La era del algoritmo llegó, y los datos son un tesoro

La era del algoritmo llegó, y los datos son un tesoro

Fórmulas para convertir datos en información con valor económico son el gran activo de las empresas.

Big Data

Detalle de una pantalla interactiva que ilustra el ‘big data’ en el Museo Alemán de Espías, en Berlín (Alemania).

Foto:

EFE

05 de marzo 2018 , 07:33 p.m.

¿Qué tienen en común las menciones en las redes sociales al turismo de Mozambique, la recogida de residuos en la localidad riojana de Haro o la eficiencia energética de los edificios registrados en el catastro? En principio, nada. Pero una visita a la sala de monitorización de eventos de Indra basta para encontrar el nexo entre elementos tan dispares.

Aquí, en esta habitación repleta de pantallas con luces titilantes, un grupo de ingenieros controla 24 horas al día, siete días a la semana, la información que reciben de una infinidad de procesadores. Se dedican a observar la evolución de estos indicadores, y envían sus conclusiones a los clientes que han contratado sus servicios, ya sean empresas o administraciones públicas. Es este un excelente lugar para comprender por qué los algoritmos se han convertido en el secreto del éxito de muchas grandes compañías: un secreto que les permite canalizar un flujo ingente de información para tomar decisiones fundamentales para su actividad.

Desde esta sala-observatorio que Indra tiene en la localidad madrileña de San Fernando de Henares, José Antonio Rubio explica que es aquí donde gigantescas cantidades de datos son convertidas en conocimiento susceptible de ser monetizado.

“Los algoritmos no solo tienen la capacidad de explicar la realidad, sino también de anticipar comportamientos. Es una ventaja para evitar o minimizar riesgos o para aprovechar oportunidades”, asegura Rubio, director de Soluciones Digitales de Minsait, la unidad de negocio creada por Indra para encarar la transformación digital.No es una novedad que las compañías obtengan datos de la analítica avanzada para estudiar características del producto que planean sacar al mercado, el precio al que lo quiere colocar o, incluso, decisiones internas tan sensibles como la política de retribuciones a sus empleados.

Los algoritmos no solo tienen la capacidad de explicar la realidad, sino también de anticipar comportamientos. Es una ventaja para evitar o minimizar riesgos o para aprovechar oportunidades.

Lo sorprendente es la dimensión. No es solo que recientemente se haya multiplicado hasta volúmenes difíciles de imaginar el número de datos en circulación (se calcula que la humanidad ha generado en los últimos cinco años un 90 por ciento de la información de toda la historia). También han crecido vertiginosamente las posibilidades de interconectarlos. La palabra ‘revolución’ corre de boca en boca entre académicos y gestores empresariales en contacto con el floreciente negocio de los algoritmos y el llamado big data.

“La primera revolución llegó hace unos años con el almacenamiento de inmensas cantidades de datos procedentes de las huellas electrónicas que todos dejamos. La segunda, en la que estamos inmersos, procede de la capacidad que tanto empresarios como usuarios o investigadores tienen para analizar estos datos. Esta segunda revolución procede de los algoritmos supercapaces y de lo que algunos llaman inteligencia artificial, pero yo prefiero denominar superexpertos”, explica Esteban Moro, profesor de la Universidad Carlos III de Madrid y del MediaLab del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) de Boston.

Segunda revolución

A esta segunda revolución ha contribuido cada uno de los millones de personas que cada día entregan sus datos de forma gratuita y continua, ya sea subiendo una foto a Facebook, comprando con una tarjeta de crédito o pasando por los torniquetes del metro con una tarjeta magnética. Al calor de gigantes como Facebook y Google, que basan su enorme poder en la combinación de datos y algoritmos, cada vez más empresas invierten cantidades crecientes de dinero en todo lo relacionado con big data.

“Hace décadas que el sector financiero usa modelos matemáticos. En los años setenta, el cliente de un banco se definía por muy pocos atributos, como el lugar de residencia, edad, profesión o ingresos. Pero ahora deja una huella digital muy profunda que nos ayuda a conocerlo para particularizar nuestra oferta de servicios y minimizar los riesgos. La novedad es la profundidad de los datos y la capacidad analítica”, asegura Juan Murillo, responsable de divulgación analítica del BBVA.

LUIS DONCEL
Ediciones EL PAÍS, SL 2018

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