Big Data: ¿Cómo no ser arrasados por la revolución de los datos?

El investigador y especialista en nuevas tecnologías Federico Rosenhain dialogó con DEF y brindó algunas definiciones sobre el fenómeno del manejo de grandes cantidades de datos y sus múltiples aplicaciones. Por Nadia Nasanovsky.

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Foto: AFP.
Foto: AFP.

A las oportunidades que abrieron las tecnologías de big data, que muchos ya están aprovechando en ámbitos tan variados como la medicina y las políticas de tránsito urbano, se les contraponen las amenazas de los vacíos legales y la incertidumbre sobre cómo se utilizan los datos que los usuarios dan a diario a las empresas de tecnología.

La capacitación continua y la educación es, para Federico Rosenhain, especialista en tecnologías de big data y coordinador del Programa Ejecutivo de Big Data de la Universidad de Palermo, la única alternativa que le queda al ciudadano para no verse arrasado por la ola de la revolución tecnológica.

Federico Rosenhain, coordinador del Programa Ejecutivo de Big Data de la UP. Foto: Fernando Calzada/DEF.
Federico Rosenhain, coordinador del Programa Ejecutivo de Big Data de la UP. Foto: Fernando Calzada/DEF.

-¿Qué se entiende por big data?
-Big data es el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de información. Pero la definición de "grande" puede variar mucho. Hoy se genera mucha información por muchos medios y en muchos canales.

-Las denominadas "3V" del big data.
-Exacto. Velocidad, volumen y variedad. Después se fueron sumando otras más, como verosimilitud, valor…

-¿Cómo entender que existan todas estas definiciones sobre un mismo fenómeno?
Hay que entender que big data es una herramienta de marketing muy bien usada. Pero más allá de eso, con big data cambió la forma en que se almacenan los datos. Antes, para hacerlo, había todo un proceso: tenías que subir los datos, manipularlos, almacenarlos y armar procesos diarios. Ahora, primero almaceno todo y después me fijo qué almacené. La idea de big data, entonces, es tener la capacidad de almacenar mucha información para después, en una segunda instancia, ver cómo generar valor a partir de esa información.

Ilustración: Marcelo Elizalde.
Ilustración: Marcelo Elizalde.

-¿Qué hace que los datos que tenemos hoy sean distintos?
-Históricamente, cuando uno montaba un datawarehouse (almacén de datos), tenía que saber qué información quería almacenar antes de saber qué valor darle. Es decir, tenía que poner el carro delante del caballo. Eso traía muchos problemas, porque había que decidir a priori, sin saber si iba a servir, un modelo de información para accionar sobre eso. big data cambia el paradigma, ahora se puede almacenar todo y después empezar a buscar el valor que se necesita, y esto permite equivocarse todas las veces que se quiera, hacer cambios, porque es información que se explota virtualmente, que ya está almacenada. Cambian las capacidades técnicas, es decir, tengo la posibilidad de almacenar mucha información con poco costo. Con big data, el volumen de almacenamiento deja de ser una limitante.

-¿En cuánto tiempo se dieron estos cambios?
-Empezó en los 90. En veinte años, la revolución de los datos nos llevó puestos. El crecimiento es exponencial. Hay que pensar que desde el comienzo de la era de Gutenberg hasta 2014, se generó la misma cantidad de información que desde 2014 a 2018.

Vida de datos

-¿Qué aspectos de nuestra vida se ven afectados por el big data?
-Hoy confiamos en machine learning y big data para nuestras decisiones cotidianas. Aplicaciones como Waze y Google Maps llevan algoritmos de big data, de analytics, para saber cómo está el tráfico y hacer sus recomendaciones. Capturan toda la información de nuestros celulares, la van agregando, y saben en tiempo en real por dónde nos estamos moviendo, porque tienen mucha información y saben cuántas personas más hacen ese recorrido y conocen tus recorridos habituales. Antes, cuando uno salía a correr, decía: "Corrí tres vueltas a la plaza", y listo. Ahora se sale con apps que miden exactamente la distancia y el tiempo, permiten publicar esos datos en Facebook, compartirlos con amigos. Hay algoritmos de machine
learning que manejan nuestra vida cotidiana, y lo damos por sentado.

-¿Cuáles diría que son sus beneficios?
-Son muchos. Se puede, por ejemplo, hacer turismo virtual, con fotos y videos en 360º, y viajar por el mundo o por el espacio sin salir de tu casa. Las aplicaciones son infinitas y cada día surge algo nuevo y más innovador, en el desarrollo de sensores, por ejemplo, en las cirugías, con robots que realizan operaciones quirúrgicas, obviamente, gobernados por un cirujano humano.

La revolución de los datos nos llevó puestos

-¿En la Argentina ya se ven innovaciones de este tipo?
-Conozco casos de bancos que están usando la data para mejorar servicios y la calidad de sus promociones. Hay una empresa de telecomunicaciones que tiene todo un sistema de big data montado para que cuando reciben un llamado con un reclamo saber desde qué antena se origina, en qué estado está esa antena, cuánta gente está conectada, cuál es el error y así poder dar hasta con la celda que está fallando, todo en tiempo real.

-¿Y en política públicas? ¿Hay ejemplos a destacar?
-Hay gobiernos que lo están usando para mejorar políticas públicas para gobierno digital, para que los ciudadanos hagan trámites, también hay iniciativas más rústicas; como las encuestas que se hicieron en las comunas en Buenos Aires para elegir en qué invertir en cada una. Pero hay otros usos, como el análisis de los patrones de uso de las bicicletas del Gobierno de la Ciudad, para saber a dónde abrir las próximas bicisendas, según por dónde se mueve la gente. big data solo no hace nada, lo importante es el análisis posterior. Si yo almaceno el dato y no le saco valor, no hice nada.

El lado oscuro

-En este escenario donde el big data es casi omnipresente, ¿qué amenazas acechan?
-La principal amenaza hoy por hoy es la seguridad. Lo vemos con el caso de Cambridge Analytics y Facebook. Uno acepta regalar su información a cambio del uso de las aplicaciones o servicios y no sabe que en ese intercambio le está dando el alma al diablo. Uno confía en las empresas, pero el riesgo está en qué pasa después con esa información que uno les dio, qué uso se le da. La presentación de Mark Zuckerberg en el Congreso de EE. UU. me dejó muchas dudas, principalmente, de qué es lo que saben del tema los congresistas. Hicieron preguntas totalmente ridículas e innecesarias. Estuvieron muy flojos, le preguntaron trivialidades. Yo a Zuckerberg le preguntaría otras cosas: ¿Qué usos específicos le da Facebook a la información, con quién la distribuye, cómo está integrada la información con Whatsapp, por qué compró Whatsapp si no es un negocio monetizable?

Marck Zuckerberg durante su audiencia en el Congreso. Foto: Reuters.
Marck Zuckerberg durante su audiencia en el Congreso. Foto: Reuters.

-¿Qué soluciones existen para estos problemas?
-La información se mueve en forma disruptiva, no espera que la legislación la gobierne para pedir permiso. La legislación va muy atrás. Un ejemplo es el caso de Uber en Argentina, que está en un limbo legal violento. La innovación no se mueve esperando a la legislación, a los gobiernos. Vamos a seguir viendo esto, la innovación se va a llevar puesto todo y va a haber que corregir hacia atrás. No veo factible el poder gobernar la información hacia adelante porque no se sabe de dónde va a venir la disrupción cambiarán las reglas de juego otra vez. Las leyes, los gobiernos, siempre van a estar detrás, pero lo importante es estarlo lo más rápido, lo más cerca que sea posible.

-Más allá de los gobiernos, ¿el individuo puede hacer algo?
-Leer es lo primero, informarse, entender qué uso se está dando a los datos, preguntar. Revisar que las empresas se comprometan a que la información que se les brinda no vaya a ser usada para identificar a los usuarios, sino con fines estadísticos, de análisis. En suma, procurar que el sitio donde uno deja los datos sea medianamente serio, que tenga políticas de almacenamiento de la información. Eso para que los datos estén seguros; ahora, respecto al uso, este es el precio que tenemos que pagar como usuarios. Dudo mucho que las empresas vayan a seguir dando los mismos servicios si el usuario no le da sus datos.

Para Rosenhain, los usuarios deben informarse más sobre el uso que las empresas le dan a sus datos. Foto: Fernando Calzada/DEF.
Para Rosenhain, los usuarios deben informarse más sobre el uso que las empresas le dan a sus datos. Foto: Fernando Calzada/DEF.

-En su opinión, ¿cómo va a evolucionar el big data en el futuro próximo? ¿A qué fenómenos hay que prestar más atención?
-Yo miraría lo que sucede en la evolución de la inteligencia artificial, que va a pegar un salto grande y va a impactar, por ejemplo, en los autos autónomos. La optimización de transporte urbano debería surgir de esto: cómo mejorar la circulación del transporte en la ciudad. Lo mismo con la interacción entre el hombre y las máquinas, porque las máquinas tienen cada vez más información para pensar mejor, para tomar mejores decisiones.

-¿Cómo nos preparamos para esto?
-Las nuevas generaciones ya nacen con esto incorporado, son una generación que tiene a la tecnología como aliada. Lo mejor que podemos hacer nosotros es capacitarnos lo más que podamos para entender lo mejor posible cómo está cambiando el paradigma para vivir en la revolución tecnológica; pero sobre la ola, no debajo de ella. Hay que mantenerse actualizado porque, si no, te aislás. Si no te capacitás, terminás siendo un paria.

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*La versión original de esta nota fue publicada en la revista DEF N.122

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