Smarter people: humanizando el big data.

Smarter people: humanizando el big data.

El inmenso poder del big data al generarlos y del open data al liberar grandes volúmenes de datos,  permite a los ejecutivos y empleados innovadores  encontrar nuevos nichos de mercado, ajustar la oferta de productos, aumentar los márgenes de beneficio…. Sin embargo, la captura de valor a partir de información procesable requiere un cambio de paradigma en la cultura y la ejecución,  como indica el informe Big data and democratisation of decisions creado por The Economist.

Eso también se puede ver claramente en la  infografía creada por  Alteryx llamada  “Humanizing Big Data“  donde tras explorarla se puede comprender rápidamente que no solo necesitamos los datos del bigdata, sino mas bien analizar estos datos en paralelo en combinación con los datos mas tradicionales. Es decir  la necesidad de permitir a más empleados con acceso a grandes volúmenes de datos  la capacidad de analizarla en contexto con otros datos pertinentes.En esta línea de reflexión  es ampliamente recomendable el libro “The human face of bigdata” donde se puedes entender que el big data debe terminar donde comienza, es decir en las personas. Es decir que  esos números y datos que todos nosotros hemos generado, nos ayuden  mejorar la  calidad vida de todos.

El libro cuenta que no solo el bigdata debe ser el “petróleo” para generar nuevos o mejores modelos de negocio, sino que también debería servir también por ejemplo a la detección de terremotos y tsunamis en las zonas sensibles, para mejorar el flujo de tráfico en las carreteras, para detectar los productos farmacéuticos falsificados ….  En esta línea  podríamos entender que este big data nos lleva hacia lo que podríamos llamar “smarter people”, es decir los datos al servicio de las personas. Esta hipótesis  me hizo reflexionar  sobre cinco puntos éticos e implicaciones que tendría un mundo gobernado por los datos, valorados personalmente y  recogido de posts de personas relevantes en el bigdata con impacto social,  como  por ejemplo Fabien Girardin cofundador del Near Future Laboratory, empresa que crea, diseña, desarrolla e investiga especulando sobre las posibilidades que ofrece el futuro próximo para los mundos digitales.

Comparto con vosotros algunos de ellos, pero quedo abierto a vuestras aportaciones y conversación online:

1.    ¿ Quién “posee“ qué?  Si los datos son generados por ejemplo en un espacio público,  ¿ Por qué estos datos deben mantenerse en privado? ¿Los datos que se generan en este espacio a quién pertenecen?

2.    ¿Qué pasa con evolución de la privacidad? Nosotros podemos ser conscientes de nuestra privacidad y mantener cautela de la información que compartimos , pero por ejemplo la información la pueden dar nuestros amigos, no solo nosotros . Por lo cual pueden estar recabando información sobre nosotros  personas o entidades que no deseamos. ¿ Cómo salimos de este “gran hermano”? ¿ Dónde están los límites de la información sobre nosotros que nosotros no generamos?

3.    Como pude aprender de   Pepe Almagro , fundador de Bayes Forecast en las jornadas “Vivir en un mar de datos” (del Big Data a la Smart Society) de la Fundación Telefónica, una de las claves de éxito del bigdata no son los datos en sí, sino los modelos de interpretación de los mismos.  Con la cantidad de información e indicadores económicos abundantes  ¿Cómo no se pudo prevenir una burbuja inmobiliaria , en la que teníamos las métricas claras? ¿Falló el modelo?  ¿Para qué nos serviría el bigdata en este caso?¿ Cómo encontramos o trabajamos esos modelos?

4.    Los datos cuentan historias pero no cuentan  la historia, es decir el valor de búsqueda , interpretación y relación de los mismos  siempre queda en manos de las “materia gris” por mucha información abundante y en tiempo real que tengamos. Por lo cual   ¿ Porqué  tanto software “eye candy” sobre visualización de la información e infografía cuando lo fundamental requiere de una mente  humana?

5.    Del  big data al  opendata: Los ciudadanos deberían ser actores activos de la riqueza del bigdata ,que en gran media debería ser transformada al open data donde los datos sean fuente de riqueza de la comunidad. Algunos ciudadanos están haciendo sus propias aplicaciones de forma abierta y empoderando a la comunidad como el ejemplo el caso  de un joven barcelonés  que idea un algoritmo para mejorar el bicing.

El reto de enlazar la formación entre los mundos  digitales y presenciales, no es crear un tsunami de información , sino pasar del ruido a la percepción clara de la información y esta convertirla en inteligencia con decisiones y acciones  siempre al servicio de procomún, donde la tecnología tan solo debería ser el camino para ello.

4 Respuestas a Smarter people: humanizando el big data.

  • Marc Torres

    Molt interessant el tema de la humanització (o no) del big data que presenta el post.

    Un cop més podem optar per la visió optimista o pessimista, personalment vull quedar-me amb la primera.

    El big data esdevé com una conseqüència més de la revolució de les TIC, una revolució que ha de significar finalment la transformació de la nostra societat, basada fins avui en la informació, en la societat de coneixement.

    La informació s’ha transformat en una “comodity” (quelcom pel qual no cal esforçar-se per aconseguir) i les dades, i el big data com a part, és la matèria primera de la informació. La benzina sense la qual el motor no funciona.

    La revolució de les TIC, fins on avui la coneixem, sembla que ha traccionar el canvi social en sentit positiu: el govern obert, l’open data, la gamificació en l’àmbit de l’educació, etc. L’ús que d’en big data s’en faci ha ser sempre amb aquesta direcció al cap.

    És clar, que hi haurà casos indeguts de mal ús, esperem que siguin els mínims.

    (Per cert avui Instagram ha anunciat el canvi de les condicions d’ús dels milions de fotografies que té dels seus usuaris, per tal de poder-les utilitzar en el seu propi benefici. Aquest cop: big data > big corruption!

  • Hola Ignasi, comparto con vos la opinión de la importancia de los modelos de interpretación. Los datos están ahí, los tenemos al alcance de la mano.

    Las fallas, o el éxito, de los modelos de interpretación de los datos son los que a la larga nos darán el resultado de nuestro trabajo con el Big Data. Si estábamos en lo cierto o no.

    Con respecto a que los datos cuentan una historia que la historia no cuenta también estoy de acuerdo. Solo vemos lo que nos cuentan pero no nos preguntamos con profundidad si realmente las cosas sucedieron de esa forma.

    Excelente artículo.
    Te dejo un saludo,
    Carlos

    • ialcalde

      Gracias por tu visión Carlos, me encantaría leer que modelos de interpretación son los mas adecuados.

  • Alicia Pomares

    Muy bueno Ignasi, me gusta el enfoque de humanizar el Big Data. Esta claro que los datos deben estar al servicio de las personas y de la humanidad.
    Un saludo

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