Big Data es un concepto que hace referencia a un conjuntos de datos tan grandes que aplicaciones informáticas tradicionales de procesamiento de datos no son suficientes para tratar con ellos y los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos.
La tendencia a manipular enormes cantidades de datos se debe a la necesidad, en muchos casos, de incluir dicha información para la creación de informes estadísticos y modelos predictivos utilizados en diversas materias. Entre ellos los análisis de negocio, publicitarios, datos de enfermedades infecciosas, el espionaje y seguimiento a la población o la lucha contra el crimen organizado.
En la definición de Big Data entran en juego las famosas cinco uves:
- Volumen.
- Velocidad.
- Variedad.
- Veracidad.
- Valor de los datos. Esta última uve es la que crea el Smart Data.
Smart Data, veracidad + valor de los datos
El avance de las tecnologías y los nuevos sistemas de información están permitiendo que se puedan usar estos datos, almacenándolos y procesándolos según las necesidades de cada uso. No obstante, explica Joaquín Grau Analytics Expert en SCL, a pesar de ser capaces de manejar un altísimo volumen y una gran velocidad de los datos, muchas veces éstos carecen de valor real para las empresas.
«De cara a la toma de decisiones de negocio, aseguran, debemos separar el grano de la paja y obtener valor a partir de este océano de datos. Es aquí donde surge el concepto de Smart Data, centrado en la veracidad y el valor de los datos para dar una respuesta real a los problemas y necesidades empresariales«.
La clave, por tanto, ya no es recolectar Big Data sino procesarla. Es decir, si el Big Data gravita sobre cuatro uves (el volumen de datos, la velocidad con la que se toman y transfieren, la variedad de fuentes y la veracidad), el smart data añade una uve más: el valor que producen para tomar decisiones y ejecutar acciones en consecuencia.
«Ambos son conceptos algo abstractos«, explica Esteban García-Cuesta, director del máster de Big Data Analytics de la Universidad Europea de Madrid. «Si el Big Data tiene que ver con la manipulación de grandes cantidades de datos, el Smart Data no implica tener esta cantidad, ni múltiples fuentes, sino que se focaliza en el uso inteligente de los datos necesarios para un fin: por lo general para generar una inteligencia extra en las actividades de las personas«.
Así, ejemplifica García-Cuesta, es smart data lo que hacen las smart TVs, es decir, las televisiones que con pocos datos pueden hacernos propuestas a nuestro gusto basándose en nuestros visionados anteriores. O las smart cities, o ciudades inteligentes, en las que la recogida de gran cantidad de datos, esta vez sí, permite optimizar servicios municipales como el uso de agua o electricidad y mejorar el mantenimiento.
Smart Data para el deporte
Y también se aplica con éxito en el deporte. NBN23 fue la mejor start-up de la Global Sports Innovation Competition celebrada en Trento y representó a Europa en la gran final mundial de los Juegos de Río 2016.
Su idea se basa en una de recogida de datos, denominada packing manager «con la que ayudamos al organizador a organizar toda la recopilación de información: quiénes son los jugadores, entrenadores, árbitros, etc; generamos las reglas para crear una competición y todas las variables posibles, se trata de hacerlo lo más complejo al principio para que durante el partido sea lo más simple posible. En segundo lugar, tenemos la aplicación, que usamos para registrar todas las estadísticas de forma digital. Y, por último, tenemos una manera muy atractiva de presentar todos esos datos, para generar más motivación en los jugadores y mayor ‘engagement’ entre los aficionados«.
Básicamente lo que pretende dicha startup desde el inicio es ayudar a los equipos de cantera a generar valor en lo que hacen.
