Big Data (Datos Masivos) se lo puede definir como la gestión y el análisis de enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional.
Porque hay que tratarlos de otra manera ?, porque el volumen y variedad de los datos es tal que superan los límites y capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento.
Cual es su objetivo ?, convertir “miles de datos” en una herramienta que facilite la toma de decisiones, incluso con información actualizada en tiempo real. Medir los resultados de una campaña de marketing, detectar actividades sospechosas, encontrar potenciales clientes, monitorear cambios climáticos, son algunas de sus aplicaciones actuales. No hay ámbito en el que no se pueda analizar y explotar los datos.
En Big Data se realizan dos procesos claramente diferenciados: el de captura e identificación de los datos y el de explotación o análisis de los mismos. Cada uno engloba infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados especialmente para cumplir un rol específico y procesar enormes conjuntos de datos.
Con respecto a los datos:
Normalmente las empresas cuentan con información, (datos de clientes, productos, ventas, etc.), que podemos considerar “estructurada” porque está en bases de datos y planillas de cálculo donde el dato tiene un formato determinado, (fecha, calle, apellido, importe). Es posible manipularla por métodos tradicionales.
Luego está la información proveniente de mensajes en redes sociales, señales de móviles, censores, imágenes digitales, datos de formularios, mails, datos de encuestas, etc. Es información “no estructurada o semiestructurada”, donde se requiere de herramientas especiales para capturarla, extraer “el dato”, valorar su posible utilidad, catalogarla y guardarla en un formato que posibilite su posterior análisis.
Es evidente que la información estructurada tiene un alto índice de confiabilidad, pero la desestructurada puede adolecer de cierto grado de inexactitud. Su origen diverso y variadas tecnologías aplicadas para extraerlos les reduce la confiabilidad. No tener un dato 100% confiable puede llevar a conclusiones erróneas, por ello el origen del dato se tiene en cuenta en el momento del análisis.
Big Data involucra variadas disciplinas, es común que matemáticos, sociólogos, expertos en marketing y otros intervengan tanto en el desarrollo del software como en la explotación de la información. Son notables los avances logrados en el desarrollo de software predictivo. Estamos muy lejos de lo planteado en el film Minority Report pero hoy es de amplia aplicación especialmente en la detección de fraudes y prevención de ataques terroristas.
Dado que las aseguradoras utilizamos a las bases de datos como un pilar de nuestro negocio desde que Edward Lloyd abriera su cafetería en la calle Tower Street en 1687, y comenzara a recopilar información creando un boletín sobre puertos extranjeros, mareas, y las idas y vueltas de los barcos, y creando las bases del seguro moderno, la aparición del big data, junto con la posibilidad de almacenar enormes volúmenes de información, está revolucionando la institución aseguradora. Esto, sumado a las redes sociales, y el uso de la inteligencia artificial, prometen reescribir la historia del seguro en los próximos años.
