El Big Data en las áreas tan dispares como la viticultura, la oncología o la automoción se están beneficiando de su potencial tecnológico.

El big data o los datos masivos, tiene orígenes que se remontan a la peste bubónica, la primera vez que la ciencia estadística se puso al servicio de problemas complejos.

Doug Laney, un analista de Gartner, definió las tres uves del big data, es decir, los requisitos para que los juegos de datos sean válidos a efectos de un análisis masivo. Con el tiempo, se añadirían tres uves más, con lo que los requisitos quedarían como sigue:

• Volumen
• Variedad
• Velocidad
• Veracidad
• Valor
• Variabilidad

Ejemplos de la tecnología big data en el mundo real

Hoy el big data es una herramienta de uso cotidiano en muchas áreas, mientras que va conquistando nuevas y dispares esferas. De hecho, se espera que para 2027 el valor del mercado del big data ascienda a más de 420 000 millones de dólares.

1. COCHES AUTÓNOMOS: BIG DATA AL VOLANTE

Los retos que presenta la conducción autónoma han atemperado las entusiastas predicciones de los últimos años. Tal como sucede con los coches voladores que se vaticinaban en Regreso al futuro, están tardando un poco más en llegar de lo que se esperaba. De lo que no cabe duda es que el big data desempeñará un papel crucial en esa transición.

El conjunto de información generada a través de los sensores de un coche autónomo, así como la información recibida por satélite y sensores en el entorno, supone entre 50 y 70 terabytes de datos cada ocho horas de conducción. Basta con pensar que un terabyte permite almacenar 250 películas en HD para hacerse una idea de la magnitud de los datos procesados.

Estructurar todos esos datos, procedentes de cámaras y otros sensores, requiere el uso del big data. Y no solo para la conducción del día a día, sino para determinar hábitos de los conductores y planificación urbana. En la actualidad, además de Tesla, compañías como Waymo, GM Cruise o Argo AI están invirtiendo miles de millones de dólares en esta tecnología.

2. AGRICULTURA PARA UN MUNDO SUPERPOBLADO

La agricultura, si bien no ha sido uno de los sectores pioneros en el big data, comienza a abrazar esta tecnología para hacer frente a los retos de la producción y el cambio climático.

Esta revolución ha ido de la mano de un uso creciente de tecnologías de satélite como Sentinel y sensores sobre el terreno, tales como las estaciones meteorológicas y sensores de suelo. Buena muestra de ello es que fabricantes como John Deere, tradicionalmente dedicados a la fabricación de maquinaria agrícola, han empezado a desarrollar e implementar dispositivos de captura de datos.

3. DATOS MASIVOS PARA LA PROTECCIÓN MEDIOAMBIENTAL

El siglo XXI está marcado por los retos ecológicos. Si la conducción de un vehículo entraña una gran complejidad, el equilibrio de un ecosistema está por encima de eso en varios órdenes de magnitud. Por eso, entre los ejemplos prácticos de big data, el estudio de ecosistemas es uno de los más claros.

Hoy el big data permite estudiar en tiempo real la evolución de las selvas amazónicas, las masas de hielo del Ártico o la gestión de tierras dedicadas a la agricultura. Otros campos en los que el big data está destinado a desempeñar un papel crucial serán el control de las migraciones de animales o la sostenibilidad de las prácticas industriales. Así, grandes multinacionales comienzan a utilizar el big data para determinar la huella de carbono de sus procesos de fabricación y transporte.

4. EL CAMBIO CLIMÁTICO: EL CONJUNTO DE DATOS MÁS COMPLEJO

El cambio climático podría considerarse el mayor de los retos del big data, no en vano la teoría del efecto mariposa utiliza el ejemplo de una tormenta ocasionada por el aleteo de un insecto. Tales son los infinitos factores en juego. El potencial de esta tecnología para detectar tendencias en el calentamiento global queda de manifiesto en la iniciativa Data for Climate Action de la ONU, que busca unificar conjuntos de datos a efectos de facilitar su análisis.

5. HACIA LA EFICIENCIA ENERGÉTICA A TRAVÉS DEL BIG DATA

El sector de la energía, en el que interviene un número de fuentes creciente tales como la eólica o la fotovoltaica, exige un control minucioso de la producción y el consumo. La llegada de los contadores inteligentes, que permiten medir el consumo en tiempo real, es otro de los ejemplos de big data, ya que es preciso procesar millones de mediciones a lo largo del día. Las energías renovables suponen un reto añadido, ya que su producción es menos estable y predecible.

Así, la capacidad de anticipar la demanda y asignar recursos será fundamental para gestionar el llamado mix energético. La llegada de las viviendas inteligentes y el IoT, con el que cada dispositivo ofrecerá información sobre el consumo, es otro de los ejemplos de big data aplicado al mundo real.

Fuente: I’MNOVATION

Ingeniería Mecatrónica

Más noticias sobre Ingeniería Mecatrónica…