Por primera vez en la historia, somos capaces de generar bases de datos con decenas de millones de entradas procedentes de la acci\u00f3n combinada de centenares de miles de usuarios en procesos de creaci\u00f3n colectiva por Internet. A su vez, obtenemos datos de multitud de nuevos sensores, que permiten recoger un n\u00famero cada vez mayor de datos que hay que procesar, estructurar y gestionar para poderlos transformar en informaci\u00f3n, gestionarla y poderla recuperar.<\/p>\n
El volumen de informaci\u00f3n generado en un a\u00f1o crecer\u00e1 hasta los 35 zetabytes, 35 billones de gigabytes, y la tecnolog\u00eda inform\u00e1tica capaz de procesar estos datos crece tambi\u00e9n continuamente. Esta explosi\u00f3n en el volumen de datos generados implica una transformaci\u00f3n profunda de nuestro modo de relacionarnos con los datos. El cambio tiene implicaciones \u00e9ticas, epistemol\u00f3gicas y sociales, pero tambi\u00e9n demanda una fuerte transformaci\u00f3n en el dise\u00f1o y las formas de mostrar la informaci\u00f3n.<\/p>\n
Denominamos big data<\/i> al tratamiento y an\u00e1lisis de grandes repositorios de datos (data sets<\/i>) tan grandes que resulta imposible tratarlos con las herramientas anal\u00edticas convencionales y en crecimiento constante.<\/p>\n
Cuando el volumen de datos sobrepasa nuestra capacidad cognitiva, cuando las herramientas cl\u00e1sicas no permiten procesar todos los datos obtenidos, necesitamos nuevos m\u00e9todos que permitan transformarlos en informaci\u00f3n \u00fatil: visual y accesible. Iniciativas como el cultural analytics<\/a> de Manovich van encaminadas no solo a sacar provecho a escala cultural de la recapitulaci\u00f3n masiva de datos, sino tambi\u00e9n a desarrollar nuevos m\u00e9todos para la visualizaci\u00f3n de esta informaci\u00f3n y poderla mostrar al usuario.<\/p>\n \u201cThe size, complexity of formats and speed of delivery exceeds the capabilities of traditional data management technologies; it requires the use of new or exotic technologies simply to manage the volume alone. Many new technologies are emerging, with the potential to be disruptive. One major implication of big data is that in the future users will not be able to put all useful information into a single data warehouse. Logical data warehouses bringing together information from multiple sources as needed will replace the single data warehouse model.\u201d<\/p>\n http:\/\/www.gartner.com\/newsroom\/id\/1826214<\/a><\/p>\n Es f\u00e1cil pensar que el concepto del big data<\/i> forma parte solo de disciplinas cient\u00edficas esot\u00e9ricas, de la sociolog\u00eda o de los estudios de mercado, pero el big data<\/i> es un fen\u00f3meno que nos afecta a todos y que condiciona y pone en peligro algunos de los derechos m\u00e1s b\u00e1sicos del usuario si no se afronta con suficiente rigor.<\/p>\n Hasta la llegada del big data<\/i> la dispersi\u00f3n de los datos que dej\u00e1bamos sobre nosotros mismos en el mundo era tan alta que pod\u00edamos estar seguros de que nadie podr\u00eda reconstruir nuestros gustos, intenciones, deseos o temores con las nuevas formas de procesamiento de la informaci\u00f3n en grandes cantidades, la reproducci\u00f3n de perfiles psicol\u00f3gicos o de preferencias es algo mucho m\u00e1s sencillo. Solo con el historial de Google, un cracker<\/i> mal intencionado podr\u00eda llegar a tener mucha informaci\u00f3n sobre el perfil de un usuario cualquiera. Con la informaci\u00f3n que dejamos en las redes sociales es muy sencillo reconstruir nuestras vidas a partir de los rastros digitales.<\/p>\n El control de las tendencias globales es otro de los peligros potenciales del mal uso del big data<\/i>. Con el elevado conocimiento de los trending topics<\/i> y la elevada capacidad para manipular la informaci\u00f3n es f\u00e1cil establecer tendencias manipulables. El data mining<\/i> permite hacer estudios de preferencias o de disconformidad social.<\/p>\n Por primera vez, los ordenadores ya no solo nos ayudan a procesar la informaci\u00f3n, sino que son los \u00fanicos capaces de gestionar los vol\u00famenes de datos derivados del big data<\/i>. Los millones de datos que genera un acelerador de part\u00edculas no pueden ser procesados por la mente humana. La frontera entre ciencias formales y ciencias experimentales se difumina y el ordenador deja de ser una ayuda para pasar a ser una pieza imprescindible e insustituible de la investigaci\u00f3n cient\u00edfica.<\/p>\n En un futuro inmediato, el valor econ\u00f3mico pasar\u00e1 de los servicios a los datos, los algoritmos para analizarlos y el conocimiento que se pueda extraer.<\/p>\n <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Por primera vez en la historia, somos capaces de generar bases de datos con decenas de millones de entradas procedentes de la acci\u00f3n combinada de centenares de miles de usuarios en procesos de creaci\u00f3n colectiva por Internet. A su vez, obtenemos datos de multitud de nuevos sensores, que permiten recoger un n\u00famero cada vez mayor … <\/p>\n\n