The Volume Game: Reseña de libros sobre Big Data: ¿Importa el tamaño y los datos pequeños?

Una introducción engañosamente ligera a Big Data, donde la inteligencia artificial hace el pensamiento pesado

Todo lo que esté lógicamente conectado con cualquier otra cosa está generando datos y cuanto más escasa es una economía, más ricas son estas conexiones.

Big Data: ¿Importa el tamaño?
Autor: Timandra Harkness
Editor: Bloomsbury Sigma
Paginas: 304
Precio: 499

Pequeños datos: las pequeñas pistas que descubren enormes tendencias
Autor: Martín Lindstrom
Editor: Hachette India
Paginas: 245
Precio: 399

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La respuesta corta a la pregunta planteada en la portada del libro del comediante y proselitista matemático Timandra Harkness es: por supuesto, el tamaño no importa. Nunca importa, excepto en las películas de King Kong y Godzilla. En todas las demás cosas, es el enfoque lo que importa. Los enfoques de Big Data se definen mediante estrategias de procesamiento y almacenamiento ampliamente distribuidas y paralelas. El tamaño del conjunto de datos es secundario, pero las cosas realmente comienzan a zumbar cuando los volúmenes se aceleran.

Harkness, que tiene un toque deliciosamente ligero, señala que el volumen de datos que hay, que visualiza como discos duros de terabytes empaquetados en maletas en un carrito de equipaje del aeropuerto, está creciendo tan rápido que las cifras están desactualizadas en el momento en que lo hacen. publicado. Todo lo que esté lógicamente conectado con cualquier otra cosa está generando datos y cuanto más escasa es una economía, más ricas son estas conexiones. Si una tarjeta de viaje se recarga mediante una billetera electrónica conectada a una cuenta bancaria y un número de teléfono móvil (que informa constantemente sobre llamadas y datos de ubicación), se generan suficientes datos para perfilar al propietario.

La curva se volverá más pronunciada a medida que la Internet de las cosas entre en acción. Los automóviles, refrigeradores, etiquetas de equipaje, paletas de envío y similares conectados a Internet generarán datos como espuma, y ​​se están escribiendo algoritmos para extraerlos. Aquí radica la principal diferencia operativa entre los métodos estadísticos tradicionales y los enfoques de big data: estos últimos dependen completamente de la inteligencia artificial que aprende a medida que avanza. Primero lo instruye en los rudimentos del reconocimiento de patrones y, a medida que se mejora, teóricamente debería llegar a un punto en el que surca el mar de datos en busca de patrones que no esperaba encontrar, pero que le interesaría.

Curiosamente, la inteligencia humana del gurú de las marcas Martin Lindstrom busca patrones bastante similares. Dado que se seleccionan de conjuntos de muestras bastante pequeños, sus conclusiones pueden tratarse como anecdóticas o como información, según su utilidad. En la primera categoría está su observación extraordinaria de que los viajeros de negocios con botas y traje en los aeropuertos tienden a tener sus tarjetas de embarque hacia abajo en sus bolsillos. Porque quieren ocultar el hecho de que están volando en economía. Esto tiene un valor de entretenimiento excelente, pero no tiene utilidad. Ese honor es para la observación de Lindstrom de que aparentemente dio la vuelta a Lego, que estaba perdiendo terreno ante la gratificación instantánea que ofrecen los juegos digitales. Le preguntó a un fanático de Lego de 11 años cuál era su posesión más preciada. Resultó ser un par de zapatillas viejas desgastadas precisamente en el ángulo correcto para anunciar al mundo que su dueño era un patinador campeón. De la gratificación, Lego se centró en una prueba visible de logros, como los costosos modelos del Halcón Milenario con los que incluso los adultos juegan.

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Perspicazmente, Lindstrom desconfía de Big Data. Porque uno de estos días, la IA reemplazará a los gurús humanos. El reconocimiento de patrones es mucho más confiable que el conocimiento. Es una habilidad humana innata que las máquinas están aprendiendo ahora. Harkness alude al trabajo pionero del epidemiólogo británico John Snow, quien utilizó técnicas estadísticas para rastrear el brote de cólera de 1854 en Londres hasta una sola bomba manual en el Soho. Hoy en día, las IA procesan las búsquedas de Google de asesoramiento médico, desde las que mapean los frentes de onda de las epidemias que se acercan, lo que brinda una profundidad estratégica a los servicios de salud. Big Data ya está siendo utilizado por corporaciones y gobiernos e influirá en nuestro mundo de formas aún inimaginables. Si es amable, quedará espacio para la percepción humana.