?Saben las empresas qu¨¦ hacer con tantos datos?

Un coche conectado genera 4.000 GB de informaci¨®n cada d¨ªa; un avi¨®n conectado, diez veces m¨¢s; una f¨¢brica, m¨¢s de un mill¨®n. Hoy en d¨ªa, es dif¨ªcil encontrar una empresa que no acumule datos de forma compulsiva. Las publicaciones tecnol¨®gicas m¨¢s importantes del mundo no se han cansado de repetir que son el nuevo petr¨®leo, un recurso que marcar¨¢ la diferencia en la econom¨ªa digital, pero ?de qu¨¦ sirven si no se saben utilizar?

Algunas compa?¨ªas no se han dado cuenta de que la informaci¨®n que recogen no les aporta ning¨²n valor si no son capaces de procesarla y analizarla correctamente. ¡°El big data es el nuevo petr¨®leo, pero hay que refinarlo, porque no se puede comercializar crudo¡±, expone continuando con la analog¨ªa el gur¨² tecnol¨®gico Dez Blanchfield.

Aunque parezca mentira, atribuir la responsabilidad del ¨¦xito o fracaso de una iniciativa al propio dato, sin tener en cuenta la importancia de un factor humano que sepa c¨®mo explotarlo, sigue siendo un error habitual que cometen muchos. Lisa Davis, vicepresidenta del Grupo de Centro de Datos en Intel, se muestra tajante al respecto. ¡°Nos centramos en la tecnolog¨ªa, pero lo principal esencial es la estrategia. Si no sabes d¨®nde vas, puede ser que nunca llegues¡±, comenta durante su intervenci¨®n en el Intel Shift, un evento que organiza el gigante tecnol¨®gico para animar a otras compa?¨ªas a transformar sus negocios.

La empresa de hardware no se limita a los componentes f¨ªsicos y apuesta por como internet de las cosas, blockchain, inteligencia artificial, almacenamiento en la nube y an¨¢lisis de datos, un ¨¢mbito en el que pretende crear un ecosistema abierto para que sus clientes puedan aprovecharlo.

Sacar partido a los datos no es otra cosa que saber formular las preguntas adecuadas.

Bob Rogers, responsable de anal¨ªtica en Intel

¡°Utilizamos nuestra experiencia para trabajar con los usuarios finales y les ayudamos a plantear las preguntas que necesitan responder. Al fin y al cabo, sacar partido a los datos no es otra cosa que saber formular las preguntas adecuadas¡±, explica Bob Rogers, responsable de anal¨ªtica en la multinacional.

Rogers asegura que el error m¨¢s com¨²n que cometen las empresas es empezar a generar informaci¨®n de su negocio sin saber lo que van a hacer con ella y les aconseja pensar en aquello que pueda tener un impacto real en su trabajo para saber qu¨¦ tipo de respuestas necesitan. ¡°Las oportunidades son inmensas, pero los riesgos tambi¨¦n son muy importantes¡±, sentencia.

La visi¨®n creativa necesaria para emprender iniciativas con un prop¨®sito concreto que exploten el potencial de la informaci¨®n ha dado lugar a llamativos casos de ¨¦xito. En 2016, Google trabaj¨® con la ONG Oceana para lanzar la plataforma Global Fishing Watch, una herramienta gratuita que ayuda a combatir la pesca ilegal mediante la identificaci¨®n de unos patrones de comportamiento en base a datos de velocidad y direcci¨®n de las embarcaciones comerciales de todo el mundo que recoge v¨ªa sat¨¦lite.

¡°Llevamos trabajando en analitica desde hace quince a?os. Es nuestro punto de partida si queremos entender qu¨¦ quieren los usuarios¡±, explica Jonathan Donaldson, director t¨¦cnico en Google Cloud. Afirma que la evoluci¨®n l¨®gica en el tratamiento del dato pasa por el machine learning y la apuesta por modelos predictivos.

Y es que el incremento en la cantidad de informaci¨®n que almacene una compa?¨ªa debe ser directamente proporcional a la capacidad que tenga su sistema para entenderla. El paciente medio de un hospital, por ejemplo, genera entre 300 y 1.000 puntos de datos al d¨ªa en el sistema m¨¦dico moderno.

¡°No es humanamente posible procesar y entender las implicaciones de toda esta informaci¨®n¡±, lamenta Michelle Gong, una investigadora en la unidad de cuidados intensivos del hospital Montefiore, en Nueva York que decidi¨® aplicar algoritmos de machine learning para aprovecharse de esta sobrecarga informativa. ¡°Nuestra tecnolog¨ªa busca patrones en los pacientes m¨¢s enfermos para anticiparse y predecir c¨®mo van a reaccionar a un tratamiento concreto¡±, expone orgullosa.