Big data

En esta oportunidad estaremos hablando sobre Big Data, y su alcance a diferencia de BI.
Big Data
Tiempo de lectura: 9 minutos

Qué es el big data?

​El término “Big Data” o macrodatos, que seguramente ya has escuchado  hace tiempo, todavía genera mucha confusión sobre lo que realmente significa. 

Este concepto se refiere a la recolección de estos datos y la capacidad de explotarlos para una funcionalidad con sentido en diferentes áreas. En concreto, el big data está formado por conjuntos de datos de gran tamaño y complejidad, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede administrarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar.

Desde los comienzos de la computadora, han pasado muchos años. Para que tomes dimensión del incremento de datos digitales que maneja la humanidad actualmente, hoy cada dos días creamos tantos datos como lo hicimos desde el comienzo de los tiempos hasta el año 2000. Y esta proporción continúa creciendo exponencialmente. 

Esto último, se debe en parte, a que cada acción que hoy tomamos suele dejar un rastro digital. Cada vez que nos conectamos dejamos un dato. Un claro ejemplo son nuestros teléfonos personales conectados a internet y con GPS incorporado, cada movimiento que damos queda registrado. El contenido que compartimos a través de las redes sociales o los chats entre amigos. 

 Cómo ya mencionamos, a medida que la transformación digital avanzó en sus diferentes etapas, ha generado una infinita cantidad de información  en las organizaciones y el mundo.
Todo esto, en gran parte es posible al aumento en la cantidad de computadoras, disponibilidad de internet, y herramientas capaces de capturar y enviar datos alrededor del mundo. Los datos, tal como surgen, no son un invento nuevo. Si nos ponemos a pensar, antes de las computadoras, también existían bases de datos de clientes, registro de las transacciones, claro que en papel. Luego aparecieron las computadoras, dando la posibilidad de procesar una mayor cantidad de datos. En consecuencia, las organizaciones comenzaron a aprovechar esta oportunidad e iniciaron a registrar datos que antes no guardaban. 

Cómo funciona el big data y su aporte a la transformación digital

Se basa en el principio que cuanto más datos y conocimiento tenga sobre algo en particular, mayor es la probabilidad de obtener nuevos conocimientos confiables y predecir lo que sucederá en el futuro. En pocas palabras, inferir hechos futuros en base a datos del pasado o presente. Pero siempre, pensando en contar con la mayor cantidad de datos posibles. Cuantos más datos comparemos, más relaciones podrán surgir, incluso relaciones que nunca habían surgido. Todos estos procesos están automatizados, la tecnología actual es capaz de ejecutar millones de estas relaciones al mismo tiempo, hasta que encuentre un patrón o idea que ayude a resolver el problema sobre el cual se está trabajando. 

​A diferencia de lo que conocemos hasta hace unos años, como las hojas de cálculo por ejemplo, donde todo estaba ordenado y para analizar todo debía estar perfectamente organizado, hoy los avances en “Big Data” permiten capturar, almacenar y trabajar con muchos tipos de datos diferentes almacenados en diferentes formas. En consecuencia, el alcance del término dato para las herramientas digitales se incrementó, siendo hoy dato, una base de datos de fotos, grabaciones, videos, y hasta datos recolectados por sensores.

Big data y Machine Learning

​Las herramientas de Big Data, son las que le dan sentido a esta enorme cantidad de datos que hoy el mundo genera. Para lograr esto, Big Data se integra tal como lo veníamos adelantando, con otros habilitadores digitales como inteligencia artificial y machine learning. Este último habilitador, llamado “Machine Learning” podemos considerarlo como una de las funcionalidades o virtudes de la inteligencia artificial. Es la capacidad que tienen las máquinas de aprender en forma automática a medida que procesan nuevos datos. Es una tecnología muy utilizada últimamente en la salud, por ejemplo, en un estudio que se realizó a partir de machine learning a mamografías de mujeres que desarrollaron cáncer posteriormente, la tecnología logró detectar el 52% de los cánceres hasta un año antes de que fueran diagnosticados. 
A través de Inteligencia artificial se le enseña a las computadoras a interpretar qué significan todos estos datos. Para lograr interpretar esta enorme variedad de datos, lo hace mediante el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural, entre otros. Esto hace que las herramientas de Big Data superen infinitamente la velocidad con la que las personas pueden identificar patrones y sobre todo con un índice de confiabilidad casi perfecto.

Ejemplos  y aplicaciones de Big Data

​Muchos se preguntarán, para qué se utiliza “Big Data” concretamente. El avance con este habilitador tecnológico, nos da la posibilidad de usar los datos de una manera que hasta el momento no era posible, revolucionando el mundo de los negocios. Las empresas lo utilizan por ejemplo para predecir específicamente que querrán comprar sus clientes, y aunque parezca mentira, pueden predecir cuándo realizará la compra. 

Big Data no sólo está cambiando el mundo de los negocios, también está generando cambios en la atención médica. En la salud, lo hace analizando un enorme número de registros médicos e imágenes en busca de patrones que permitan predecir enfermedades a tiempo y de esta manera aplicar un tratamiento de manera proactiva. 

Otro aspecto en el que el uso de Big Data trae enormes beneficios es la predicción de fenómenos naturales. Si bien hoy existen herramientas que predicen catástrofes naturales, si sumamos el uso de Big Data la cantidad de información a través de sensores que podremos obtener será mayor y si además la podemos procesar a tiempo, tendremos predicciones con mayor anticipación y precisión. 

En la prevención de delitos también es utilizada la tecnología de Big Data, la policía cada vez más está desplegando sus fuerzas en base al análisis de datos públicos que antes no era viable tomarlos en cuenta o mismo capturarlos. De esta manera, evitan utilizar recursos sin sentido que incluso pueden ser necesitados en otro lugar. ​

​Este habilitador tecnológico nos brinda posibilidades que hasta el momento eran impensadas pero a la vez trae inquietudes, mayormente sobre cómo debemos regular el uso de esta tecnología. 

​Empezando por la privacidad de los datos, hoy estas herramientas generan y recolectan información personal, de la cual gran parte debiera mantenerse en privado. Día a día crece el desafío de encontrar un equilibrio entre la información personal que se genera y la que se divulga. Incluso cuando confiamos en quien resguarda nuestros datos, puede que no estén lo suficientemente seguros y no por mala intención de quien los almacena.  

Estos desafíos que trae Big Data es importante que sean abordados, de lo contrario las empresas y sobre todo las personas  quedarán vulnerables, en término de reputación, legales y financieros.

El Big Data y sus beneficios

En los principales se encuentran por ejemplo el de entender el comportamiento de los clientes a niveles antes impensados. Otro término utilizado dentro de Big Data es el data mining, se lo utiliza para hacer referencia al proceso por el cual se analizan enormes cantidades de datos. Un caso fabuloso, es el de la cadena de mercados “Target” que han logrado determinar si una mujer está embarazada antes de estar en su segundo semestres, en base a la recolección de una enorme cantidad de datos y comportamientos de estas mujeres y un análisis exhaustivo de los mismos. 

Las buenas soluciones de minería de datos, identifican patrones en las transacciones de los clientes, pudiendo predecir el comportamiento futuro de los mismos. Big Data, al igual que el resto de los habilitadores tecnológicos también requiere de instrucciones claras por parte de las personas, es decir, debemos configurar en forma acertada qué datos queremos recopilar. Para esto es fundamental que las áreas de marketing y ventas se involucren en forma activa a la hora de configurar este tipo de soluciones. 

​La predicción del comportamiento es otro claro beneficio de Big Data, a primera vista, predecir el embarazo de una mujer parece ser algo mágico. En verdad, tiene una explicación técnica. Esto se logra, en primer lugar, pudiendo determinar y registrar todos los artículos que ha comprado la persona, como talles más grandes de ropa, vitaminas. Por otro lado, analizar estos datos permite predecir que a futuro necesitará artículos de bebés. Este tipo de análisis pueden servir también por ejemplo para identificar qué ofertas deben presentarse y cuando. 

Google es una de las empresas de minería de datos más grande. Su herramienta accesible para todo el mundo, Google Trend permite que su empresa busque las tendencias de su mercado en base a palabras claves y/o términos. Esta herramienta puede ayudar a las empresas a definir sus ofertas a futuro. Las redes sociales son otro lugar donde su empresa puede acceder a una gran cantidad de datos como comentarios sobre sus productos, servicios y marca. A través de ellas consigue un canal directo de comunicación con sus clientes. 

​En conclusión, obtener una enorme cantidad de datos y su posterior análisis exhaustivo permitirá a las empresas conocer su sector, mercado y hasta puntualmente sus clientes. Básicamente, debemos utilizar todos estos datos para una correcta identificación de las tendencias y comprender el comportamiento de los clientes.

Augusto Hachquetalepo
Augusto Hachquetalepo

Business Development Director

Próximos capítulos de la serie

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Algorithmic Process Automation (APA)

Esta es una “caja” de estrategias para el operador o trader, que le permite llevar adelante la optimización y minimización de errores, en la ejecución de tareas repetitivas dentro de una mesa de operaciones. Mejora de este modo la productividad y eficiencia del equipo de trabajo en el accionar diario.

Estrategias

Realice operaciones de canje entre dólar mep y cable mediante la operatoria de bonos o acciones. Para utilizar esta estrategia, debes configurar la cantidad de dólar cable a operar, el tipo de operación (compra o venta), el precio al que se desea realizar, y los títulos que se emplearán para realizar la operación.

Tiene como objetivo realizar una compra de un activo promediando un valor por debajo del máximo configurado. Está pensada para optimizar el flujo de una operación, consiguiendo el precio deseado sin la necesidad de la intervención de un operador. Se puede configurar el monto total a operar, el precio límite y por último el tamaño máximo de las órdenes.

Tiene como objetivo colocar un monto en una moneda determinada a tasa entre plazos. Pensado para poder optimizar el curso de operaciones de colocación a tasa a través de un algoritmo y no requiriendo una intervención activa de un operador.

Realizá operaciones de compra o venta de dólares mediante la operatoria de bonos o acciones. Para utilizar esta estrategia, debes configurar la cantidad de dólares a operar, el tipo de operación (compra o venta), el precio al que se desea realizar, y los títulos que se emplearán para realizar la operación.

Dada una posición tomada en un valor negociable, la desarmar y la rearma en otro valor negociable, respetando un ratio de precios configurado entre ambos.

Price Improvement Iceberg (PII). Esta estrategia busca estar siempre primera en el book de órdenes con el objetivo de discretizar una orden de compra o venta. Permite configurar precio límite, monto total a operar, límite de monto por orden y cuenta con un mecanismo para ocultarle al mercado su accionar, modificando las órdenes que va enviando en su tamaño.

Tiene como objetivo tomar un monto en una moneda determinada a tasa entre plazos. Pensado para poder optimizar el curso de operaciones de tomar tasa a través de un algoritmo y no requiriendo una intervención activa de un operador.

Tiene como objetivo realizar una venta de un activo promediando un valor por debajo del máximo configurado. Está pensada para optimizar el flujo de una operación, consiguiendo el precio deseado sin la necesidad de la intervención de un operador. Se puede configurar el monto total a operar, el precio límite y por último el tamaño máximo de las órdenes.

Pensada para simplificar la gestión pasiva de liquidez de una gran cantidad de cuentas comitentes, esta estrategia permite la automatización en la ejecución de órdenes de cauciones colocadoras en el mercado. A partir de una lista de cuentas y saldos, el algoritmo envía órdenes al mercado siguiendo parámetros de plazo, tasa, agresión y tamaño. El resultado es la ejecución de cientos de órdenes en pocos minutos manteniendo un control global del proceso en cada momento.

Es un algoritmo pensado para simplificar el proceso de colocación de órdenes para tomar liquidez del mercado. A partir de un detalle de saldo requerido por cuenta comitente y la definición del plazo (caución a t dias), el motor administra el envío de órdenes dentro de parámetros definidos de tasas objetivos y agresividad en la colocación. El resultado es la ejecución de cientos de órdenes en pocos minutos manteniendo un control global del proceso en cada momento.