El Big Data como motor de la innovación

Concienciar a los ciudadanos sobre el valor de la eficiencia energética, buscar nuevas fuentes de energía menos contaminantes, reducir las emisiones de carbono, convertir nuestras ciudades en smart cities… Los retos energéticos a los que nos enfrentamos como sociedad son de tal magnitud que necesitamos más que nunca impulsar la innovación abierta, un paradigma basado en el valor de las ideas de actores externos aplicadas en los departamentos de I+D+i de las empresas, en el intercambio de tecnología y conocimiento, y, en definitiva, en el fin del secretismo científico y en la conversión del desarrollo de innovaciones en un proceso colaborativo.

Por otro lado, la irrupción del fenómeno conocido como Big Data en el mundo empresarial ha supuesto un soplo de aire fresco en la transformación digital de muchas compañías (un cambio que siempre se ve acompañado de una exhaustiva investigación en innovación, especialmente en el ámbito tecnológico); el análisis y la interpretación de datos internos realizado desde el exterior resulta -cada vez más- de gran ayuda para solucionar los problemas que conlleva ese proceso. De ahí que quizás una de las claves del éxito del modelo de innovación abierta resida en una correcta gestión de los datos masivos. Como afirma Óscar Méndez, fundador de la startup Stratio,

¿Qué es el Big Data?

Cuando en 1880 se recogió por primera vez el censo de los habitantes EE. UU., la sobrecarga de información fue un acontecimiento histórico: tuvieron que transcurrir ocho años para ver tabulados todos los datos obtenidos. Casi siglo y medio después, la humanidad ha superado con creces aquellas cantidades –ahora irrisorias– de datos, hasta el punto de que generamos la friolera de 1.700 billones de bytes de datos por minuto. E-mails, mensajes de WhatsApp, transacciones bancarias, datos recogidos por sensores y lectores biométricos…  El rastro de información que dejamos es descomunal, pero ahora disponemos de los recursos necesarios para medirla: el Big Data.

Como ya comentamos aquí, se conoce como Big Data al almacenamiento de ingentes cantidades de datos y a las técnicas utilizadas para su tratamiento y análisis. Datos cuya cuantía es tan inmensa que no existe la posibilidad de analizarlos ni tratarlos con las herramientas habituales de procesamiento de información. Por eso han surgido nuevas aplicaciones (que combinan algoritmos y estadística) capaces de enfrentarse a los retos ofrecidos por los datos masivos, conocidos como las 3 “V”: conseguir un volumen creciente, mayor velocidad y una gran variedad de datos, siempre con un objetivo principal en mente: convertir los datos en información para favorecer una toma de decisiones óptima.

Esta meta no es nueva para el ser humano; hace ya mucho tiempo que fuimos conscientes de la importancia de los datos y de su análisis. En la siguiente línea temporal se puede observar la evolución histórica del almacenamiento de la información y del Big Data: http://www.winshuttle.es/big-data-historia-cronologica/.

El presente y el futuro del Big Data

No cabe duda de que el Big Data está cada vez más presente en nuestras sociedades dada su utilidad en diversos campos. Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier, autores del libro Big Data: a revolution that will transform how we live, work and think, afirman que el Big Data es

El análisis de datos masivos ha contribuido ya a solucionar muchos problemas, tanto en empresas como a nivel social. A continuación, tres ejemplos reales y prácticos de una correcta aplicación del Big Data:

• El ahorro de Macy’s. La popular cadena estadounidense de grandes almacenes ha conseguido ahorrar más de 500.000 dólares anuales. ¿Cómo? Analizando los datos generados por sus clientes, tanto los recogidos en sus tiendas físicas como en su tienda online. Gracias a ello, han realizado una segmentación de sus consumidores, y, mediante un algoritmo que les permite ajustar precios o realizar ofertas cruzadas, han conseguido economizar en gastos de marketing, adaptándose a las necesidades reales de sus clientes.
• La fidelización de clientes de T-Mobile. Gracias al uso del Big Data, esta compañía telefónica alemana consiguió reducir en un año el número de portabilidades a la mitad. Mediante el análisis de los datos de sus usuarios y de las interacciones de estos en las redes sociales, descubrieron cómo calcular las necesidades personales de cada cliente, lo que les condujo a ofrecer ofertas personalizadas.
• El control del tráfico en Lyon. En 2012, un grupo de investigadores de IBM diseñó un sistema -llamado “Decision Support System Optimizer”- para ayudar a los agentes de tráfico de la localidad francesa de Lyon a reducir los atascos. El DSSO utiliza informes a tiempo real de los datos recogidos sobre el tráfico en la ciudad, lo cual ayuda a los agentes a prevenir embotellamientos y a controlar el flujo de vehículos.

Visto el impacto del Big Data en la sociedad actual, es complicado imaginar un futuro sin la presencia de este fenómeno en nuestro día a día. Como prevén los expertos, la vida cotidiana del ciudadano se verá afectada por el Big Data en numerosos aspectos. Sus utilidades parecen no tener límites: potenciar la eficiencia energética, predecir precios, analizar patrones deportivos -para definir estrategias en tiempo real-, calcular el impacto de un evento en las redes sociales o incluso ayudar a prevenir delitos (algo que ya se podía vislumbrar en “Minority Report”, famosa película de ciencia ficción de Steven Spielberg).

El Datathon de Endesa Energy Challenges

En la última edición del South Summit, Endesa presentó el proyecto Endesa Energy Challenges, una plataforma colaborativa cuyo objetivo es proponer a las mentes más brillantes de la sociedad retos energéticos en busca de un mundo más eficiente y sostenible. Una de las primeras iniciativas lanzadas desde esta plataforma es un Datathon, diseñado para expertos en Big Data.

Este reto internacional, pionero en el sector energético nacional, tendrá una duración de seis meses, y consistirá en analizar un repositorio de datos simulados sobre consumo eléctrico basados en datos reales de clientes de Endesa, con el fin de desarrollar software, modelos de negocio o cualquier otra propuesta que ayude a satisfacer las necesidades de los consumidores. Los participantes tendrán acceso a ingentes cantidades de datos agregados no personales (por tanto, no se podrá rastrear el origen de la información de un cliente concreto), los cuales podrán ser analizados mediante sofisticadas herramientas de última generación puestas a su disposición. Los ganadores del Datathon recibirán importantes premios económicos (5.000 € para el tercer clasificado, 10.000 € para el segundo y 15.000 € para el primero).

Estas son las fases del Datathon:

• Noviembre 2015 – Los participantes podrán inscribirse en el Datathon desde el 2 de noviembre hasta el 31 de diciembre de 2015.
• Enero 2016 – Un jurado internacional seleccionará a los participantes que cumplan con todos los requisitos para participar en el Datrathon.
• Febrero 2016 – Los participantes dispondrán de tres meses para trabajar con los datos masivos de Endesa en su búsqueda de soluciones a los retos planteados. El 30 de abril de 2016 se cerrará esta fase del concurso.
• Mayo 2016 – Todas las propuestas serán evaluadas por un jurado internacional de expertos. De ellas, se seleccionaran las tres finalistas.
• Junio 2016 – Las ideas ganadoras serán expuestas y premiadas en un evento organizado en Madrid.