Estamos en las fechas perfectas para recuperar la serie Vista Al Futuro que tan buena acogida tuvo, y hablaros de una tendencia que seguramente marque el porvenir de la tecnología en todos y cada uno de los sectores económicos que sustentan la sociedad. Hablamos de la evolución del Big Data con mayúsculas, hacia un grupo de herramientas mucho más especializadas.
Como bien sabéis, bajo el jocoso término Big Data, se agrega casi cualquier sistema que trabaja con datos, lo que a la hora de la verdad engloba casi cualquier sistema creado por el hombre (amparándose en la ambigüedad del término). El Big Data es el cajón de sastre de la actualidad, uno de esos términos molones que hay que incluir sí o sí para parecer IN, aunque en muchos casos ni se sepa de lo que hablamos.
Evolución del Big Data
Estos últimos años (principalmente esta última década), los sistemas de información han ido sutilmente mejorándose, lo que ha dado paso a una especialización de sectores basadas en el conocimiento de los datos. Algo que vemos cada vez con más fuerza en el sector tecnológico (apps de recomendación de contenido, contextualización, publicidad,…) y que irá paulatinamente siendo absorbido por el resto de sectores (sanidad e industria son claros ejemplos).
Pero estamos aún en pañales. No hay apenas personas cualificadas que sepan manejar grandes volúmenes de datos, por el simple hecho de que como ya ocurrió con la nube, hablamos de un nuevo sector, que aunque apoyado en las nuevas tecnologías, requiere de perfiles que compaginen humanidades y técnicas a la perfección. El data scientist que tanto se pregona en los medios especializados, sería un punto medio entre estadístico y sociólogo. Que bien es verdad que va a necesitar usar un ordenador, pero quién no sabe actualmente. Si nos vamos hacia el mundo laboral de años venideros, aparecería la figura del data steward (gestor de datos), que de nuevo tiene poco que ver con informática, al ser un perfil claramente de negocio.
¿Hay intrusión laboral en el mundo tecnológico? Nada más lejos de la realidad. El problema viene de la estructura educativa que tenemos, que durante años, apoyada en la industria, forma especialistas en diferentes materias, que saldrán al mercado para encontrarse una industria que requiere más capacitación generalista, más picar un poco de aquí y otro de allí, y saber eso sí, unificar todo ese conocimiento diverso.
El segundo punto del que quería hablaros es del descubrimiento de datos. Veíamos recientemente que el 61% del tráfico web viene del lado de bots. El 61%. De bots. De máquinas que están recopilando información. Esto pasa en la red, y pasa en el exterior. El internet of things es una realidad, en tanto en cuanto quién nos informa de los cambios climáticos, cómo sabemos cuándo va a llegar nuestra línea de transporte público, en qué nos basamos para establecer correlaciones entre nacimientos y defunciones. Vivimos en un mundo sensorizado, desde dentro y desde fuera, donde el verdadero valor lo da aquel estudio que ofrece un significado a una relación aparentemente no relacionada, y no tanto el método de obtención de datos. Los datos son un recurso, no un fin. El descubrimiento de datos (data discovery) es necesario, y necesita una profunda remodelación. Ya no únicamente porque están anticuadas, sino porque están basadas en un modelo de conocimiento que como ya hemos visto se tambalea: la especialización.
Y por último, quería mojarme un poco con la salida que espero tome todo este sector aglutinador de datos. Hablamos de una convergencia de la analítica. De lo particular a lo general. Un movimiento que recibiría un gran impulso si todas esas grandes empresas y organismos se acogieran al Open Data. La recopilación estandarizada de datos para un procesamiento en colectivo, estableciendo patrones entre sectores que antes parecía imposible. No hay forma de saber lo que hay en la fotografía accediendo únicamente a una pequeña parte de la misma.
Apunte esto a fuego en su cabeza. Si la industria quiere evolucionar, quiere dar un salto cuantitativo y cualitativo que nos llevara a entender mejor el funcionamiento de la vida, de todo lo que nos rodea, tendrá que abrirse al resto de industrias, a competidores directos, ofreciendo sus datos, recogiendo los de los demás, y luchando ahora sí por ofrecer el valor diferencial que individualmente les lleve a lo más alto, y colectivamente mejore nuestro entendimiento.
