Otras Cosas, Salud

El Big Data y sus aplicaciones

Cada vez se habla más del Big Data para el control y conocimiento de datos. Pero.. Que es el Big Data? Pues, Big datamacrodatosdatos masivos inteligencia de datos es un concepto que hace referencia a un conjuntos de datos tan grandes que las aplicaciones informáticas tradicionales de procesamiento de datos no son suficientes para capturarlos, administrarlos y procesarlos en un tiempo razonable.SANCHEZ-FIERROEl 90% de los datos recogidos desde el principio de la humanidad han sido generados durante los últimos años. El Big Data permite tratar todo tipo de datos, imágenes, sonidos, vídeos, etc. en su forma original. Esto se puede considerar una importante mejora ya que cambia la manera en que se aborda la información.

Hay tres características que definen el concepto de Big Data:

  • Es un conjunto de datos de gran volumen.
  • Los datos tienen una gran complejidad debido a su gran variedad.
  • Los datos crecen y se actualizan a gran velocidad.

Existen  herramientas específicas para tratar los big data. Por ejemplo, NoSQL, Hadoop, Cassandra, MapReduce, etc. Estas tratan con algunos de los tres tipos de datos:

  • Datos estructurados: Se almacenan en tablas. Por ejemplo las bases de datos .
  • Datos no estructurados: datos que carecen de un formato específico. No se pueden almacenar dentro de una tabla. Son PDF, documentos multimedia, correos electrónicos o documentos de texto.
  • Datos semiestructurados: datos que  contiene marcadores para separar los elementos. poseen sus propios metadatos. Son hojas de cálculo, HTML, XML.

Bueno y como se trabaja con esos datos?

Lo primero es capturarlos desde diferentes procedencias, como pueden ser:

  • Generados por personas, estos son correos electrónicos o mensajes de WhatsApp, estados de Facebook, tuits, búsquedas de google, vídeos de Youtube, etc.
  • Transacciones de datos, como: facturas, transacciones bancarias…
  • Marketing electrónico y webs con herramientas de seguimiento.
  • Tecnologías que comparten datos con dispositivos: WIFI, Bluetooth.
  • Biométrica: datos que provienen de la seguridad, defensa y servicios de inteligencia.​ Como escáneres de retina y de huellas digitales, o lectores de cadenas de ADN.

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Ahora hay que transformar los datos, esto es recogerlos en un mismo lugar y darles un formato mediante las herramientas que permiten extraerlos de las fuentes, transformarlos y cargarlos en las bases o almacenes de datos.

Posteriormente habrá que almacenarlos en sistemas NoSQL (no solo SQL), que permiten manipular gran cantidad de información rápidamente. Este almacenamiento puede ser:

  • Almacenamiento clave-valor (key-value). Por ejemplo la tecnología de almacenamiento Apache Cassandra para aumentar la velocidad de carga de un sitio web.
  • Almacenamiento documental, aquí, los datos se llaman documentos, y pueden estar formateados en XML, JSON, Binary JSON.
  • Almacenamiento en grafo. Se usa para relacionar grandes cantidades de datos que pueden ser muy variables. Se utiliza en las redes sociales como Facebook.
  • Almacenamiento orientado a columnas. Permite agrupar columnas en familias y guardar la información cronológicamente, mejorando el rendimiento. Por ejemplo,  BigTable de Google.

datos

Una vez capturados, transformados y almacenados hay que hacer un análisis de esos datos mediante técnicas como:

  • Asociación, permite encontrar relaciones entre diferentes variables. Utilizado en comercio electrónico.
  • Minería de datos (data mining), tiene como objetivo encontrar comportamientos predictivos.
  • Agrupación (clustering), encontrar similitudes entre  grupos.
  • Análisis de texto, por ejemplo de correos o búsquedas.

Posteriormente los datos se pueden visualizar por medio de infografías, por ejemplo, Mondrian es una plataforma que permite visualizar los resultados de los diferentes análisis. Las infografías son un material atractivo, entretenido y simplificado con el que se intenta llegar a un público más concreto.

Every60

Y…Qué utilidad tiene todo esto? Algunas son:

En Salud:

  • Unificar los datos de los pacientes en la Historia Clínica Electrónica, para analizar las necesidades sanitarias de la población
  • Mejorar la forma en que los pacientes son identificados y tratados.
  • Estudiar y mejorar la adherencia a los tratamientos
  • Valorar los riesgos y los efectos adversos de medicamentos.
  • Avanzar en la medicina personalizada.
  • Calcular el riesgo de sufrir enfermedades crónicas, como la diabetes, en grandes poblaciones. Predecir y prevenir sus complicaciones.
  • Desarrollar actuaciones de prevención primaria y secundaria ante enfermedades crónicas.

A nivel organizativo sanitario:

  • Optimizar el trabajo de médicos y hospitales.
  • Ahorrar tiempos al tener las tareas automatizadas.
  • Mejorar la organización de los recursos humanos y técnicos.
  • Mejorar el funcionamiento de los sistemas sanitarios.
  • Analizar quejas y reclamaciones de los pacientes.

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A nivel empresarial:

  • Conocimiento de total del cliente para estudiar su comportamiento y sus preferencias. Aplicado, sobre todo, en ventas, ej. Amazon.
  • Conocer el estilo de vida de sus clientes y ofrecerles productos que se adecuen a sus necesidades.
  • Mejorar la publicidad y marketing.
  • Creación de nuevos productos.

En gestión urbana:

  • Mapas de salud por zona o barrio, con información sobre enfermedades, ratios de nacimiento y muertes, etc.
  • Mapas de energía, donde consultar el nivel de consumo de energía por barrio,
    para realizar mejoras o consejos rápidos para ahorrar energía.
  • Mapas de construcción para estudiar el desarrollo urbanístico y gestionar alquileres o iniciar nuevos negocios.

A nivel de la actividad pública:

  • Estadísticas demográficas, sociales, ambientales, etc.
  • Gestión de eventos.
  • Ordenamiento de tráfico y transporte público.
  • Estudio de la criminalidad urbana.

En los deportes:

  • Análisis de los partidos para el entrenamiento de los profesionales.
  • Aplicaciones como Runtastic o Nike estudian el comportamiento de sus usuarios.

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En defensa y seguridad:

  • Para aumentar la seguridad en el entorno económico de las empresas, por ej. contra el fraude.
  • En ministerios de defensa  en la vigilancia y seguridad de fronteras, ciberataques, lucha contra el terrorismo y crimen organizado, planes de seguridad ciudadana o planeamiento táctico de misiones e inteligencia militar.
  • Ayuda humanitaria, por ej. en desastres naturales para cuantificar damnificados y ayuda necesaria.

En investigación:

  • Investigación genómica y la secuenciación del genoma.
  • Investigación de patologías.

Problemas por resolver:

  • A nivel sanitario, ausencia de una Estrategia General de E-salud.
  • Problemas de interconexión e interoperabilidad de los datos.
  • Falta de regularización lo que hace peligrar su futuro.
  • Problemas de calidad y de heterogeneidad de los datos y de las fuentes de información.
  • Problemas de estandarización y de terminología.
  • Problemas en materia de privacidad y de confidencialidad y del derecho a la intimidad.
  • Uso indebido de informaciones.
  • Falta de seguridad y de anonimización.

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Cual es el futuro del Big Data?

En General:

  • Mejorarán las herramientas de tratamiento de los datos.
  • Se abrirán nuevas áreas de estudio.
  • El análisis de los datos será más sencillo.
  • Crecerá la demanda de expertos.
  • Afectará a la privacidad por lo que se necesitarán normas de uso.
  • Nos acercaremos un poco más a la idea de Asimov de que la humanidad llegará a poder predecir el futuro.

A nivel sanitario. Según un estudio del Kinsey Global Institute,  la sanidad será uno de los más beneficiados mediante:

  • Transformación de datos en información.
  • Apoyo al autocuidado de las personas.
  • Monitorización remota de pacientes.
  • Apoyo a proveedores de cuidados médicos.
  • Aumento del conocimiento y concienciación del estado de salud.
  • Medicina personalizada.
  • Seguimiento de pacientes crónicos.
  • Control de expansión de enfermedades infecciosas.

save-the-date-4-245x254.jpgComo afirma un informe realizado, en el Foro Mundial de datos de la ONU en 2017, “Nunca más debería ser posible decir no lo sabíamos. Nadie debería ser invisible”. Utilizando el Big Data para lograr el desarrollo, la inclusión y la protección de los derechos humanos en todos los países. 

2 comentarios en “El Big Data y sus aplicaciones”

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