a las calles a protestar. Alex Flowler de Mozzila señaló que “necesitamos esa energía más que nunca para que nuestros representantes electos tomen las 76 acciones necesarias para iluminar cómo las actuales políticas de vigilancia están siendo implementadas ”.

Caso Big Data y las Smart Cities.

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En un artículo anterior habíamos desarrollado el tema de las Smart Cities , en el cual definíamos a las Smart Cities como “un concepto que no depede de la dotación de una ciudad en cuanto a su infraestructura (capital físico), sino también, y cada vez más, de la disponibilidad y calidad de la comunicación del Conocimiento e Infraestructura Social (capital intelectual o social)”. Son “un mecanismo estratégico para abarcar modernos factores de producción urbanos en un marco común, así como para poner de relieve la creciente importancia de las tecnologías de la información y comunicaciones (TIC), Capital Social y Ambiental en el perfil de la Competitividad de las Ciudades”. De esta forma, la importancia de estos dos activos (capital social y ambiental) involucran un largo camino para distinguir las Smart Cities de sus contrapartes más cargadas a la tecnología, trazándose una línea entre ellos, vale decir entre las Ciudades Digitales y las Smart Cities. Una Smart Citie es un concepto novodoso aplicado a las ciudades en el que están presentes: la Administración Pública (cuyo objetivo es ofrecer nuevos y mejores servicios), los Ciudadanos (pieza fundamental en el desarrollo de la ciudad), Eficiencia Energética y Sostenibilidad (dirigido a un equilibrio con

75

“Stop Watching Us”, https://optin.stopwatching.us/ Fayerwayer, “Mozilla, Reddit, 4Chan y más se unen para exigir el fin del plan de espionaje del gobierno de Estados Unidos”, 11/06/2013, http://www.fayerwayer.com/2013/06/mozilla-reddit-4chan-y-mas-unen-para-exigir-el-fin-delplan-de-espionaje-del-gobierno-de-ee-uu/ 77 HCGlobal Group, Hugo Céspedes A., “Smart Cities: La Innovación Social, Tecnológica, Urbana y Económica para el Futuro es Ahora”, 23/01/2013, www.hcglobalgroup.comhttp://www.hcglobalgroup.com/HCGlobal%20Group/Smart%20Cities,%20La%20Innovacion%2 0Social,%20Tecnologica,%20Urbana%20y%20Economica%20para%20el%20Futuro%20es%20Ahora.htm 76

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entorno y los recursos naturales), Tecnologías de la Información y Comunicaciones –TIC- (como soporte y herramientas facilitadoras para la provisión de servicios). Todo esto, se lleva a cabo dentro de un contexto Ciudadano Individual, Privado, Colectivo desde un punto de vista Laboral, Persona y Ocio, constituyéndose como los principales receptores de los servicios que ofrecen, así como también en un contexto de Entornos que se encuentran respaldados por sistemas tecnológicos en los que se desarrolla la vida de la ciudad (hogares, empresa, movilidad, turismo, asistencia socio sanitaria, entre otros). Son estos factores lo que crean una diversidad de entornos sobre los que se desarrollan las tecnologías que conforman lo que se denomina Ambiente Inteligente (Inteligencia Ambiental) y servicios disponibles y ubicuos. Por tanto, de esta forma las Smart Cities pueden considerar los diferentes ámbitos o entornos de la ciudad a través de los servicios que ofrece. Implica un desarrollo coordinado y coherente de todos ellos que permiten identificar a una Smart Citie: Personas, Economía/Negocios, Gobierno, Habilidad, Movilidad, Ambiente.

Una vez aclarado el contexto de las Smart Cities, vamos a relacionarlo con el Big Data.

Para IBM, una Smart City y su relación con el Big Data, radica en tres cosas: “Sistema Interconectado de Sistemas, una Dinámica de Trabajo en Curso con el progreso como lema, un Trípode que se basa en un fuerte apoyo y entre cada uno de sus pilares, para convertirse en una ciudad más inteligente de todos”.

Vale decir, tiene que ver con “Planeación y Gestión de Infraestructura , Operaciones, Personas”.

Las Smart Cities impulsan el Crecimiento Económico Sostenible y la prosperidad para sus ciudadanos. Sus líderes tienen herramientas para analizar datos para tomar mejores decisiones, anticiparse a los problemas para resolverlos de forma proactiva y coordinar los recursos para actuar con eficacia.

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Dado que las Demandas Aumentan, y los Presupuestos se contraen, las soluciones también tienen que ser más inteligentes frente a la ciudad en su conjunto. Mediante la recopilación y el análisis de los abundantes datos generados cada segundo de cada día, las herramientas de Big Data ayudan a coordinar y compartir datos en una única imagen para la toma de decisiones que apoyen a las Smart Cities.

Cuando mejor sea la salud de sus ciudadanos, más fuerte será la vitalidad económica de la ciudad. El Big Data (a través de sus herramientas) revela información valiosa sobre el estilo de vida, determinantes sociales y factores clínicos que permiten la atención integral e individualizada para optimizar los resultados, reduciendo los costos.

I. Servivios de Planificación y Servicios: La Planificación y Gestión son los medios de creación y realización de formas de una ciudad para darse cuenta de su potencial durante el tiempo que se mantiene en funcionamiento eficiente día a día. Los líderes de la ciudad tienen que pensar de manera holística acerca de la visión de operaciones, policiales y de gestión de emergencias, el gobierno y 78 la administración de la agencia, así como la planificación urbana (como edificios inteligentes) . a) Seguridad Pública: Por todo, desde el tráfico y su relación con las brechas de seguridad, los organismos de seguridad pública, pueden reunir datos desde fuentes diversas, entregarlo en tiempo real a las principales partes interesadas, gestionar tomas de decisiones de emergencia y socorro. Los análisis se utilizan para derivar nuevos conocimientos y descubrir tendencias antes de que se conviertan en problemas sistémicos o eventos delictivos.

Las fuerzas de seguridad se enfrentan a una presión creciente. El papel tradiciional de “proteger y servir” ha crecido más allá de la policía, y ahora incluye funciones tales como la reducción de reincidencia, la gestión de emergencias y la interdicción del terrorismo. Cuando se añaden redución de presupuestos y enfrentar más retos, las presiones sobre las fuerzas del orden y seguridad pueden crear un ambiente estresante y difícil. Las soluciones policiales de IBM para Smarter Cities ayudan a combinar visualizaciones de datos, con la colaboración en tiempo real y capacidades de análisis que le permiten asignar limitados recursos de manera más inteligente, actuando sobre recopilación de percepciones en el lugar, y procesamiento de información.

La solución va por maximizar el valor de la información, elemento vital de las organizaciones. Los datos a nivel de la calle ayudan a los oficiales a responder a las llamadas, resolver crímenes, y a veces impiden que se produzcan. Pero ¿qué pasa si nos ponemos a recoger información valiosa, incluso desde fuera de la 78

IBM, “Smarter Cities: Planning and Management Services”, http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/smarter_cities/management/index.html

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agencia y ponerlo en una vista situacional en un solo vistazo cohersitivo? ¿Y si esos datos pudieran ayudar a cambiar la realidad a partir de una actitud reaccionaria a un enfoque predictivo para garantizar la seguridad pública? Las aplicaciones tecnológicas de Ley de IBM para Smart Cities pueden ayudar a dar este salto. La utilización de componentes diseñados para funcionar juntos y sin problemas, perimten a estas soluciones unificar atos del pasado y del presente, reservas penales a los informes de campo y activos en video y medios de comunicación social. Estas soluciones son algo más que una enorme base de datos. Permiten compartir datos seguros entre oficiales y los organismos asociados, lo que facilita la colaboración entre jurisdicciones, organismos y organizaciones de base comunitaria. Lo más importante es que, las soluciones policiales para Smart Cities ofrecen cada pieza de datos sensibles sólo a los usuarios autorizados especificados para acceder a ella. Es suministrada a ellos en tiempo real, incluso en dispositivos móviles.

Esto puede proporcionar información oportuna, conocimiento para salvar vidas en los eventos y la actividad criminal en potencia.

Dentro de los beneficios que aparejan, involucra una mejor seguridad pública a partir de dato intligentes.

Las agencias policiales de todo el mundo pueden aprovechar las soluciones de IBM para Smart Cities y su aplicación tecnológica de la Ley de manera más inteligente. La protección de una pequeña comunidad o la mantención del orden público en una gran metrópolis, ayudarán a los organismos que adquieran esta solluciones a:  Mejorar la seguridad del vecindario mediante la integración de video y monitoreo de audio con sistemas de llamadas de emergencia.  Reducir homicidios mediante la identificación y difusión de las listas de vigilancia electrónica.  Aumentar la eficacia de respuesta al disminuir el tiempo de análisis de datos.  Maximizar los recursos limitados mediante la automatización y la integración de la gestión de casos.  Genrar una brecha en las redes criminales mediante la aplicación de análisis de datos de las redes sociales.

Estas potentes heramientas integradas de lucha contra el crimen (Smarter City Enforcement Solution) se basan en componentes especializados que trabajan juntas y se pueden escalar para satisfacer sus necesidades sin importar el tamaño de las agencias. Estos componentes incluyen IBM Intelligence Law Enforcement, Soluciones de Análsis Predictivo, Soliciones Integrales de Análisis de Video, Análisis de 79 Contenido .

La Solución de Análisis de Inteligencia Integrada enfrentan la evolución de las amenzas a la seguridad pública. El entorno de la seguridad pública ha cambiado drásticamente. Mientras las agencias de seguridad pública siguen siendo la primera línea de defensa, las amenazas a las que las agencias de inteligencia se 79

IBM, “Smarter Cities solution for law enforcement”, http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/smarter_cities/solutions/solution/planning_mgt_solutions/I883414K66583V 41.html

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enfrentan ahora son más sofisticadas. Los autores detrás de estas amenazas utilizan tecnología moderna, operando en varias jurisdicciones y son expertos en el uso de disfraz y el logro de sus objetivos. Aunque las agencias pueden combatir estas amenazas con la información, el universo de información de hoy en día se ha convertido en un área abrumador, donde la información se encuentra ampliamente dispersa y puede ser casi imposible de reconstrir.

La solución va por la precisión, actualización y estructura. Debido a que estas sofisticadas amenazas son múltiples y móviles, se requiere de una adaptación de la inteligencia. Esto significa que se debe tener acceso a información precisa, actualizada e información estructurada y no estructurada, entidades, enlaces y datos propietarios. Igual de importante es la capacidad de analzar rápida y completamente la información para extraer inteligencia procesable. Las soluciones de analisis de inteligencia integrada que propone IBM, pueden ayudar a hacer esto posible, utilizando potentes herramientas de análisis automatizados, las soluciones de inteligencia pueden proporcionar la herramienta para ayudar a identificar, descubrir, interrumpir, disuadir y procesar estas amenazas. Los resultados del análisis están disponibles para los usuarios cuando y dónde sea necesario, con la modificación de datos restringidos sólo a usuarios autorizados para modificar los mismos.

Mientras que la inteligencia sea segura y viable, es crucial para los esfuerzos de seguridad pública, de manera de que las soluciones de análisis de inteligencia también pueden quedar dentro de las infraestrucutras organizativas y de Tecnologías TI existentes. Las soluciones que propone IBM son fáciles de usar, y hacen que sea fácil para el personal acceder a ella, consultar y actualizar el repositorio de datos, ayudando a minimizarel costo y los requisitos administrativos.

Dentro de los beneficios del análisis de inteligencia de manera fácil, alrededor de 2.500 organizaciones de todo el mundo, sostiene IBM, se han dado cuenta de que la tecnología y las capacidades que se encuentran en las soluciones de Análisis Integrados de Inteligencia, ayuda al enfoque del personal para garantizar la seguridad pública en lugar de escudriñar a través de los datos. Las soluciones hacen esto mediante la automatización de la expotación de datos y la comprobación de hipótesis, proporcionando de esta manera al personal distintos elementos de los datos que necesitan para armar una visión situacional coherente. Las agencias y organizaciones que aprovechen estas soluciones, serán capaces de:    

Revelar información a través del Análisis Inteligente.

Integrar la Inteligencia en las infraestructuras orgaizativas y de TI existentes.

Proporcionar al personal de inteligencia en cualquier lugar oportuno, seguro y disponible.

Administrar y manipular datos de manera eficiente a través de fronteras geográficas y jurisdicciones.

Estas herramientas específicas de Análisis automatizado, incluyen: Plataforma IBM I2 para Análisis de Inteligencia, IBM i2 Análisis Portátil, Notebook Prima de Análisis), lo que ayuda a hacer evidente el hecho de que se entienden los rendimientos adquiridos por un enfoque avanzado e integral que incluye: Almacenamiento de datos en un repositorio de análisis escalable para su aplicación en cualquier agencia u

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organización grande; un rico entorno de análisis visual, basado en un repositorio de análisis a nivel local optimizado que presenta los datos a través de una interfaz en cualquier lugar consistente disponible; creación acelerada que represente y comprenda la difusión de la red, el análisis temporal, estadístico o geoespacial en ese ambiente; acceso a los datos que utiliza la clasificación de seguridad basado en el nivel de autorización de un usuario, la función y la pertenencia a grupos, así como segmentar los datos basados 80 en el funcionamiento, caso u otro requerimiento de la organización .

Las Soluciones de Correlación de Video y Suite de Análisis, trabajan sobre la base de que el mundo de hoy requiere vigilancia integral para proteger aeropuertos, vías férreas, puentes y puertos de sabotajes, terrrorismo, robo o vandalismo. La vigilancia de video por sí solo no ha mejorado la seguridad como para reducir los riesgos, incluso con un mayor número de cámaras. Las cintas magnéticas tienen espacio de almacenamiento, pero con el tiempo se desgastan y no se pueden compartir fácilmente entre los centros de seguridad. La revisión de un evento puede durar horas o incluso semanas para encontrar pruebas. La tecnología digital y el análisis de video ofrecen la oportunidad de obtener más valor del contenido del video capturado y almacenado.

La solución va por el acceso en tiempo real a los eventos y análsis resgitrados. La correlación de video y suites de análisis (VCAS) proporcionan la capacidad de ver, controlar y registrar digitalmente en todo el entorno con acceso en tiempo real a la información de seguridad crítica. VCAS incorpora la seguridad informática y seguridad física para que sea más fácil para los aeropuertos y estaciones de ferrocarril el uso de video vigilancia parael sguimiento y análisis de flujo de peatones, seguridad de los mismos, la inspección de carga y otros aspectos logísticos de transporte. VCAS ofrece una serie de ventajas sobre las soluciones de video tradicionales, incluyendo:  Alertas en tiempo real que pueden ayudar a anticipar los incidentes mediante la identificación de comportamientos sospechosos.  Capacidades forenses mejorados que permiten la indexación y búsqueda única basada en atributos de eventos de video para clasificar los objetos en categorías como las personas y los coches.  Conocimiento de la situación de un lugar, la identidad mediante el reconocimiento facial y la actividad de los objetos en un espacio controlado, como equipaje abandonado.

Debido a que VCAS está basado en IP, es instrumentado, capturado como flujo de video, y transportado a través de una red basada en IP para una mayor indexación y análisis. Pueden establecerse reglas para la detección de actividades inusuales. El video puede ser interconectado y compartido entre varios lugares de seguridad, generando actividades de seguimiento a través de múltiples locales, reduciendo potencialmente la necesidad de dotación de personal. Los videos en formato digital se pueden comprimir, archivar y 80

IBM, “Integrated Intelligence Analisis”, http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/smarter_cities/solutions/solution/planning_mgt_solutions/E006405Y37523N 34.html

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almacenar lejos por años, por lo que la recuperación de los videos digitales archivados es un tarea mucho más fácil que la recuperación de una cinta de video análoga en una instalación de almacenamiento físico.

Además de la captura en video básico, VCAS pueden ser integrados con tecnología avanzada, como redes inalámbricas, análisis de reconocimiento facial, reconocimiento de matrículas y análisis de datos para mejorar la eficiencia operativa y proporcionar inteligencia para responder de forma inmediata en tiempo real.

Los beneficios apuntan a avanzar en la tecnología de vigilancia digital. Los VCAS pueden mejorar la seguridad en las instalaciones de transporte, incluyendo aeropuertos, puertos, ferrocarriles y carreteras. La solución puede ayudar a:  Proporcionar un análisis de datos de secuencias de video eficiente, ya sea en tiempo real o después de que un evento ocurra.  Utilizar las tecnologias existentes para reducir los costos de implementación.  Utilizar la búsqueda de metadatos, que es compatible con una amplia gama de consultas sobre eventos que se pueden o no se han definido previamente como alertas.  Seguimiento de vehículos en las carreteras o las personas en el pavimento para comprender mejor los patrones de tráfico, la congestión, proporcionar informes de asistencia de tráfico en tiempo real y la planificación del apoyo de tráfico.

Las soluciones de VCAS de IBM incluyen: IBM Websphere Applicatrion Server, IBM BladeDB2 Workgroup Server Edition, IBM BladeCenter, IBM SystemX, IBM Trivoli Storage Manager, IBM Tivoli Surveillance Analytics.

Las Soluciones Smarter Cities para la Gestión de Emergencias se enfocan en el reto de Altas Expectativas, Escasez de Recursos. Se espera que el personal que conduce respuestas de emergencias e incidentes mitigue las sisutaciones menores para que no se conviertan en grandes eventos, planifique y se prepare para los acontecimientos que puedan producirse, respondan con rapidez y sin problemas a los eventos, y restaure las operaciones a la normalidad despues del evento. Todo ello con presupuestos estáticos o en disminución, por lo que el conflicto es evidente. Irónicamente, los primeros y máximos responsables de seguridad de la comunidad, se sienten a menudo la peor parte del conflicto. Las soluciones de gestión de emergencias al respecto, integran la Gestión de Datos y herramientas de Análisis para convertir los Datos en Conocimiento para ayudar a satisfacer estas expectativas.

La solución va por “datos más inteligentes al alcance”. Las organizaciones tienen datos a partir de registros computarizados que registran eventos pasados y datos recopilados actualmente como vías de evacuación y desvíos, lugares públicos y lugares de respuestas. Pero ¿qué pasa si usted pudiera aprovechar e interconectar todos los datos para que cada respuesta tenga acceso casi en tiempo real? ¿Qué pasa si pudiera compartir esa información a través de fronteras organizativas para multiplicar su valor? Las soluciones de Gestión de Emergencias para Smart Cities pueden ayuda a hacer esto en su realidad. Estas

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soluciones están diseñadas para recoger y agregar sus datos de información de eventos históricos, actuales y futuros a los datos del sensor en el estado del Sistema de Video. Sin embargo, las soluciones de Gestión de Emergencias para Smart Cities son algo más que un repositorio de datos. Permiten el intercambio de datos a través de fronteras organizativas, ponen la información donde más se necesita, cuando se necesita. Sin embargo, por sí solos más datos pueden sobrecargar los respondedores ya gravados. Por lo tanto, las soluciones de Gestión de Emergencias Smart Cities utilizan motores de análisis sofisticados para procesar automáticamente los datos y proporcionan una visión inteligente en Indicadores y tendencias clave de rendimiento. Esto proporciona una visión inteligente en indicadores y tendencias clave de rendimiento. Esto proporciona respuesta con calidad de datos, no sólo la calidad de datos, aún más, los análisis pueden proporcionar una visión para el futuro incidente mediante planificación que ayuda a satisfacer el aumento de las expectativas de rendimiento, independiente de futuras restricciones presupuestarias.

Dentro de los beneficios de estas soluciones, está la satisfacción de las partes interesadas en todos los niveles. Organizaciones de todo el mundo han descubierto que las soluciones de Gestión de Emergencias para Smart Cities pueden ayudar a mitigar los eventos potenciales, prepararse para futuras amenazas y eventos adversos, responder profesionalmente a esos eventos, y volver rápidamente a la comunidad a la normalidad. Las organizaciones que se valen de estas soluciones pueden beneficiarse mediante:  Reducción del tiempo de respuesta con acceso casi en tiempo real a los datos de calidad.  Mayor seguridad de respuesta, ya que pueden compartir datos a través de las fronteras organizacoinales.  Apoyo público de elevado rendimiento visiblemente mejorado.  Reducción de los costos indirectos debido a un menor número de efectos adversos de la comunidad.

Dentro de las soluciones que IBM ofrece al respecto (potentes, escalables y de cohesión) para Smarter Cities, incluyen: Centro de Operaciones Inteligentes, Soluciones de Análisis de Video. b) Edificios Inteligentes y la Planificación Urbana: Gestionando a través de un repositorio central, los edificios son diseñados con sensores inteligentes y sistemas de control que pueden medir, detectar y ver la condición de prácticamente todo en ellos. Edificios inteligentes tienen menor mantenimiento y bajos costos de energía, mejorando la fiabilidad y sostenibilidad. Dentro de las Soluciones para Edificios Inteligentes y Planificación de Soluciones Urbanas, IBM abarca: Optimización de Energía, Gestión de Activos Empresariales, Gestión de Instalaciones.

Las Soluciones de Optimización de Energía se enfocan en el reto de que “demasiados edificios urbanos consumen demasiada energía”. Los edificios consumen hasta un 42% de toda la energía del mundo. En 2025 los edificios serán probablemente los mayores consumidores de energía y los mayores emisores de gases de efecto invernadero en el planeta. Incluso peor, aproximadamente el 30% del costo total de operación de un edificio va para la energía. Por tanto, ya que el costo de la energía aumenta, la necesidad de reducir tanto los gastos generales de las edificiaciones como el consumo, adquiere nueva urgencia.

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La solución apunta a la creación de Smart Cities con la construcción de Edificios Inteligentes. La mejor manera para que un edificio sea más inteligente, es mediante la potenciación de los levantamiento de información y métricas operativas de propietarios y gerentes de edificios, en una única ubicación centralizada, aplicando capacidad de análisis y optimización de toda la organización para obtener información a partir de esa información. La oferta integrada de software proporciona un fácil entendimiento de la visión integral de información, la cual es vital, como la demanda energética mensual máxima y el consumo de energía. Cuadros de Mando (Dashboards) pueden adaptar al personal para tareas (de alerta y órdenes de trabajo). Los filtros de datos también se pueden utilizar para mostrar una amplia variedad de gráficos visualizando el consumo de energía y otras tendencias. Las capacidades de recolección y análisis de datos en tiempo real permiten a los administradores de edificios hacer frente a los problemas de servicio de forma proactiva antes de que ocurran, y visualizar la energía, indicadores de desempeño ambiental, cartera de superficie bajo manejo. La solución mejora la gestión de calefacción, aire acondicionado, consumo de energía para ayudar a reducir los costos y emisiones.

Los beneficios apuntan a un “edificio más inteligente como inversión sabia”. IBM Trirga Energy Optimization proporciona una vista única en roles e datos, lo que permite visualizar la enrgía, rendimiento de métricas de beneficios ambientales y de cartera. Puede ayudar a:     

Guíar el uso de energía y reducir costos.

Lograr la eficiencia y la responsabilidad ambiental.

Aumentar la eficacia de gestión de edificios y productividad.

Majorar la eficiencia energética y aumentar la satisfacción de los residentes.

Centralizar eventos en tiempo real para la consolidación, correlación, e inicio de acciones sobre la base de normas analíticas aplicadas a los datos energéticos y operativos.

Como parte de las soluciones de Optimización de Energía de IBM, se ofrecen: IBM Tririga Energy 81 Optimization, IBM Global Business Services .

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IBM, “Energy Optimization Solution for Smart Cities”, http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/smarter_cities/solutions/solution/planning_mgt_solutions/U481210X53127 D39.html

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Las Soluciones de Gestión de Instalaciones apuntan al reto de “si el edificio tiene sus propias respuestas para el éxito”. Los Edificios y lugares de trabajo de hoy en día son los principales generadores y consumidores de datos. En edificios que una vez eran simplemente infraestructuras físicas compuestas de hormigón, cables y acero, los edificios de ahora también incluyen una gran variedad de “sensores y sistemas conectados” que constantemente generan volúmenes de información sobre el edificio. Pero ¿cómo aprovechar esta información para mejorar la gestión de sus instalaciones? ¿cómo se puede entregar más valor a la organización mediante el aumento de la eficacia operativa y mejorar el rendimiento financiero y ambiental?

La solución apunta a “saber para qué trabajan los datos de su edificio”. El aumento de la instrumentación proporciona datos, pero también la interconexión de los datos combinados con análisis y automatización de procesos que permite una auténtica inteligencia a entregar. IBM Tririga Gestión de Instalaciones ofrece servicios de planificación estratégica y gestión de espacios, gestión de movimiento y capacidades de gestión de reservas en el lugar de trabajo. Permite centralizar e integrar los procesos de gestión de instalaciones críticas para ayudar a mejorar la eficacia de una fuerza de trabajo distribuida, aumentar la utilización del espacio y acelerar la configuración del puesto de trabajo de las organizaciones. IBM Tririga Facility Manager integra los procesos y análisis para ayudar a controlar y mantener la utilización, la densidad, las tasas de desocupación, la seguridad y la información de proximidad. Le puede ayudar a saber exactamente dónde hay ubicaciones en su organización, el personal y dónde los activos están o deberían estar. Esta solución centraliza y coordina los procesos de gestión del lugar de trabajo, incluyendo el espacio y la utilización de las instalaciones, movimientos, adiciones o cambios de personal, activos y organizaciones, generando y asignando a los proyectos y tareas de movimiento de trabajo y costos asociados. Ayuda a mejorar la eficiencia y afecta directamente a la rentabilidad de una organización a través de la automatización y la consolidación de los procesos.

Los beneficios de los Edificios Inteligentes se transforman en Negocios Inteligentes. Los procesos y análisis integrados incluidos en las soluciones de IBM Tririga, ofrecen capacidades críticas para mejorar la planificación de la gestión de instalaciones, agilizando los controles operacionales y aumentando la utilización de las instalaciones:  Identificando áreas de trabajo vacantes, se asignan utilizando análisis de gestión de instalaciones prediseñados.  Determina la subutilización y el espacio no utilizado.  Permite a los empleados automatizar enrutamiento y el cumplimiento de peticiones de las instalaciones de servicios, de producto y de recursos.  Aumenta la utilización de los espacios y equipamiento compartidos con espacio avanzado y capacidades de programación de las instalaciones.

Dentro de las soluciones específicas al respecto, el principal que ofrece IBM dice relación con IBM Tririga.

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c) Gobierno y Aministración de Agencia: En las Smart Cities, los líderes de éxito están encontrando maneras para reorientar su tecnología y las políticas de informacion para guiar el crecimiento inteligente, y atender las necesidades de sus ciudadanos y empresas.

Dentro de las soluciones que plantea IBM para Gobiernos y Administración de Agencias se encuentran: Sistemas de Información Geográfica para el Gobierno, Gestión del Rendimiento para el Gobierno, Inteligencia Colaborativa Soical para el Gobierno en el Cloud, Cloud Comuting para Gobiernos Regionales y Locales.

Los Sistemas de Información Geográfica para los Gobiernos, enfrentan el reto de Integrar los Datos Geográficos a través de su organización, desde la ubicación en conciencia de los activos y recursos , la planificación de la logística y la evaluación fiscal, la respuesta de emergencias y el análisis de los datos de delicencuencia, las organizaciones que rigen involucra el estar basados en datos relacioandos geográficamente. La integración de Sistemas de Información Geográfica (SIG) con aplicaciones de gobierno, tales como la Gestión de Activos, Gestión del Agua, Almacenamiento de Información sobre el Crimen, y la Respuesta a Emergencias, puede ampliar el valor de las aplicaciones mediante el aumento de la precisión, la eficiencia y la productividad.

La Solución va por recoger, gestionar y analizar datos geoespaciales para un mejor gobierno. Soluciones GIS para el Gobierno, están diseñados para ayudar a las organizaciones a administrar y entregar los datos espaciales por ubicación geográfica, e integrar estos datos con las aplicaciones existentes. Esto puede ayudarles a visualizar escenarios, extender la inteligencia, tomar decisiones más informadas y abordar problemas complejos, tales como:  Gestión de Activos, respilación y resumen de los datos a través de localizaciones geográficas, rastreo del movimiento de los activos en el tiempo, identificación de las tendencias y predicción de los acontecimientos futuros con mayor precisión mediante el análisis y visualización de los patrones de uso de los activos.  Gestión del agua utilizando redes de sensores sofisticados, aplicando la computación y el análisis avanzado para apoyar la política del agua con mayor conocimiento y toma de decisiones.  Prevención de Delitos, integrando los datos recogidos a través de los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) en un nuevo repositorio de información fiable y consistente, que luego se presenta en múltiples puntos de vista de negocio, incluidos los delitos o incidentes, despacho de historiales y arrestos.  Sistemas Integrados de respuesta a emergencia, basado en sensores de identificación por radiofrecuencia (RFID) para proporcionar comunicaciones ininterrumpidas, gestión de respuesta a incidentes, cartografía de escritorio y colaboración en tiempo real a través de GPS. Para compartir y visualizar estos datos, IBM proporciona soporte interconectado, a través de la gestión de base de datos, para el conjunto de productos, con el objetivo de trabajar de forma integrada en toda la organización. Los usuarios pueden acceder a información de inteligencia sobre los datos GIS

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utilizando desktop basados en navegadores o bien, en navegadores móviles, permitiendo que las aplicaciones y servicios gestionen los datos espaciales, realizando visualización y análisis espacial.

Dentro de los Beneficios específicos, la tecnología ayuda a que los sistemas de información geográfica sean más simples. IBM ofrece una amplia gama de hardware, software y servicios profesionales críticos para hacer aplicaciones para empresas. ESRI suministra la tecnología de sistemas de información geográfica (GIS). Juntos ofrecen una solución de extremo a extremo (IBM DB2 Spatial Extender, Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacional Web-ready; IBM WebSphere, Software para entornos SOA; IBM SOA Foundation; IBM Informix Dynamic Server, IBM Maximo Spatial Asset Management; ESRI ArcGis, ESRI ArcGIS Desktop).

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Cabe agregar en este punto que, el Big Data ayuda a Producir información procesable donde los gobiernos pueden proporcionar una gran variedad de programas y servicios que producen y requieran Big Data No Estructurados, los cuales a menudo y cada vez son utilizados en tiempo real. Estos datos proceden de numerosas fuentes, incluyendo fuentes históricas, video, audio, juegos, información geoespacial, imágenes, sensores, redes sociales y mucho más. A partir de la prevención del delito, transaporte, la defensa, la seguridad nacional, la gestión dde ingresos, cuidado del medio ambiente y los servicios sociales, los gobiernos deben luchar todos los días con la Gestión y el uso de Big Data. El análisis de Grandes Volúmenes de Datos (Big Data) pueden mejorar la eficiencia y la eficacia a través de la amplia gama de responsabilidades de gobierno, mediante la mejora de los procesos y operaciones existentes, permitiéndo otros completamente nuevos. Para esto, IBM por ejemplo ofrece Soluciones de Big Data también para la Predicción de Amenazas y Prevención, Fraudes en Programas Sociales, Cumplimiento fiscal, Predicción y Prevención del Crimen.

Respecto a su Solución Predicción de Amenza y Prevención, hoy en día se requiere de un nuevo enfoque en la gestión de la información. La variedad cada vez mayor, la velocidad y el volumen de datos hace que más agencias anticipen y se adelanten a las nuevas tendencias en la actividad, aumentando los niveles aceptados de respuesta. Para predecir con mayor eficacia y evitar las amenzas, las organizaciones gubernamentales deben ser capaces de administrar varios tipos de datos y el uso de analítica avanzada y en tiempo real diseñados para transformar los Datos en Conocimiento. La Plataforma de Big Data de IBM proporciona seguridad nacional para los organismos de defensa con nuevas capacidades para predecir y prevenir el terrorismo y la delincuencia. Los beneficios incluyen: comprensión más fiable de un objetivo o área de interés, encontrar los puntos pertienentes conectándolos y ayudando a los analistas a entender lo que no saben y mantenerlo al día, un uso más eficaz del tiempo y el enfoque de los analistas, mejora de la colaboración y la respuesta más rápida. Tal es el caso de “TerraEchos”.

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IBM, “Big data at the Speed of Business: Government Industry”, http://www01.ibm.com/software/data/bigdata/industry-government.html#threat

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Por otra parte, en lo que se refiere a Fraude en Programas Sociales, las organizaciones de salud y servicios humanos se enfrentan a una presión constante para recaudar más ingresos, reducr costos operativos, garantizar que los ciudadanos elegibles reciben beneficios, reclamos con menor tiempo de respuesta, mejora en la recaudación y mantención integral de programas. El objetivo es detectar y prevenir fraudes y el abuso antes de que se efectúen los pagos. Así, mediante la incorporación de una gran variedad de datos estructurados y no estructurados a partir de fuentes internas y externas, en este caso la Plataforma de Big Data de IBM puede ayudar a presentar una Visión Centrada en el Ciudadano mucho más claro, descubrir conexiones invisibles y ofrecer en tiempo real el intercambio de información para el analista, asistente social o ejecutivo del gobierno. Los beneficios incluyen: Reducción de Pagos Indebidos de Beneficios y Abuso, Detección Proactiva y Disuación de Fraude y Abuso, Reducción del Tiempo de Análisis y Mejora de la Eficiencia, Mejora de la Integridad de Programas y Preservación de Presupuestos limitados para los Ciudadanos Elegibles.

Por último, en lo que se refiere a Cumplimiento Fiscal (Fraude y Abuso), las organizaciones fiscales pierden una gran cantidad de dinero a través de fradue, derroche y abuso de los impuestos no pagados.

Hay una presión constante para recuadar más ingresos, reducir costos operativos por casos y mejora de la recaudación. El objetivo es detectar y prevenir el fraude y el abuso. Así, en este caso IBM ofrece un enfoque integrado de la lucha contra el fraude fiscal, los abusos y errores. Mediante la incorporación de una gran variedad de datos estructurados y no estructurados a partir de fuentes internas y externas, la Plataforma de Big Data de IBM puede ayudar a las agencias fiscales a determinar con mayor precisión que debe ser investigado por temas de fraude o devoluciones denegadas, ayudando a detectar las nuevas tácticas de engaño, el descubrimiento de las identidades múltiples y la identificación de comportamiento sospechoso. Los beneficios incluyen: Reducir al mínimo la brecha fiscal, Detección y Disuación proactiva de fraude y abuso, Reducción de tiempos de análisis, Mejora de la eficiencia y ahorro de dinero de los contribuyentes.

II. Servicios de Infraestructura: Los Servicios de Infraestructura permiten que una ciudad sea “habitable y llevadera”. Estos servicios fundamentales, tanto para las necesidades y comodidades de los ciudadanos y empresas, inlcuyen los servicios públicos como agua y energía, así como el transporte y las áreas ambientales. a) Energía y Agua: La Red Inteligente de Sensores Digitales, Redes de Comunicación Avanzadas y Análisis Sofisticados ayudan a “entender la demanda de servicios en tiempo casi real, gestionar más eficazmente la oferta y la demanda, poniendo un mayor control del uso de la enrgía en las manos de los consumidores”. La Gestión Inteligente del Agua crea una visión integral del agua y aguas residuales, a través de departamentos, silos y sistemas mediante la agregación, integración y visualización de los datos claves como el consumo, calidad, el flujo y la presión.

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Dentro de las soluciones de energía y agua que ofrece IBM, se tiene: IBM Solution Network para Utilidad Inteligente, Medición Inteligente y más allá, IBM Gestion de Activos Empresariales de la Energía y los Servicios Públicos, IBM Agua Inteligente, IBM Gestión de Activos Empresariales para empresas de Agua.

La Solución de IBM Solution Red de Utilidad Inteligente, apunta al reto de “transformar la información en poder”. Si la red de Estados Unidos solo fuera un 5% más eficiente, sería como eliminar permanentemente el combustible y las emisiones de gases de efecto invernadero de 53 millones de automóviles. Esta es una razón de por qué las empresas de servicios públicos de todo el mundo están buscando maneras aún más inteligentes de hacer negocios. A tal fin, la Solución de Red de Utilidad Inteligente de IBM transforma la forma en que las organizaciones de servicios públicos administran y operan los sistemas de transmisión y distribución (la forma en que los clientes pueden participar en la cadena de valor de la energía, habilitándola con mayor inteligencia a lo largo de la red). Esto puede reducir drásticamente las interrupciones y fallos de energía, mejorar la capacidad de respuesta, permite a las empresas de servicios públicos entender la demanda actual y futura, aumentar la eficiencia y la gestión de costos.

La Solución apunta “a una mejor gestión de la red de utilidad de la información”. Mediante el uso de un enfoque instrumentado, que incluye sensores digitales, redes de comunicación avanzada y sofisticados análisis, la solución Intelligent Utility Network de IBM puede ayudar a su empresa a entender la demanda en tiempo casi real, gestionar más eficazmente la oferta y la demanda, y poner mayor control del consumo de energía en manos de los consumidores. El canal brinda una cadena de valor interconectado, que une a los participantes en múltiples niveles de la planta de energía para iniciar. A continuación, se permite el flujo inteligente de la información, que puede ser utlizado para transformar y optimizar la regulación, generación, suministro y consumo de electrícidad.

Los Beneficios apuntan a “una energía más inteligente para un mundo más inteligente”. La solución Intelligent Utility network de IBM puede ayudar a;  Mejorar la planificación de redes, operaciones y mantenimiento.  Mejorar la transparencia de la información para el negocio, los reguladores y los mercados, así como para los clintes.  Experimentar menos y más cortas interrupciones.  Proporcionar un mejor servicio al cliente.  Reducir el capital, costos de operación y mantenimientos.  Participar en las operaciones más precisas y seguras del mercado.  Proporcionar una plataforma para la gestión de la demanda, además de las energías renovables y una mejor utilización de la red.

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Las especificaciones apuntan a “mayor fiabilidad y eficiencia”. Los servicios públicos se guían por la solución Intelligent Utility network de IBM , a través de todas fases de su transformación, desde el desarrollo de la estrategia, la planificación y las operaciones en curso. IBM ofrece soluciones para:  La medición inteligente y más allá: Incluye la integración de las iniciativas de medición Inteligente de utilidad en la empresa y las posibilidades derivadas de que la medición inteligente capacite a ambos, tanto la utilidad como al consumidor.  Operaciones que abarcan monitoreo de cuadrícula remota y la gestión de activos, así como los sistemas de gestión de energía necesarias para mejorar el rendimiento de la red y la planificación, y su integración en el entorno de utilidad para la automatización de procesos, información, inteligencia de negocios y operaciones.  Utilidad de la red inteligente de seguridad ofrece una gama completa de servicios de seguridad en la evaluación, diseño, implementación, administración y soporte.  Redes y servicios de información para permitir la conectividad entre todos los componentes de la red inteligente de comunicaciones de datos.

La Solución “IBM Agua Inteligente”, apunta al hecho de que el agua es una de las sustancias más abundantes del mundo. Sin embargo, también se está convirtiendo en uno de los recursos más estresados del planeta. El acceso al agua potable es un problema crítico que afecta a la actividad económica, al desarrollo y negocios en todo el mundo. Las crecientes presiones regulatorias, el cambio climático, el envejecimiento de la mano de obra, infraestructuras que fallan, y un enfoque cada vez mayor en la responsabilidad social y gestión de riesgos ambientales, están obligando a las organizaciones a reevaluar el impacto de la gestión del agua en su bienestar económico. Dado que los desafíos sobre Gestión de Costos de Agua y Aguas Residuales siguen aumentando, las tecnologías de la información y la Innovación Colaborativa desempeñan un papel vital en las comunidades, las empresas y los gobiernos que se ocupan de cuestiones complejas relativas al agua. La combinación de la nueva instrumentación y la explosión del Big Data, nuevos tipos de datos, demada respuestas en tiempo real, lo cual requiere un nuevo tipo de Gestión Inteligente del Agua. Los sistemas actuales son generalmente independientes y limitados en su escalabilidad, lo que inhibe la toma decisiones eficaz de todos los departamentos y organizaciones. El Sistema de Gestión Inteligente de Agua, debe proporcionar una imagen operativa integrada con robustos análisis en tiempo real, modelos y capacidades de soporte de decisiones. De esta forma, la Solución IBM Agua Inteligente está diseñada para optimizar las operaciones de agua y para

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crear nuevas oportunidades para la Innovación y valor para el negocio, mediante la entrega de Conocimientos Integrados en la Infraestructura, los Acivos y las Operaciones de Servicio Público. La solución utiliza tecnologías avanzadas de gestión, visualización y correlación de datos colaborativos para transformar las enormes cantidades de datos dispares recibidos de los diversos dispositivos (incluidos sistemas de medición), los activos, los sistemas y los interesados en información que pueda guiar las decisiones ejecutivas y operativas.

Así, los beneficios apuntan a tener una vista de extremo a extremo de sus operaciones. La Solución de Agua Inteligente ayuda a hacer sus operaciones y la infraestructura más confiables y eficientes. Se integra y analiza una amplia variedad de fuentes de datos y proporciona una forma intuitiva de visualizar y comprender los patrones y anomalías, y una manera fácil de actuar sobre ellos. El resutado es una vista de las operaciones de agua o aguas residuales que trasciende los sistemas individuales, dispositivos y departamentos. Esta Visión de Extremo a Extremo da la información clave que necesita para tomar mejores decisione que ayuden a reducir los costos y el riesgo, mientras que aumenta la recuperación de ingresos, y mejora la Satisfacción del Cliente. La Solución de Agua Inteligente ayuda a operadores de agua y aguas residuales:  Datos Operativos aprovechan la manera integral para crear ideas y una mejor previsión de la demanda de agua a largo plazo.  Coordinar los recursos para proteger el suministro de agua y la conservación de la unidad y la sostenibilidad.

Respecto a las Especificaciones sobre la Base de Operaciones Inteligentes, Agua Inteligente incluye producto tecnológico Operaciones inteligentes de IBM para Gestión de Agua, que es una pataforma de gestión de agua que mejora la visibilidad de la infraestructura para ofrecer un nivel avanzado de conocimiento de la situación, eventos y gestión de incidentes, la adopción de decisiones, y la colaboración entre las partes interesadas. El producto ayuda con:  Mitigación combinada de desbordamientos de alcantarillado.  Conservación del Agua y la Medición Inteligente.  Conocimiento de la Situación y Gestión de Calidad de Agua y Aguas Residuales.  Presión y Gestión de Fugas.  Gestión de Inundaciones Urbanas.  Trabajo de Optimización de Programación.

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b) Ambiental: Las Smart Cities abarcan un nuevo objetivo que es “optimizar las operaciones para minimizar el impacto ambiental y mejorar los resultados sociales de una manera que también maximiza el rendimiento”. Esta área involucra Soluciones de Software Integrados para mejorar la Gestión de Edificios y Operaciones de Instalaciones. Es así, como por ejemplo, IBM Taririga Energy Optimization combina los sistemas de monitoreo en tiempo real con las instalaciones y organización de eventos. Ayuda a analizar y optimizar las operaciones de las instalaciones, reducir el gasto de energía, y mejorar la gestión de activos y la fiabilidad. De esta forma, ahora los propietarios de edificios y administradores pueden recolectar las mediciones operaciones de gasto de energía en tiempo real, aplicar el análisis a toda la empresa, y ver los datos en un tabero de instrumentos para apoyar la optimización. De esta forma proporciona:  Recolección de datos en tiempo real y análisis de métricas de energía y de funcionamiento de todos los activos de infraestructura.  Vista de un panel básico con roles consolidados de datos de construccion. Ahora se puede visualizar la energía, mediciones de datos sobre medio ambiente y rendimiento de cartera.  Integración de Energía y Operaciones de las Instalaciones para ayudar a aumentar la eficacia de la gestión de la construcción, productividad del personal y la eficiencia enrgética.  Soporte para múltiples sistemas de gestión de edificios para proporcionar una solución de gestión integral de edificios. c) Transporte: En los alrededores de la ciudad, la gente y las mercancías siempre se están moviendo. Los sistemas de transporte inteligentes mejoran la capacidad, mejoran la experiencia de viaje y se mueven de forma más segura, más eficiente. Los gestores de tráfico ganan visibilidad en toda la ciudad para ayudar a aliviar la congestión y responder rápidamente a los incidentes.

Las Soluciones de Transporte Inteligente de IBM proporcionan soluciones de análisis de tráfico y capacidad de predicción en una plataforma escalable integral para la gestión de tráfico. Los datos se agregan a partir de múltiples dispositivos que identifican y miden la velocidad del tráfico y el volumen del tráfico en las carreteras de la ciudad. Se visualiza las condiciones de tráfico de la ciudad en tiempo real, donde los datos pueden ser capturados desde diferentes fuentes tales como Cámaras, Radares, Detectores de Carreteras, así como de los sistemas basados en tecnología Bluetooth o Teléfono Móvil.

Al respecto, la “Solución de Gestión Inregrada de Tarifas para el Transporte” implica cambiar la percepción del transporte público de pasajeros. En las ciudades de todo el mundo, las opciones de

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transporte público se encuentran disponibles, pero a menudo infrautilizados. Los pasajeros se quejan de que el uso del transporte público es un inconveniente, sobre todo si tienen que interactuar con múltiples sistemas de pago asociados a estacionamiento, metros, autobuses y servicios similares para y durante sus desplazamientos (les preocupa el costo). La Solución Integrada de Gestión de Tarifas para el Transporte de IBM puede ayudar a los Gestores de Redes de Transporte a construir un Sistema de Recolección de Tarifas más Inteligente que atrae a más usuarios con todas las comodidades y ahorro, así como también con la reducción de costos operativos. La solución proporciona acceso rápido y cómodo al transporte, ofreciendo un enfoque de instrumentos necesarios para la gestión que arroja información sobre los pagos de los clientes y el uso de múltiples sistemas de operadores de transporte, la creación de un sistema interconectado que permite a los pasajeros utilizar una única tarjeta inteligente para acceder y pagar por la totalidad de sus necesidades de transporte. Las tarjetas pueden incluso extenderse a otras áreas, como pago de autobus, peajes de carretera, control de acceso a edificios o incluso a asistencia.

Esto se traduce en mejora del servicio al reducir los tiempos de embarque, la creación de líneas más cortas para la compra de tickets y la eliminación de la necesidad de cambio correcto. Las transacciones son rápidas, seguras y convenientes, siendo las tarjetas adaptables y reutilizables.

La Solución también proporciona a los operadores la Inteligencia y Comprensión que necesitan para visualizar las tendencias en el uso, lo que les permite optimizar el uso de los activos y de las redes. La Gestión de Tarifas Integradas mejora el servicio al ayudar a que el sistema sea más fácil de usar.

Proporciona una herramienta para poner en práctica las políticas de tarifas creativas y flexibles, fomentando el uso a través de actividades de transacciones, pudiendo disminuir los problemas de seguridad para los operadores, reduciendo las oportunidades de evasión y pérdida por fraude. Además, los lectores de tarjetas no tienen partes móviles, lo que hace que sean más fáciles y menos costosas de mantener.

Los Beneficios del sistema generan una situación “win-win” (ganar-ganra) para las partes involucradas.

Ayuda a los operadores de sistemas de transporte , beneficiándose de: - La Reducción simplificada del manejo de caja y efectivo.

- Transferencia de pasajeros más eficiente en los distintos modos de transporte y operadores.

- Participación en los ingresos y distribución basada en el uso real.

- Almacenamiento de prueba de manipulaciones de las actividades de transacción.

- Menos evasión y fraude.

- Volumen de producción probado con tecnología fiable.

- La capacidad de implementar políticas de tarifas creativas y flexibles.

- Una fuerte generación de ingresos adicionales.

- Una gran cantidad de datos para ser utilizados en una mejor planificación de rutas y horarios.

Además, la solución puede ayudar a mejorar la satisfacción del cliente, dando a los pasajeros: - Una reducción de tiempos de embarque y menos tiempo de espera para abordar.

- Minimización de la necesidad de uso de dinero en efectivo y cambio correcto.

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- Transacciones rápidas, seguras y convenientes.

- Atención personalizada que brinda la posibilidad de recargar o cancelar la tarjeta.

- Acceso a operaciones de transporte.

Dentro de la especificaciones, si bien la aplicación de la Gestión Integrada de Tarifas puede ser bastante complicada (debido a la orquestación de una variedad de componentes de hardware y software), la coordinación entre las numerosas partes interesadas, todos los niveles de servicio al cliente, y la agregación de dificultades adicionales; con este sistema se proporciona un elemento de asesoría para todo el hardware, software y componentes de servicio, junto con una solución de aplicación para el apoyo en la gestión que proporciona gestión de tarjetas de entrada, reconciliación y centro de servicios de liquidación a todos los proveedores de transporte público.

Por otra parte, la “Solución de Sistemas de Opeación de Aeropuertos” de IBM involucra el intercambio y colaboración de información en tiempo real. Como los sistemas de información de un aeropuerto se extienden a través de múltiples proveedores de servicios, la coordinación en tiempo real y la colaboración son puntos realmente críticos. Implementar un Sistema de Puntos Mültiples diseñados para cumplir con las áreas de trabajo específicas puede aumentar la complejidad, mientras disminuye su capacidad de coordinar y responder a eventos en tiempo real. La solución necesaria no sólo puede satisfacer las necesidades puntuales, sino que también puede proporcionar una base sostenible para Mejoras Operativas Continuas, Reducir Costos, Añadir Capacidades y Satisfacer las Demandas de Cumplimiento.

La Solución implica Integración e Interoperabilidad de los puntos del Sistema. Ofrece una serie de aplicaciones para ayudar a atender las necesidades de sistemas de información de los aeropuertos.

Utilizando metodologías probadas y mejores prácticas, puede ayudar a gestionar sistemas de puntos con múltiples proveedores en un entorno de gran seguridad, que se ocupa de la planificación integrada de recursos, la experiencia de los pasajeros y la gestión de activos. Estas soluciones, junto con la capacidad de Integración de Sistemas, puede ayudar a establecer una base sólida de flexibilidad operativa, capacidad de crecimiento sin interrupciones y una capacidad única para optimizar costos.

Dentro de los Beneficios de la solución, se considera proporcionar una base escalable para hacer frente a las necesidades de un sistema de información. La solución ayuda a los operadores de aeropuertos a reunir Sistemas de Puntos Dispares de múltiples proveedores en un entorno más seguro e integrado que permite el intercambio de información en tiempo casi real y con respuesta a eventos. La solución utiliza una arquitectura orientada a servicios (SOA) y capacidad inteligente para aeropuertos con una metodología basada en las normas de aviación y sus correspondientes normas y conjuntos de procedimientos, complementado con una capa de integración altamente configurable, aplicable a uno o más aeropuertos de manera normal. El sistema ofrece la capacidad de ejecución central de planificacón y gestión de recursos, así como la visualización de información de vuelo, con apoyo de una base de datos central de aeropuerto. La solución incluye:

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- Sistema de Operaciones Aeroportuarias, incluyendo base de datos de operación de aeropuertos, gestión de ingresos, pantalla de información de vuelo, gestión de equipajes, gestión de carga y de uso común para sistemas de facturación.

- Sistema de planificación de recursos empresariales para aeropuertos con especificaciones para sistemas de facturación para la aviación.

- Sistemas de seguridad como vigilancia por video.

- Soluciones de experiencia de pasajeros, incluyendo sistemas de “quiosco” común y “quiosco” de información, así como la habilitación de una plataforma móvil.

- Infraestructura de soluciones de datos, voz e inalámbrica.

- Bus de Servicio Empresarial personalizado para aeropuertos.

- Análisis y optimización de negocio y gestión de activos.

III. Humano: Los Servicios Humanos apoyan las necesidades del ciudadano como individuo, tanto como bases de desarrollo y la asistencia social. Típicamente, esto incluye los servicios de mano de obra, programas sociales, salud y educativos. a) Programas Sociales: La condución de programas sociales para ciudadanos permiten el acceso oportuno a los programas adecuados, la entrega efectiva de estos programas, y mejorar los resultados adecuados para asegurar que los ciudadanos sean cada vez más beneficiados (con reducción de costos en la entrega). b) Salud: Herramientas de Big Data sobre Análisis de la Salud, convierten los datos en conocimiento y negocios, en tiempo real para tomar decisiones en el punto de atención y productividad, respectivamente. Las organizaciones con visión de futuro están conectando su datos sanitarios, sistemas y procesos para facilitar las comunicaciones seguras y el intercambio de información.

83 Al respecto, para “aprovechar los recursos de datos en el sistema de salud” , se debe tener claro que los datos están creciendo y moviéndose más rápido que lo que las organizaciones de salud pueden, consumiendo el 80% de los datos médicos no estructurados y clínicamente relevantes. Estos datos residen en varios lugares como RME (ERM´s, por su siglas en inglés) individuales, laboratorios y sistemas de imágenes médicas, notas, correspondencia médica, reclamaciones, sistemas de CRM y finanzas.

Obener acceso a estos valiosos datos y análisis clínicos y avanzados es fundamental para mejorar la atención y resultados, incentivar el comportamiento correcto y la eficiencia de la conducción.

Las Organizaciones de Salud están aprovechando la tecnología de Big Data para capturar toda la información sobre el paciente para obtener uan visión más completa para conocer a fondo la coordinación del cuidado y modelos de reembolso basados en resultados, gestión de la salud de la población y el compromiso del paciente y la divulgación. Con éxito, el Big Data están aprovechando el potencial desatado para lograr tres obtjetivos fundamentales para la transformación de la salud: - Construir Sistemas de Salud Sostenibles.

83

IBM, “Big Data at The Speed of Business”, http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/industry-healthcare.html

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- Colaborar para mejorar la atención y los resultados.

- Aumentar el acceso a la Asistencia Sanitaria.

De esta forma, para Construir Sistemas de Salud Sostenibles la industria de la salud está bajo presión de la competencia y área legislativa para reducir costos de atención, gestión eficiente de recursos y mejora de la atención del paciente. Los cambios sociales, tales como la forma en que los consumidores esperan comprar y recibir atención, el estilo de vida, incluyendo el uso de los medios sociales y la tecnología móvil, el continuo aumento de las enfermedades crónicas, el empuje para expandir el acceso a la atención primaria están transformando la forma en que la saludo es obtenida, entregada y pagada. Las organizaciones de salud están sentando las bases para la empresas de Análisis de Datos de Salud con Big Data obtengan una comprensión más profunda del paciente en su contexto, lo que son y conducen a la utilización eficaz de los recursos en todo el ecosistema de salud. Por ejemplo, para manejar mejor el crecimiento exponencial de los datos de los pacientes, Fletcher Allen ayudó a IBM a poner en práctica información refinada analíticamente en manos de profesionales medicos para mejorar la calidad de la atención.

También a continuación podrá visualizar un video sobre las bondades del Big Data en acción aplicadas el área de salud:

Las organizaciones de Salud necesitan mejorar la calidad y la eficiencia en la atención cultivado en la centralidad del paciente a través del compromiso y la personalización de la salud. Los cambios

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regulatorios y de mercado requieren una mayor comprensión y gestión de los riesgos en las poblaciones de pacientes con el fin de obtener mejores resultados y reducir las tasas de reingreso.

5 Proyectos Big Data que pueden Impactar tu Vida84.

Como hemos visto, el Big Data tiene el potencial de cambiar drásticamente la forma en que nuestros campos de negocios, gobierno el mundo académico u los servicios de salud operan actualmente. Esto, en base a la idea de “cantidades masivas de información que pueden ser utilizadas para encontrar patrones ocultos, enterrados bajo terabytes de números, en Facebook, mensajes de Google, búsquedas de compras en Amazon, etc. De esta forma, se pueden predecir las tendencias sociales, y en algunos casos, rediseñar la forma en que vivimos”. Por ejemplo: 1º.- Tiempo de Tránsito en Nueva York: El Tiempo de Tránsito de Nueva York, es un mapa interactivo desarrollado por WNYC, el cual permite a lo neoyorkinos hacer clic en un punto cualquiera de los cinco distrititos de la ciudad, para de esta forma ver la estimación de tiempos de viaje en metro. Para crearlo, Steve Meléndez, principal desarrollador de WNYC dividió la ciudad en 2.930 hexágonos, para luego pulir los datos extrayéndolos desde la plataforma de código abierto OPenTripPlanner, software de mapa de Wikipedia, y conjuntamente descargar la información con la información pública MTA del horario del metro. Como resultado de la inserción, surge una recopilación de 4 millones de “viajes virtuales”, todos simulador como si partieran a las 9:00 am de un día laboral. Meléndez sostiene que le llevó cuatro Servicios de Amazon Elastic C2, solo para albergar la información (había que darle una oportunidad). De esta forma, se construyó el Tiempo de Tránsito de NYC utilizando Aplicaciones Open Source (Código Abierto), y luego compartir la experiencia en un blog, de forma que la gente comenzó a seguir sus pasos y así sucesivamente.

De esta forma, la estructura del equipo del proyecto, se alimentaba sobre una base regular con datos interactivos. Los más

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Eric Larson, “5 Big Data Projects that Could IMpact your Life”, StravCorp: Strategic Innovation Corporation, July 19, 2013, http://www.stravcorp.com/news/5-big-data-projects-that-could-impact-your-life.aspx

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recientes incluyen un mapa que descompone “los precios de arriendo por área de Nueva York”, y un gráfico de diferente graduación de escuelas de la ciudad y “un rastreador de huracanes”.

2º.- Topografía de los Tweets: En una entrada de un blog, Twitter dio a conocer un nuevo mapa de visualización de datos que muestra miles de millones de twits con etiquetas geográficas en formato de paisaje en 3D. El objetivo es mostrar, de manera topográfica, desde qué partes de algunas ciudades la gente está twitteando.

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Los picos más altos simmbolizan el “mayor número de mensajes de twitter”; los canales más bajos representan menos. Uno puede explorar el paisaje desde diferentes puntos de vista, como “Heat”, “Grid” o “Marca de Agua”, y darle la vuelta al mapa de un total de 360 grandos para poder verlo desde cualquier ángulo.

Sólo una pequeña proporción de todos los tweets son georeferenciales, pero ayudan a obtener conocimiento más profundo en la forma de tweet”. A Julio de 2013 solo en tres ciudades se presenta el proyecto (New York, San Francisco y Estambul), así como tampoco por el momento es claro si se añadirán más ciudades al proyecto.

3º.- Reloj de Homicidios en DC: Reloj de Homicidios en DC es un sitio de información impulsado por la comunidad que tiene como objetivo cubrir todos los asesinatos llevados a cabo en el Distritito de Columbia.

Está clasificado por “perfiles de víctimas”, “sospechosos”, pudiendose especificar el nombre, la edad, raza, así como artículos originales reportados por el personal de “observación de Homicidios”.

En el Mapa Interactivo, se marca cada crimen violento ubicado dentro de los límites del Distrito de Columbia, y se hace clic en uno de

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los iconos de color rojo, el cual lo transfiere a la página del perfil respecto de la víctima.

Chris Amico, quien co-fundó el proyecto en 2010 junto a su esposa Laura, sostiene que su objetivo es hacer que el Reloj de Homicidios DC sea el lugar actualizado para datos de asisinatos, desde crímenes a condenas”, sirviendo incluso para honrar a los difuntos.

“DC es una gran liberación de datos públicos. De hecho, hay un portal llamado “Data.DC.gov” que tiene prácticamente todo lo que se refiere a datos de cimen”, sostiene Amico. El único problema es que, por lo general, demora un día en actualizarse. Cuando hay un homicidio, las personas desean conocer detalles inmediatamente (especialmente si esto sucedió en su vecindario). Nosotros tratamos de asegurarnos de que cualquier información al respecto sea ingresada a la base de datos lo antes posible”.

El enfoque de la colección de datos se encuentra de forma más detallada que técnica. Acá, Amico y su equipo de pasantes, recogen datos sobre la delincuencia (por lo general de los informes policiales y documentos publiciados de fuentes públicas) y de forma manual los introducen al final del proceso. Es un trabajo tedioso, la mayor parte de la información es recogida en pedazos a medida que se rueda hacia afeura. Amico sostiene que “no debería existir una diferenciación en el interés periodístico de los homicidios”. “Todos importan, por o que se lleva a cabo una asignación, donde ningún periodista o político es capaz de buscar y preguntar ¿Existe alguna correlación entre el lugar donde los homicidios se producen? La única manera de saberlo es cubriéndolo todo”. Hoy en día, Amico se ha asociado con proyectos de homicidio similares en Trenton, Nueva Jersey y Chicago, teniendo la esperanza de inspirar a más ciudades de todo el país para poner en marcha sus propias bases de datos (en código abierto) de delitos.

4º.- Falling Fruit: ¿Puedes encontrar un árbol de manzana oculto en tu viaje en bicicleta diario?

FalllingFruit.org puede hacerlo. La página web destaca por considerar las zonas comestibles de todo el mundo. Mediante la recopiación de información pública del departamento de Agricultura de Estados Unidos, los inventarios de árboles municipales, mapas y bases de datos de árboles de forraje en las calles, el sitio ha creado una red de 615 tipos de productos comestibles en más de 570.000 localidades. El objetivo es recordar a los habitantes de las ciudades que, la agricultura existe dentro de los límites de la ciudad, lo que pasa es que es más difícil de encontrar.

Por ejemplo, en la captura de pantalla, si destacamos Minneapolis, Minnesota, cada punto simpboliza un comestibe con dirección y la información de la fuente. El mapa está abierto para ser

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editado, también, por lo que es libre de introducir una dirección de todos los árboles en su vecindario para destacar. La base de datos de árboles de alimentos puede ser descargada en forma de hoja de cálculo, pero teniendo cuidado.

5º.- AIDSVu: AIDSVu es un mapa interactivo que ilustra la prevalencia de VIH en los Estados Unidos. Los datos provienen de los informes del Centro de Nacional de Control de Enfermedades (específicamente vigilancia del VIH) de Estados Unidos, que son recogidos en los planos estatales y del condado cada año.

Enormes bases de datos del sitio le pemiten ver los perfiles de cada estado. Rompe las tasas de prevalencia del VIH por raza y estimaciones de porcentajes de personas que viven con el VIH en algunas zonas, lo que permite que sea más fácil encontrar sitios de prueba cerca de su casa. Puede ver el mapa completo del país o buscar ciudades individuales, cada cual se encuentran codificados por color según el número de adultos diagnosticados por cada 100.000 infectados, lo más visible en el margen de arriba.

Puede descargar cada mapa del sitio (número selecto de las grandes ciudades con datos individuales de codigo postal, haciéndolos libre de ser descargados).

El proyecto fue desarrollado por un equipo de investigadores de la Universidad de Emory (Escuela de Salud Pública), donde Patrick S. Sullivan, PhD, Profesor de epidemiología de la Emory y fundador del proyecto, dice que el objetivo era simplemente visualizar un conjunto de datos gigantes. La mayoría de los datos sobre el VIH es accesible al público, pero siempre aparece en grandes informes tabulados. Hay tanta información disponible y muchas formas de usarlo, por lo cual tenía sentido tratar de presentarla en con una visión diferente que más llamara la atención. Esto ya que, honestamente, “la mayoría de la gente normalmente no entiende los grandes informes de los datos de vigilancia”. Sullivan sostiene que, los datos se actualizan una vez al año, en correlación con los informes, pero otros datos (como lugares de prueba) que surgen a lo largo del año, por ejemplo, se actualizan tan pronto como la información esté

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disponible. Sullivan sostiene que “quieren llevar los recursos a donde sirvan”, lo cual es la esencia de lo que tratan de hacer en salud pública. Esto es sólo una herramienta básica para que la gente saque el máximo provecho de los recursos báicos, que todos tengan aceso a ella.

6º.- (Bonus) Yelp Hispter Watch: ¿A dónde los jóvenes van se retiran en estos días? Portland, Oregon y Brooklyn, Nueva York, son las respuestas obvias pero con un truco de “Yelp” puede encontrar qué bares y restaurantes en su ciudad están de moda. Selecionando una ciudad y buscando la palabra clave “hipster” (inconformista). Usted verá un mapa basado en el número de veces que el la palabra ha sido utilizada en revisiones previas. A juzgar por el brillo oscuro de Williamsburg, Brooklyn (en el mapa mancha a la derecha-), es un método de búsqueda muy precisa.

Cómo se Comportan los Clientes: Utilizando Datos para Conducir la Innovación, Desarrollo & Estrategia 85 Digital .

Hoy en día, el auge de lo digital ha transformado completamente la forma en que, como sociedad, interactuamos, nos comunicamos y hacemos negocios. La mayor tranformación ha sido en “los consumidores”. Los compradores potenciales, armados de dispositivos móviles como smartphones y tablets, son capaces de comprar, comparar productos y servicios examinándolos a la vez en la marcha.

La tendencia creciente móvil también ha impulsado nuevas estrategias de negocio. Para mantenerse al frente de estos consumidores digitales, muchas empresas se ha subido rápidamente al tren móvil. A pesar de sus buenas intenciones, sin embargo, muchos líderes de negocios están aprendiendo 85

Digital GrowthInsights, “How Customers Behave: Using Data to drive Innovation, Development & Digital Strategy”, 25, July, 2013, http://www.digitalgrowthinsights.com/media/how-customers-behave-using-data-to-drive-innovationdevelopment-digital-strategy/?goback=.gmr_43593.gde_43593_member_260834405

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“simplemente a abrazar lo móvil no es suficiente y que, es una Estrategia exitosa” donde muchos van a las implicaciones del mercado que deben ser consideradas, pasando lo móvil a ser sólo el primero de muchos pasos. Además, el éxito es a menudo, también depende de “la capacidad de cambiar la forma de pensar y adoptar nuevos modelos de negocios ágiles”. Con el fin de cosechar todos los beneficios del “nuevo consumidor móvil”, es esencial tener un conocimiento profundo y exhaustivo de los diversos personajes sobre su Consumo, Necesidades y Comportamientos que impuslan su negocio. Este conocimiento proporciona una valiosa Visión, Plataformas, Sistemas Operativos, etc. De hecho, en un reciente artículo “Developing a fine-grained look at how digital consumers behave” (Ewan Duncan, Eric 86 Hazan, Kevin Roche) , que trata sobre la comprensión de los consumidores digitales de hoy en día, se declara que “…comprender y actuar sobre los contornos probables del cambio, exige una reflexión y un profundo conocimiento del comportamiento de lso clientes, la dinámica de la industria, y retroalimentación. Estas ideas pueden ayudar a los jugadores a formar de nuevo sus modelos de negocios para aprovechar los cambios estructurales y amortiguar los choques potenciales”.

En este sentido, algunas organizaciones pueden pensar que “la comprensión del comportamiento del cliente” se puede ver en las tendencias y generalidades de gran escala. Aunque es verdad hasta cierto punto, la consultora Mckinsey señala que “en la mayoría de los casos, pequeños grupos de usuarios, a menudo pasados por alto en los análisis superficiales, en realidad impulsan la economía”. Por tanto, la mejor manera de obtener una comprensión detallada de cómo se comportan los consumidores, es a través del aprovechamiento del Big Data. Al segmentar a los consumidores en función de su características demográficas, características del hogar, patrones de uso, el gasto, actitudes y necesidades, el “Big Data proporciona el nivel de conocimiento granular necesario para entender el Comportamiento del Consumidor y la postura de su organización en consecuencia”. La conclusión, para Mckinsey, es que “la extracción de valor en un espacio que cambia rápidamente, lleva a las empresas a que no sólo deben centrarse en la fracción de los usuarios que manejan la economía, sino que también construyen simultáneamente una diversidad de modelos de negocios para hacer frente a la audiencia más amplia”.

Según Forbes “las empresas que utilizan Análisis de Big Data son cinco a seis veces más rentables que sus pares”. Además, las empresas que ponen los datos al centro de sus decisiones de marketing y ventas, mejoran su rendimiento de inversión en marketing (MROI) por 15% a 20%.

Aunque las cifras parecen sorprendentes a primera vista, se vuelven más claras cuando consideramos que las empresas que utilizan Big Data (grandes volúmenes de datos) son más exitosas porque tienen una comprensión mejor y más profunda de las necesidades y el comportamiento de sus clientes, así

86

Ewan Duncan, Eric Hazan, Kevin Roche, “Developing a fine-grained look how digital consumers behave”, Insights & Publications, Mckinsey Company, July 2013, http://www.mckinsey.com/Insights/Telecommunications/Developing_a_finegrained_look_at_how_digital_consumers_behave?cid=other-eml-alt-mip-mck-oth-1307

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como la Visón para identificar Nuevas Oportunidades rentables. Estas son las compañías que seguirán 87 creciendo y ganando Cuota de Mercado .

CONCLUSIONES Y PALABRAS AL CIERRE. Como podrán percatarse, el fenómeno del Big Data no es una moda tecnológica, es una verdadera revolución tecnológica que está trasformándose en una Innovación Disruptiva en todo ámbito e industrias a nivel global, que más que generar una oportunidad de negocio, está permitiéndo a la sociedad evolucionar a un nuevo contexto social, cuyo objetivo no es otro que el de mejorar el nivel de vida de la ciudadanía (en este caso del ser humano sin distinción alguna). Según mi punto de vista, esto marca un precedente de un “antes y un después del Big Data”, dado que, si creemos que esto es una revolución (por la prerrogativa y capacidad de poder predecir eventos a partir de datos), lo que sucederá en el corto plazo será aún mayor y con un impacto inconmensurable. Es cosa de comenzar a pensar “fuera de la caja”, sin considerar los paradigmas bajo los cuales hemos y estamos funcionando, para darnos cuenta del potencial del Big Data. Si sumamos “la automatización”, “la aplicación de tecnología de sensores”, “el internet de las cosas”, “la domótica”, “las nuevas tecnologias emergentes (como realidad aumentada, tecnología holográfica, tecnología de impresión 3D, tecnología que permite la interacción con aparatos electrónicos y tecnológicos con la mente, realidad virtual, entre muchos otros)”, “la implementación de ampliación geográfica para el internet vía wifi para los 5.000 millones de personas que aún no tienen acceso a internet a nivel global”, “desarrollo de Inteligencia Artificial (AI),“entre muchos otros”, a quienes nos especializamos en estos ámbitos, nos permite dimensionar apenas la punta del iceberg de desarrollo tecnológico y humano que estamos a punto de afrontar.

Muchos podrán pensar que se trata de un guión de película de ciencia ficción de Hollywood, pero no, es una realidad que estamos y continuaremos viviendo, permitiéndonos mejorar la calidad de vida del ser humano ¿cómo? A través de la Innovación en la industria de Actuales y Nuevos Servicios. Esto es fácil de verificar si analizamos la rapidez y profundidad como se están llevando a cabo Innovaciones no solo en productos y servicios, sino por sobre todo en Modelos de Negocios que atañen a descubrimientos de oportunidades de negocios que involucran a la tecnología. Con esto no quiero decir que la tecnología sea un pilar necesario para el desarrollo y aplicación de Innovación, ¡para nada!. Sin embargo, la influencia y participación crítica y necesaria para generar Innovación en el ámbito del área de la Industria de Servicios, eso sí es otra cosa. Esto se debe a que, como sabemos quienes estamos embarcados en el ámbito del Emprendimiento y la Innovación, los “Servicios (que no son escalables) para ser Escalables (y poder tener un horizonte de desarrolo y cobertura a nivel global), necesitan de la aplicación de la tecnología”, transformando los Servicios en Productos Tecnológicos, los cuales, utilizando las bondades de Internet, permiten la captura, 87

Editoral Staff, “How Customers Behave: Using Data to Drive Innovation, Development & Digital Strategy”, Digital Growth (Insights), 25 July 2013, http://www.digitalgrowthinsights.com/media/how-customers-behave-using-data-todrive-innovation-development-digital-strategy/?goback=.gmr_43593.gde_43593_member_260834405

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creación y desarrollo, así como la distribución de Valor, de nuevos beneficios para consumidores/ usuarios/ ciudadanos/ ser humano en general, a través de nuevas Propuestas de Valor que ayudan a la sociedad a solucionar sus problemas, a satisfacer necesidades de maneras que antes ni siquiera el mismo mercado habría considerado posible.

Por lo tanto, si me preguntan que nos depara el futuro del desarrollo tecnológico y la Innovación en Servicios, yo me atrevería a decir que, lo que actualmente estamos viviendo es a pensa la punta del iceberg.

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