Rodrigo García - Tex 2016 - The world is one big data problem

"The world is one big
data problem."
Rodrigo García

“Errors using inadequate data are much
less than those using no data at all”
Charles Babbage.
Big Data no se refiere a alguna cantidad en
específico.
Además del gran volumen de información, esta
existe en una gran variedad de datos que
pueden ser representados de diversas maneras
en todo el mundo. Junto a Velocidad hacen las
3 V del Big Data.

“Big data is not about the data”
Gary King.

“ With big data, researchers have brought
cherry-picking to an industrial level.”
Nassim N. Taleb
La falacia de prueba incompleta, supresión de pruebas, o por su designación
en inglés cherry picking (seleccionar lo mejor de algo, o bien, seleccionar lo
peor de algo, o bien, seleccionar algo "a la medida"), es la acción de citar
casos individuales o datos que parecen confirmar la verdad de una cierta
posición o proposición, a la vez que se ignora una importante cantidad de
evidencias de casos relacionados o información que puede contradecir la
proposición.
Actualmente se posee demasiadas variables, pero poca información por
variable, por lo que las relaciones crecen demasiado, más rápido que la
información real. En otras palabras: Big Data puede significar más información,
pero también significa falsa información.

"Big Data is not a substitute for Big Ideas"
Joseph Coughlin
Muchas organizaciones se enfrentan a la pregunta sobre ¿qué información es
la que se debe analizar?, sin embargo, el cuestionamiento debería estar
enfocado hacia ¿qué problema es el que se está tratando de resolver?

"Big Data is not a substitute for Big Ideas"
Joseph Coughlin
Lineberger Comprehensive Cancer Center - Bioinformatics Group utiliza Hadoop y HBase
para analizar datos producidos por los investigadores de The Cancer Genome
Atlas(TCGA) para soportar las investigaciones relacionadas con el cáncer.
El PSG College of Technology, India, analiza múltiples secuencias de proteínas para
determinar los enlaces evolutivos y predecir estructuras moleculares. La naturaleza del
algoritmo y el paralelismo computacional de Hadoop mejora la velocidad y exactitud de
estas secuencias.
La Universidad de Maryland es una de las seis universidades que colaboran en la iniciativa
académica de cómputo en la nube de IBM/Google. Sus investigaciones incluyen
proyectos en la lingüística computacional (machine translation), modelado del lenguaje,
bioinformática, análisis de correo electrónico y procesamiento de imágenes.

"The world is one big data problem."
Andrew McAfee
Los 11.5 millones de
documentos enviados al
Süddeutsche Zeitung y al
International Consortium of
Investigative Journalists (ICIJ)
incluían 5 millones de emails,
3 millones de archivos de
database, 2 millones de
PDFs, 1 millón de imágenes,
230 mil documentos de texto
y más de 2 mil archivos no
calificados.

Andrew McAfee
El ICIJ contrató a la firma de
analytics Nuix, quienes utilizan
una herramienta de
indexación que extrae textos y
metadatos de los documentos,
para luego poder hacer
consultas y encontrar la
relación entre datos.
El proceso que tomó 2
semanas en hacer de la data
algo consultable para
encontrar conexiones,
patrones y relaciones.

Andrew McAfee
Los Panama Papers son una muestra del camino a seguir. Ahora es posible
recolectar y analizar información más rápido que nunca mediante el uso de
métodos del machine learning, como el deep learning.
Información no estructurada, como textos en posteos social media, emails,
notas, etc., representan una gran oportunidad para los negocios que puedan
aprovecharlos.
Aún hay margen para futuras revelaciones cuando los periodistas e
investigadores consigan añadir más criterios de búsqueda y encontrar
nuevas relaciones entre los nombres y los datos.

“Big data is like teenage sex: everyone
talks about it, nobody really knows how
to do it, everyone thinks everyone else is
doing it, so everyone claims they are
doing it…”
Dan Ariely
GRACIAS!
Rodrigo García
rodrigo.garcia@globallogic.com

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