Aunque suene a buzzword, así revolucionará el Big Data las empresas y la economía

Aunque suene a buzzword, así revolucionará el Big Data las empresas y la economía
26 comentarios
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Blockchain, Big Data, Internet de las Cosas, y Cloud son los cuatro jinetes del apocalípsis de la transformación digital. Son palabras que están en boca de todos, y que hacen que muchos se cuelguen la etiqueta sólo para ser muy "fashion", pero lejos de las modas que también afectan indudablemente al mundo techie, hoy vamos a analizar con ustedes el gran impacto que en concreto el Big Data puede traer a nuestras empresas y a la economía en general.

El Big Data tiene grandes implicaciones en lo que se refiere por ejemplo al marketing, a la fidelización de clientes, a la mercadotecnia, etc., y tampoco debemos olvidar que también en términos de privacidad, en costes, en necesidad de innovación contínua, en gestión empresarial, y por supuesto en seguridad informática. Pero también tiene otras derivadas clave a nivel socioeconómico y empresarial, que se pasan por alto en otros análisis.

Un poco de Historia: los datos siempre han estado ahí

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Almacenar datos ha sido siempre una necesidad, acrecentada por la digitalización desde los albores de la informática. Ésta puede venir de la necesidad almacenar el código de los programas, que en unos inicios se hacía con soporte en tarjetas perforadas; sí, como leen, tarjetas de cartón duro en la que un 0 o un 1 binario se grababa como un agujero perforado o sin perforar. Y eso hacía las veces de los actuales DVDs o de un programa descargado de internet a su disco duro o su pendrive. Ya ven lo que ha avanzado la tecnología,

Pero la segunda necesidad de almacenamiento, que es la que nos interesa hoy, es la de los datos que manejan esos pogramas informáticos, bien sean los que necesita para alimentarse como variables de entrada, bien sean los que produce como resultado, que hay que almacenar en algún sitio para su posterior consulta sin necesidad de ejecutar de nuevo todo el proceso. Con la llegada de las cintas magnetofónicas, los diskettes (primero de 5-1/4 y luego de 3,5), y finalmente los discos duros, el soporte pasó a ser magnético y con sucesivos incrementos de capacidad. Posteriormente ya se pasó al soporte óptico con CDs, DVDs y BlueRays, y en paralelo surgieron soportes electrónicos como los pendrives. Datos, datos, datos...como ven, siempre han estado ahí, pero ¿Qué tiene el Big Data que hace que ahora hayan ganado tan renovado protagonismo?

Desde los ficheros, pasando por las bases de datos, hasta llegar al Big Data

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Pero si hasta ahora les he hablado de soportes físicos para almacenar los datos, ahora debo hablarles de cómo se almacenan los datos en esos soportes. Inicialmente todo eran ficheros que se almacenaban o bien en texto plano, o en la estructura ad-hoc que cada programa definía. Y entonces llegaron también las bases de datos, que acabaron siendo relacionales, y que permitían estructurar, almacenar, buscar, y acceder a los datos de forma mucho más sencilla, más o menos estándar, y mejorando rendimientos y fiabilidad. Los volúmenes de datos era algo que empezaba a ser más manejable y que tenía más sentido tecnológicamente.

Tras las bases de datos relacionales, han llegado las bases de datos no estructuradas, que permiten hacer búsquedas en ficheros no relacionales, con información sin una estructura definida, como pueden ser documentos Word, Excel, o ficheros planos. Con ellas la complejidad de la tecnología subyacente ha aumentado, pero de cara al usuario, se gana en usabilidad, puesto que no olviden que nuestro mundo es mayormente origen de información no estructurada, y almacenar esa información no estructurada en bases de datos relacionales implicaba una complejidad y un esfuerzo muy costoso en dinero y tiempo. Con las bases de datos no estructuradas se daba un paso más hacia la convergencia entre ese gran generador de información, que es nuestro mundo y nosotros mismos, con la tecnología que puede explotar esa información.

Pero ahora entonces el límite pasó a ser tecnológico, y principalmente lo imponía la limitación de capacidad de cómputo para poder manejar y procesar semejante cantidad de datos, muchas veces no estructurados, lo cual no hacía sino aumentar la necesidad de potencia informática. Y es aquí donde nace ese Big Data tan nombrado por tantos, y tan poco comprendido en profundidad. Big Data es un término de esos que son un poco difusos por la generalidad con la que lo tratan los que desconocen lo que significa en realidad, pero en unas pocas líneas vamos a definirles claramente lo que Big Data significa (sin entrar en tecnicismos). Simplemente tratamos de deshacer esa moda superficial por la que muchos se refieren a que están haciendo Big Data simplemente porque están desarrollando proyectos sin gran novedad, y que hace unos años habrían sido denominados simplemente como de un datamart o datawarehouse (ramplón).

Cómo el Big Data ha roto con las limitaciones que impedían su desarrollo

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Para resolver el nuevo reto del Big Data, la tecnología dio un giro importante en su manera de abordar el problema de los datos, y de la mano principalmente del open-source Hadoop, se optó por arquitecturas diseñadas bajo criterios de escalabilidad, replicación, y paralelización. La arquitectura del Big Data se basa en las premisas de llevar la computación al dato (y no al revés como hasta ahora, es decir, poner el software cerca del almacenamiento, y no consultar el dato y entregárselo a otro ordenador donde se procesa), de tener muchos nodos sencillos de bajo coste fácilmente escalables (de tal manera que si se cae uno el impacto es mínimo), de replicar los datos en varios de esos nodos (el almacenamiento en discos de coste bajo hace que salga el ROI a pesar de multiplicar varias veces un mismo dato), y como consecuencia de ésta replicación viene la última y más importante premisa: la paralelización entre esos múltiples nodos (con la estructura adecuada, buscar diez, veinte o cien datos puede llevar el mismo tiempo que buscar uno: las búsquedas se hacen sobre varios nodos independientes en paralelo).

Por si no lo tenían claro ustedes, ahora ya saben de qué hablamos exactamente cuando hablamos de Big Data: la capacidad de almacenar ingentes cantidades de datos pudiendo explotarlos de forma eficiente en tiempos y en coste. La puerta que abre el Big Data en un mundo que cada vez es más digital, y en donde todos los datos acaban siendo traducidos en unos y ceros procesables por servidores informáticos, es una puerta que debería ser calificada más bien de fábrica de puertas a medida al más puro estilo de la de la imaginativa película de Monsters S.A.

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Una vez que sabemos que ya todos hablamos de lo mismo cuando pronunciamos las palabras mágicas de Big Data, pasemos a analizar las consecuencias socioeconómicas para nuestras empresas y economías. Algunas son más evidentes, otras menos, y muchas no nos las podemos todavía ni imaginar a día de hoy. El futuro es lo que tiene: siempre acaba superando a la ficción (incluyendo como ficción un análisis de futuribles como el presente).

El Big Data aplicado a la innovación y al modelo empresarial

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Para empezar, y con el objeto de concienciar a aquellos directivos que esperan que el Big Data sea una suerte de bálsamo del tigre que les solucione todos sus problemas, debemos dejar bien claro que el Big Data no será un Oráculo de Delfos al que poder hacer todas las preguntas que nos persiguen, y del cual vayamos a obtener siempre la mejor de las respuestas. Al igual que ha venido ocurriendo con todos los avances que han llegado de la mano de la tecnología, el Big Data va a ser una herramienta, muy valiosa, pero una herramienta más al fin y al cabo. Tratándose de guiar en el camino que han de tomar las empresas, creo que es adecuado el símil con Google Maps.

A estas alturas, todos los usuarios de este servicio de navegación seguro que ya son conscientes de que se trata sólo de una herramienta de apoyo, hay que revisar la ruta, chequear algún dato adicional, y estar seguros de que nos lleva a donde queremos llegar. Una vez supervisados estos puntos, es una herramienta de gran ayuda. El Big Data son tres cuartos de los mismo. Obviamente, los sistemas de Big Data pueden tener en cuenta muchas más variables que la volátil y limitada memoria humana, pueden correlar mucho más allá que nosotros, pero no habrá que tomarlo como nuestro único guía supremo. Si no, corren el peligro ustedes de acabar entre pinos en un camino forestal lleno de baches, como seguro que alguna vez les ha pasado cuando aún pensaban que Google Maps prácticamente podía conducir por ustedes.

Algunos verán en el Big Data un práctico "exonerador" de culpas

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Por otro lado, no hay que olvidar nunca la capacidad del ser humano para hacer mal uso de una herramienta, por muy buena que ésta sea a priori. El otro día retuiteé a un buen colega tuitero que había publicado el siguiente tuit: "No hay en realidad una forma de gobierno mala, son los hombres los que la convierten en mala. Platón". El símil con el Big Data es bastante inmediato, puesto que, al fin y al cabo, se trata de una herramienta de apoyo para el gobierno empresarial. Y debo recordarles lo que supuso en muchas empresas la externalización de servicios: permitía a algunos tener un práctico cabeza de turco externo a la empresa al que echarle todas las culpas, y que para más INRI era su proveedor, por lo que le convenía callarse y aguantar el chaparrón para que, a pesar de "tener" siempre la culpa de todo, le volviesen a renovar el contrato de outsourcing.

En las organizaciones en las que el personal está más preocupado por sobrevivir vadeando las culpas, en vez de enfocarse en sacar los problemas adelante de forma resolutiva y aportando talento, a buen seguro que el Big Data se convertirá en "esa útil entidad abstracta a la que seguro que se le puede echar la culpa de todo, y además no nos va a jurar venganza por haberlo hecho". El Big Data marcará aún más diferencias entre las compañías bien gestionadas y aquellas en las que los gestores y los trabajadores se preocupan más por mantener su puesto y poder echarle la culpa a alguien, que por que se tomen las decisiones correctas. Eso por no hablar de que hay empresas que atesoran datos sin saber muy bien ni para que los quieren, y menos cómo utilizarlos o explotarlos; simplemente los acumulan con la esperanza de que el futuro venga a decirles en algún momento cómo innovar con ellos.

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De primeras, guardar datos tiene un coste que hay que abonar por mantenerlos, pero más importante que eso es el coste de oportunidad de que se están infrautilizando en el mejor de los casos, cuando con ellos de podrían hacer grandes proyectos, y exponiéndose a quedar en clara desventaja frente a la competencia innovadora. Además está el hecho de que, si no se aprovechan debidamente, pasan a ser activos innecesariamente inmovilizados (e inútiles) con todo el sentido clásico económico. Pero principalmente, la diferencia clave es la que apuntábamos antes de que el Big Data trae una caja negra muy práctica, que toma decisiones y exonera a los directivos y a los no directvos de las culpas por sus propios errores. Sin duda un mal uso de una fantástica herramienta que permitirá diferenciar una vez más entre las empresas cuna de talento e innovación, que podrán redoblar su ventaja competitiva, y empresas mediocres, que lo son porque han nutrido sus plantillas de empleados mediocres y directivos mediocres con metas mediocres.

El cortoplacismo anti-innovador: una lacra nacional

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La existencia de este tipo de empresas, adalides del "que inventen otros" que también decía mi colega tuitero, son una lacra para el tejido empresarial español y nuestra capacidad de innovación. Y no olviden que las empresas no son otro ente abstracto al que culpar de los males de nuestra economía; en última instancia están compuestas por personas de carne y hueso, y, sean directivos o sindicalistas, trabajadores de oficina o de la cadena, es en las personas en donde está el origen del problema de nuestras socioconomías. A nivel general se ha degenerado en un cortoplacismo generalizado que, en el mundo de la tecnología, muchas veces adopta la forma de empresa que prefiere decir que innova cuando en realidad lo que hace es copiar lo que han innovado otros.

Les pondré un caso real para que se hagan una idea de hasta qué punto algunas empresas van a hacer del Big Data un puro marketing "de boquilla", y en realidad lo único que habrá será un producto comercial mal implantado y peor utilizado. Es un ejemplo ilustrativo de lo que puede llegar a significar hacer un mal uso de la tecnología, y que ya les advierto que tiene más de gracioso que de técnico. El caso es que, en la empresa de un conocido, había una persona a la que le iban a poner un PC de los nuevos para trabajar, y hablaba con emoción de todo lo que iba a poder hacer con él. El PC nuevo en cuestión ya traía lector de DVD (por entonces una novedad).

La sorpresa de mi conocido vino cuando, unos meses después, fue a reparar un ordenador de un compañero de esta persona, y vio atónito cómo esta persona (que uno de mis mejores amigos calificaría con el término "neanderdigital") sólo usaba la bandeja del DVD para meter su vaso de café, y que así no se pudiese volcar derramando el líquido sobre la mesa. Mi conocido le preguntó que si no necesitaba el DVD se lo podría retirar, y esta persona le contestó que qué era eso de DVD, que sólo sabía que apretaba el botón y salía una bandeja con un práctico agujero en medio, que usaba a modo de reposavasos. Lo de matar moscas a cañonazos será una exhibición de tiro de precisión comparado con cómo algunos van a usar el Big Data. Al tiempo.

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Efectivamente el Big Data revolucionará la economía y las empresas, pero también agrandará la brecha digital entre las empresas realmente innovadoras, las empresas que copian a las que innovan, y, por último, esas empresas que tan sólo aspiran a sobrevivir, y que tratan de hacerlo parcheando tarde mal y nunca. Elijan ustedes en cuál de esos tres tipos de empresas quieren trabajar, pero, sobre todo, elijan qué tipo de trabajador quieren ser ustedes mismos.

Imágenes | Pixabay geralt | Pixabay elmekki | Pixabay danieldiazbardillo | Pixabay Maaark | Pixabay arrivicknarajah0 | Pixabay geralt | Pixabay weinstock | Pixabay geralt | Pixabay qimono | Pixabay Ramdlon

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    • brillante

      Un excelente artículo, bravo.

      Me gustaría apuntar algo que me pasaron hace poco: "Las empresas con el Big Data son como los adolescentes con el sexo. Todos hablan de ello, nadie sabe exactamente cómo se hace, todos creen que los demás lo están haciendo, así que todo el mundo dice que lo está haciendo".

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    • Avatar de danimiralles Respondiendo a danimiralles

      Jajaja, danimiralles, muy bueno. Si lo llego a saber antes, te cito en el artículo con esa frase.

    • interesante

      Del mismo modo que la máquina de vapor multiplicó el poder del músculo humano y posibilitó la revolución industrial, esta serie de aplicaciones tecnológicas que componen o desembocan en el "big data", pueden multiplicar nuestra capacidad de cálculo abriendo posibilidades aún por determinar.

      El problema es que capacidad de cálculo es sólo un factor que compone la inteligencia, y no la inteligencia en sí. Esto donde mejor se ve es en los autistas, que tienen unas capacidades de cálculo impresionante para algunas cosas, pero casi siempre presentando un déficit de capacidades sociales. O incluso en los psicópatas, que no es que sean menos inteligentes que los demás, es que esta inteligencia presenta graves alteraciones con funestas consecuencias.

      Eso nos lleva a otra analogía; todos los elementos presentes en la máquina de vapor ya se conocían con anterioridad: el fuego, el carbón, la metalurgia con capacidades estancas... lo único que hacía falta era encontrar el sistema capaz de sacar provecho de todos esos descubrimientos. Con el "big data" sucede algo parecido, tenemos el poder de multiplicar nuestras capacidades de cálculo, pero falta encontrar el modo o el sistema para sacar verdaderamente provecho de ello.

      De ello resulta que con el "big data" no hemos descubierto la "máquina de vapor" de la inteligencia, lo que hemos descubierto es... ¡el fuego! Por lo que todavía queda un largo camino hasta encontrar el sistema que revolucione nuestras capacidades intelectuales del mismo modo que la máquina de vapor revolucionó nuestras capacidades musculares.

      Y claro, luego está el uso que hagamos de ello. Porque podemos servirnos de esa multiplicación de nuestras capacidades intelectuales como ingenieros, revolucionando nuestro mundo. Como autistas, confinándolo sólo en determinadas parcelas. O simplemente... como psicópatas.

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    • Avatar de lutzy Respondiendo a lutzy

      Guau, Lutzy. Enhorabuena por el comentario. Me ha encantado. Me está sorprendiendo gratamente el nivel de vuestras aportaciones en un tema que yo consideraba tan manido como el Big Data. Aunque tenía por ello mis reparos, me he decidido a escribiros sobre el tema porque creía que yo tenía algo que aportar, y ahora veo que ha sido una decisión acertada porque además ustedes también tenían mucho que aportar en este tema: siempre hay lugar para innovar y enriquecernos con nuevos puntos de vista, por muy "gastado" que pueda parecer un tema...

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    • Avatar de derblauemond Respondiendo a derblauemond

      Gracias. Pero la elección de los términos y comparaciones no es casual, es más, incluso podría decirse que es un toque de atención. Porque considero que las administraciones de empresas (por necesidad, y porque es su guerra) y los economistas (eso sabrá usted decirme mejor por qué) están haciendo un uso del "big data" asociable a la calificación de "autista".

      Porque saber bien las oportunidades de tu producto en el mercado, y conocer con precisión las cantidades que habría de fabricar, supone un ajuste de costes muy importante y te puede dar una ventaja competitiva considerable sobre el resto. Pero en el fondo, que usted se imponga en esa lucha, o lo haga otro, a mí, personalmente, y a la sociedad en conjunto, no nos beneficia especialmente.

      Y esto será así aunque ese ajuste de costes usted pueda o quiera traducirlo en una bajada de precios. Porque el precio de algo es el de las horas-trabajo invertidas en crearlo, y, por tanto, ajustar costes básicamente supone disminuir o ahorrarse trabajo o remuneraciones. Y eso, en un mundo donde 200 millones de personas no tienen trabajo, donde más de 300.000.000.000 de horas de trabajo potenciales se desperdician, su ahorro de costes significará mucho para su empresa, pero muy poco para la sociedad. Es un aprovechamiento "autista", porque sólo es importante o tiene repercusión en un aspecto determinado.

      Lo que yo reclamo es un aprovechamiento que repercuta en toda la sociedad, que perteneciera más al calificativo de "ingeniero", porque implicaría una forma de ingeniería social. Desde ese punto de vista, nada que no altere la situación de tal magnitud de mano de obra desperdiciada, puede ser verdaderamente importante o prioritario.

      Pero esto no vendrá del cómputo de datos, sino de la inteligencia, por lo que habría que: habría que racionalizar y simplificar los modelos económicos para hacerlos accesibles y cuantificables para el actual estado del "big data", de modo que podamos sacar de su estudio conclusiones inteligentes. Y eso es precisamente lo que nadie está haciendo ni hará.

      Los ingenieros hacen sus máquinas cambiando constantemente todos los parámetros, geometrias y disposiciones que no se ajustan a lo esperado o demandado. Y esto es así porque su conocimiento tiene un dominio casi total sobre sus máquinas. No tienen miedo, por tanto, de tocarlas, de modificarlas, porque pueden calcular con bastante precisión la consecuencia de esas modificaciones.

      En cambio, los economistas, no "juegan" con sus máquinas, pareciera que ni se atreven a tocarlas, porque no las dominan, apenas intuyen las consecuencias de sus actos, e incluso llega a parecer que ni siquiera saben cómo o por qué funcionan.

      Nunca he encontrado un sitio donde se preguntaran: "¿qué pasaría si al comunismo le quitamos esta pieza y le ponemos esta otra?", o "¿qué ocurriría si a un propulsor liberal le ponemos una refrigeración keynesiana?" Mientras al "big data" no nos sirva para dilucidar esta clase de cuestiones, no nos servirá de mucho.

      Y las cosas no apuntan por ahí. De hecho se acerca más a nuestros peores presagios. Los gobiernos están utilizando el "big data" para fiscalizar las comunicaciones y redes sociales, los movimientos, finanzas, y sobre todo el pensamiento, con fines nominalmente de seguridad, pero también con indisimulado corte político.

      En definitiva: el "big data" lo están aprovechando muy poco o nada los "ingenieros", mucho o bastante empiezan a utilizarlo los "autistas", pero los que verdaderamente le están sacando partido son los "psicópatas".

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    • Avatar de lutzy Respondiendo a lutzy

      Creo que andas algo perdido...El Big Data comenzó particularmente en las ligas deportivas (en US).

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    • Avatar de mauri.ariel Respondiendo a mauri.ariel

      Si el big data no es analisis masivo de datos, entonces sí. Además, de lo que yo estoy hablando no es tanto lo que sea, sino lo que debería ser. Y si usted pretende que esa herramienta debería quedar limitada al mundo del deporte... Pues igual no soy yo el que está algo perdido.

    • Avatar de lutzy Respondiendo a lutzy

      Señor Lutzy, tan sólo le haré dos preguntas muy simples:

      1) ¿Cuál es el impacto si en una prueba el ingeniero rompe la máquina?
      2) ¿Cuál es el impacto si en un experimento económico masivo hay algo que no sucede según estaba previsto? Algo que por otro lado es bastante probable dada la complejidad del sistema. Y no hace falta que le recuerde que por lo que yo abogo es por microexperimentos controlados que permitan adaptar el sistema a un mundo siempre cambiante, haciéndolo sostenible en el tiempo, pero al mismo tiempo sin ponerlo en peligro.

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    • Avatar de derblauemond Respondiendo a derblauemond

      La primera pregunta no entiendo a lo que se refiere. De todos modos, creo que usted entiende que le hablo de una máquina mastodóntica de gran potencia de procesamiento. No tiene por qué ser así.

      El analisis masivo de datos puede tambien efectuarse por multitud de pequeños procesadores, y los resultados también pueden deducirse con multitud de análisis más "ligeros" con cambios en las distintas variables, con lo que pueden estudiarse las incidencias de cada una de estas en el resultado final.

      Es más, el procesador puede realizar esta tarea por sí mismo, del mismo modo que un programa que juega al ajedrez o al go aprende de sus errores, hasta lograr la victoria o, en este caso, lograr los parámetros que más se acerquen a lo que marcamos como objetivo o resultado final.

      Hay muchas maneras de hacerlo, y en eso no soy experto. De todos modos, ya sabe que yo concibo la economía de un modo más sencillo y más "físico", pero que apenas tiene resquicios y al menos en mi mente encaja a la perfección. Lo que quiero decir es que modelos más sencillos no son por ello menos viables, sino que ocurre precisamente al contrario, cuanto más complicación tiene un sistema, menos eficiente tenderá a ser.

      Por ello la computación debe hacerse desde cero, sólo con las premisas fundamentales. Es decir, que el sistema sólo considerara aspectos como el mismo dinero si considera que aporta suficientes ventajas o le acerca más a lo que marcamos como objetivo o resultado final.

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    • Avatar de lutzy Respondiendo a lutzy

      Su respuesta es muy analítica, pero no es exactamente lo que quería hacerle ver.

      La respuesta que yo pretendía que alcanzásemos es que, primero, el impacto de que un ingeniero experimente con una máquina y se equivoque está infinitamente más acotado que experimentar con la economía y equivocarnos.

      Por otro lado, en ingeniería e IT, toda máquina, o todo entorno o sistema, tiene una platforma de desarrollo (y generalmente también una de pre-producción) en la cual el ingeniero en cuestión puede hacer cuentas pruebas sean necesarias sin impactar al sistema en producción.

      En economia, para nuestra desgracia, la complejidad del sistema, así como las limitaciones actuales de las simulaciones informáticas a nuestro alcance, hacen que un entorno de test sin impacto, similar al ingenieril, sea inviable en economia.

      Y sobre experimentar en economia con el sistema real (aunque aquello no fuese exactamente un experimento), debo recordarle a qué me llevan desastres económicos como la Gran Depresión del siglo XX, o la económicamente convulsa y fallida República de Weimar alemana. Ya sabe lo que vino después.

      No obstante, y entrando en una discusión más distendida, siempre le veo a usted con mucho ánimo por hacer grandes experimentos económicos... Le veo a usted con ganas de ser Gran Simulador 😉, según comentábamos en el post:
      Las claves socioeconómicas sobre si Elon Musk lleva razón y vivimos en una simulación tipo Matrix
      https://www.elblogsalmon.com/entorno/las-claves-socioeconomicas-sobre-si-elon-musk-lleva-razon-y-vivimos-en-una-simulacion-tipo-matrix

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    • Avatar de derblauemond Respondiendo a derblauemond

      Me deja usted perplejo: ni la gran depresión ni la república de Weimar tienen nada que ver con experimentos. De hecho son fallos de "su" sistema, y que sólo demuestra que "su" sistema falló en el pasado y por tanto en cualquier momento puede volver a fallar de forma terrible.

      Por ello no le encuentro sentido a su argumentación. Es como si me dijera: "Como este sistema es muy inestable y falló en el pasado y puede volver a hacerlo en el futuro, es mejor no experimentar con otros sistemas" Pues no sé usted, pero yo lo veo justo al contrario: como el sistema es extremadamente ineficiente e inestable, es necesario encontrarle recambio antes de que vuelva a hacer de las suyas.

      Porque si se da cuenta, tanto la gran depresión como la hiperinflación alemana, tuvo lugar por la disociación entre el valor real y el nominal de los activos, o por la exagerada emisión de valores ficticios (dinero) sin respaldo real o físico.

      Y encima me pone justo ejemplos que con mi sistema serían completamente imposibles. Esas crisis estuvieron provocadas por asignación o emisión de valores ficticios, y mi sistema lo que hace es justo lo contrario, fijar el valor de las cosas en sus horas-trabajo necesarias para producirlas, con lo que el capital ficticio o dinerario pierde toda su relevancia en favor del capital humano, de modo que mientras su sistema trabaja con magnitudes matemáticas, el mío lo hace con magnitudes físicas, infinitamente más solidas y menos variables.

      Y mi sistema es sólo una posibilidad. No sólo puede mejorarse, es que sería increiblemente raro que fuera la mejor posibilidad. Y la mejor posibilidad seguramente sería más sencilla y más lógica todavía. Ustedes se escudan en que la economía es muy complicada, cuando lo que yo no me canso de repetirles es que en realidad no lo es tanto o no tiene por qué serlo.

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    • Avatar de lutzy Respondiendo a lutzy

      Lutzy, yo mismo ya he dicho antes literalmente "aunque aquello no fuese exactamente un experimento", el ejemplo era sólo para demostrarle a qué puede llevar un error en una política económica sea real o parte e un experimento.

      Por otro lado no sé porque me atribuye a mi personalmente y me dice "su sistema". Yo más bien lo calificaría simplemente como el sistema económico que nos ha tocado vivir en este periodo de la historia económica.

      Y por último, no estoy juzgando su sistema en concreto, estoy tan sólo hablando de que los experimentos económicos a gran escala tienen un gran peligro. Si, aunque no experimentemos masivamente, ya ocurren desmanes económicos como los citados, imagínese si encima las penurias nos las buscásemos por hacer "pruebas" a escala masiva de "a ver qué pasa".

      Bueno, por mi parte, creo que este debate ya ha aportado todo lo que podía aportar. Están claras dos aproximaciónes distintas a la economía: usted que aboga por experimentar a escala masiva con la economía, y yo que (insisto) abogo por mejorar el sistema con pruebas controladas que permitan adaptar el sistema a una realidad siempre cambiante, haciéndolo sostenible en el tiempo, y sin poner en riesgo la estabilidad socioeconómica. Dos puntos de vista diferentes.

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    • Avatar de derblauemond Respondiendo a derblauemond

      Como quiera. Tan sólo decirle que el que su coche sufra frecuentes averías no significa que todos los coches hayan de averiarse igual. Lo único que indica es que su coche está mal diseñado o construido.

    • interesante

      El titular queda algo sensacionalista, pero el artículo está bien ponderado. Vale la pena.

      Pero ójala pudiéramos elegir en qué tipo de empresa podemos trabajar. O, por lo menos, pudiéramos distinguir de qué tipo es cada empresa. Nadie se quedaría nunca sin empleo ni perdería dinero en la bolsa. Por desgracia, eso solo se sabe "a posteriori" y a base de tanteos.

      Mi recomendación es que, cuando un tema se pone de moda, es el momento de NO dedicarse a ello. Si eres aventurero, apuesta (con moderación) por aquello de lo que todavía NO se habla (el 90 % de las veces te equivocarás, pero si hay suerte, bingo). Si no lo eres, dedícate a sectores aburridos, consolidados y en los que ya se sabe quién va a dominar.

      Lo bueno del big data no está en el "big", sino en el "data"; obtención, selección y algoritmos de tratamiento. Mil toneladas de basura no equivalen a un diamante. Los estadísticos lo saben: una encuesta con 200.000 entrevistas no es 100 veces más fiable que una con 2.000; de hecho, puede ser (y en las dos últimas elecciones de España se ha comprobado) mucho peor. Aunque no suelen decirlo, porque ellos sí cobran 100 veces más por una macroencuesta. Ahí está el negocio del big data, en explotar la ignorancia estadística de la gente.

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    • Avatar de epic Respondiendo a epic

      Gracias por los elogios, pero no estoy nada puesto en el tema, soy del siglo pasado. Lo que pasa es que estudié estadística y de eso sí tengo una ligera idea. Ya que te gustó tanto, permíteme que ponga un ejemplo de lo que quería decir.

      Una empresa X quiere hacer un gran estudio de mercado a escala nacional. Pide presupuestos y consigue estos (números ficticios):

      - Oferta 1: por 10.000 euros le hago un estudio con una muestra representativa de 1.000 encuestas a domicilio con 20 preguntas.

      - Oferta 2: por 10.000 euros le analizo la base entera de tuiter de un año, 10 millones de mensajes, para 1000 palabras clave.

      Pregunta: adivine cuál de las ofertas elegirá la empresa X y explique por qué se equivoca miserablemente.

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    • Avatar de epic Respondiendo a epic

      A ver, sin ser un experto en el tema, aquí veo una disyuntiva: aunque el análisis de Twitter permite llegar a una base muchísimo más amplia, también es verdad que las encuestas a domicilio permiten que esas "sólo" 20 preguntas puedan ser exactamente las preguntas cuya respuesta necesitamos. Si yo fuese a contratar este estudio de mercado, éste sería uno de los principales puntos que tendría en cuenta en mi decisión. Pero seguro que la pregunta tenía trampa, así que epic, ilústrenos, que seguro que de esto podemos aprender algo...

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    • Avatar de derblauemond Respondiendo a derblauemond

      No soy un experto en el tema, ya que no me dedico a ello, pero sí hace un par de años hice algún que otro curso (en lenguaje R, el casi más utilizado en investigación por ser libre junto con Python) pero sí que tengo conocidos que han comenzado a meterse en esto.

      La verdad que encuentro en este tema muchos problemas aquí en España, tanto por la misma gente (escuelas de negocio) que promocionan cursos (y másters!), como las propias empresas, como la misma gente a pie de calle.

      Tal y como menciona Epic, de nada sirve tener 1000 millones de datos, cuando quién analiza o quién diseña el código no tiene ni idea de qué buscar. De ahí que haga falta un buen estadista que sepa del campo en el cual se realiza el estudio (en biología por ejemplo, un biólogo con nociones de estadística).

      En España...prácticamente el 99% de las empresas funcionan por modas y se apuntan a carros sin tener ni idea "pa qué son". Ahora todas quieren gente que sepa de Big Data...y sabes lo divertido? que la gran mayoría sólo piensan que están fichando más que simples informáticos con nociones de un Excel con esteroides.

      Luego tienes las propias escuelas de negocios...que montan cursos de 1 año de Big Data (les suelen poner un nombre diferente y a poder ser llamativo tipo "marketing intelligence") donde les enseñan cuatro nociones de algún lenguaje tipo Mysql (a pesar que los más usados en investigación por ser libres son precisamente R o Python) y cuatro historias de estadística y pa la calle a buscarte la vida...

      Sinceramente, estamos a años luz de lo que se cuece en US o en países como Suiza, Dinamarca, Suecia o incluso Singapur...dónde el Big Data lleva utilizándose, aunque no desde hace mucho tiempo atrás, sí con más cabeza. En US por ejemplo a los verdaderos profesionales entendidos del Big Data llevan años forrándose y ahora van un paso más adelante metiéndose en lo llamado Machine Learning (que a modo simplista, no es más hacer que un código analice los datos por ti mismo y además aprenda de ello) mientras aquí la gente piensa que es algo "nuevo" y los directivos piensan que son más que informáticos a 1000€ al mes...

      Y ya de paso, a la hora de hablar de Big Data, no estaría de más recordar uno de los primeros casos más notorios de en su efectividad (y uno de los casos que hizo que las grandes empresas en US pusieran el ojo en esto). Se llevó al cine la historia, Moneyball (https://en.wikipedia.org/wiki/Moneyball)

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    • Avatar de mauri.ariel Respondiendo a mauri.ariel

      Gracias por otra excelente aportación, spacewormbcn: hoy estáis "que os salís" con tanta calidad en los comentarios. Tengo Moneyball en mis pendientes desde hace unos meses, pero gracias por citarla porque no la tenía catalogada en este contexto, y me parece muy interesante. Ya comentaremos cuando la vea, porque el tema da más de sí para otros futuros posts, y sobre todo con este nivel de comentarios de los lectores.

    • Avatar de epic Respondiendo a epic

      Excelente aportación, epic. Pero excelente excelente. Últimamente te veo "sembrao" 😀. Y me alegro de que el artículo te haya gustado, lo cual me resulta doblemente gratificante porque te veo muy puesto en el tema.

    • Avatar de epic Respondiendo a epic

      Por lo que se define el Big Data es precisamente por el BIG. No se obtiene datos de una selección sino TODOS los datos de un universo concreto.

      En unas elecciones, el big data es el resultado de los millones de votos. Cuando Google intentó averiguar la evolución temporal de la gripe analizaba, TODAS (decenas de millones) las busquedas realizadas en EEUU y las comparaba con los mapas de evolución de las epidemias en años anteriores. Cuando se intentó descubir amaños en combates de Sumo en Japón se analizaron TODOS (menos de 100.000) los combates registrados.

      Más ejemplos en el libro "Big data. La revolución de los datos masivos " de Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier.

      Por cierto. En en ese libro tos autores alertan de los peligros del big data en circunstancias que se han aplicado como por ejemplo denegar la libertad provisional, sin tener en cuenta ni la actitud y comportamiento del preso, porque los datos dicen que el 80% de los presos del mismo barrio del condenado puestos en libertad, acaban reincidiendo.

    • Creo que en el fondo estan vendiendo siempre el mismo perro. Antes lo llamaba "Business intelligence", después "Data Mining" y ahora "Big Data".

      Formalmente son diferentes pero en la práctica, en las soluciones que se incorporan a las empresas, lo único que cambia es el nombre y los ejemplos muletilla que exponen consultores varios.

      Si los datos vienen solo de tu empresa ni "big data" ni gaitas. Es lo que simpre se he denominado como "conoce tu negocio" y que, con el gigantismo empresarial y el desfile de equipos directivos, se ha pérdido.

      Además se utlizan las mismas coletillas de antes "El futuro será de quien tenga mejor conocimientos de de sus datos por ello el .....(coloquese cualquiera de las tres anteriores)...es el futuro de la supervivencia empresarial".

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    • Avatar de kawjones Respondiendo a kawjones

      Hola kawjones, gracias por tu comentario. Hay mucha gente que hace una filosofía de vida del clásico anglosajón de "follow the hype", y una cosa es innovar y otra cosa muy distinta es seguir a la masa...

    • Me gusta esta información, pero lo correcto es valorar en su justa medida las posibilidades.

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    • Avatar de oxiigen8 Respondiendo a OXYGEN

      Efectivamente, OXYGEN: el Big Data es el futuro, pero no será el Oráculo de Delfos... Al menos por ahora...

    • Actualmente estoy trabajando en un proyecto para alimentar el "lago" sobre el que se está montando el "big data" de una gran empresa.

      Pienso que nos complicamos mucho la vida a la hora de definir algo que realmente es sencillo:

      - El problema desde el que se parte es que en los últimos X años se han desarrollado cientos de aplicativos que consumen unos datos y calculan otros según los requerimientos y necesidades de un área concreta de la empresa.
      - Las diferentes áreas de una empresa no trabajan lo suficientemente sincronizadas, en cada una de ellas el término precio, se calcula diferente y significa algo diferente.
      - El Big Data, Lago, BI, etc... viene a solucionar ese problema, el de homogeneizar los datos de una empresa donde poder consultar todos los datos de una operación sabiendo que significa cada uno.

      Una vez que ya consigues esa normalización de datos ya puedes intentar de una forma mucho más precisa hacer predicciones, buscar optimizaciones, nuevas formas de negocio, etc, etc

      Pero el objetivo principal (en mi opinión), sin fumadas de por medio de un lago (o Big Data), es el tener donde consultar lo que necesites en una gran empresa.

    • Big Data, Cloud etc...Son conceptos de marketing no hay nada revolucionario, te lo digo yo que me dedico a Big Data (Hadoop/Spark) en banca de inversiones.

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