- \n
- Volumen<\/b>: El volumen de los datos ha pasado de ocupar megabytes y gigabytes a \u201cpetabytes<\/a>\u201d.<\/li>\n
- Velocidad<\/b>: Empresas como Paypal analizan cinco millones de transacciones en tiempo real al d\u00eda.<\/li>\n
- Veracidad<\/b>: Debido a la cantidad de fuentes de informaci\u00f3n tan diversas que existen hoy en d\u00eda, es crucial que la fuente de la que se captan los datos muestre datos reales y contrastables.<\/li>\n
- Variedad<\/b>: Los datos han pasado de ser datos almacenados y estructurados, a ser desestructurados, semiestructurados, audio, v\u00eddeo, XML, etc.<\/li>\n<\/ul>\n
Desde mi punto de vista, en este \u00faltimo punto merece la pena una breve reflexi\u00f3n para que entendamos la cantidad de diversidad de fuentes de datos, tanto internas como externas, que se generan hoy en d\u00eda, y que en gran medida todos y cada uno de nosotros somos responsables en la creaci\u00f3n.<\/b> En el siguiente cuadro elaborado por la consultora Booz & Company en el a\u00f1o 2012<\/a> pod\u00e9is ver un resumen de algunas fuentes de d\u00f3nde proceden los datos con los que trabajar el Big Data:<\/p>\n
![\"bigdatalancis\"](\"https:\/\/www.comunicatur.info\/wp-content\/uploads\/2014\/05\/bigdatalancis-300x213.jpg\")
<\/a>Otro punto clave a tener en cuenta son las diferentes herramientas tecnol\u00f3gicas<\/b> que se utilizan para la explotaci\u00f3n de los datos. Sin entrar en profundidad, cualquier persona que est\u00e9 interesada en explorar el Big Data ha de tener en mente herramientas como Hadoop<\/a>, MapReduce<\/a> o BigQuery<\/a>, as\u00ed como t\u00e9cnicas inform\u00e1ticas para la gesti\u00f3n de bases no relacionales como NoSQL<\/a>. Para tener en mente los retos tecnol\u00f3gicos asociados al Big Data<\/b>, el que mejor s\u00edntesis hace de este tema es Pete Warden en su libro \u201cBig Data Glossary\u201d<\/a>. A modo de resumen los retos son los siguientes:<\/p>\n- \n
- Adquisici\u00f3n<\/b>: La mayor parte de las fuentes p\u00fablicas de datos es muy dif\u00edcil acceder a ellas por encontrarse de forma desestructurada.<\/li>\n
- Serializaci\u00f3n<\/b>: Para poder procesar la informaci\u00f3n y obtener valor nos encontramos con la necesidad de \u201chomogeneizar\u201d toda la informaci\u00f3n. La forma en la que se dise\u00f1e la recopilaci\u00f3n, el almacenamiento y la visualizaci\u00f3n tiene una relaci\u00f3n directa con el coste de almacenamiento y la velocidad de transmisi\u00f3n de los datos.<\/li>\n
- Almacenamiento<\/b>: Al requerirse enormes vol\u00famenes de datos la distribuci\u00f3n entre m\u00faltiples servidores es clave para maximizar el rendimiento.<\/li>\n
- Servidores<\/b>: Creaci\u00f3n de una red virtual para procesar grandes vol\u00famenes de datos con rapidez a trav\u00e9s de cl\u00fasteres.<\/li>\n
- Aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning)<\/b>: Sistemas que permitan automatizar la toma de decisiones basadas en datos.<\/li>\n<\/ul>\n
Una vez introducidos al fascinante mundo del Big Data, conviene hacerse la pregunta clave: \u00bfqu\u00e9 aporta el Big Data al turismo? El Destino Tur\u00edstico Inteligente, desde el punto de vista tecnol\u00f3gico es aquel que mediante la interpretaci\u00f3n de los datos<\/b>, que generamos todos nosotros como usuarios, permite al gestor del destino ofrecer al potencial turista experiencias \u00fanicas y personalizadas a medida<\/b>. Y es aqu\u00ed donde el Big Data tiene el potencial de convertir esta visi\u00f3n en realidad. Algunos ejemplos reales que el sector tur\u00edstico ya est\u00e1 aplicando: adaptaci\u00f3n de los contenidos que se visualizan en las webs tur\u00edsticas<\/b> de acuerdo a las pautas de navegaci\u00f3n del potencial usuario, creaci\u00f3n de mapas de calor<\/b> para ver por d\u00f3nde se mueven los turistas por el territorio, env\u00edo a los dispositivos m\u00f3viles de informaci\u00f3n detallada en tiempo real mediante mensajes \u201cpush\u201d seg\u00fan las preferencias del turista, predicci\u00f3n del precio\u00a0que tendr\u00e1n los vuelos en un periodo de tiempo de entre 7 y 10 d\u00edas<\/b> con el fin de ofrecer la mejor oferta de vuelos a precios competitivos, etc. Todos estos ejemplos tienen un denominador com\u00fan y es el hecho de que buscan mejorar la competitividad<\/b> tanto del destino como de las empresas que lo aplican, siempre con la vista puesta en mejorar la experiencia del turista.<\/p>\n
Una de las preguntas frecuentes que surge cuando se habla de este tema es \u00bfqu\u00e9 ocurre con la privacidad de los usuarios? Aunque es un tema muy controvertido que requerir\u00eda de un an\u00e1lisis pormenorizado, es importante tener en mente dos hechos. En primer lugar, que la LOPD que se aplica en Espa\u00f1a es una de las m\u00e1s rigurosas a nivel internacional<\/b> (recomiendo leer el art\u00edculo de Elisenda Bru sobre la Protecci\u00f3n de Datos en Espa\u00f1a y en la Uni\u00f3n Europea: http:\/\/www.uoc.edu\/idp\/5\/dt\/esp\/bru.pdf<\/a>). Y por otro lado, que todos nosotros como usuarios hemos de tener pleno conocimiento de los datos que cedemos<\/b> cuando estamos utilizando apps o navegando por las webs (geoposicionamiento, accesos a agenda de contactos, etc.). La tecnolog\u00eda es una herramienta y como tal hemos de saber utilizarla y aunque \u00e9sta avanza m\u00e1s r\u00e1pidamente hemos de estar tranquilos porque el 99,99% de las empresas cumplen la LOPD y si no, ah\u00ed tenemos a la Agencia Espa\u00f1ola de Protecci\u00f3n de Datos para velar por el cumplimiento de la legislaci\u00f3n.<\/p>\n
No quiero terminar el art\u00edculo sin destacar la importancia de la visualizaci\u00f3n de los datos<\/b>. Desde mi punto de vista, la interpretaci\u00f3n de los datos es importante, pero el c\u00f3mo se muestren los mismos es todav\u00eda m\u00e1s crucial. En los pr\u00f3ximos a\u00f1os iremos viendo t\u00e9cnicas que pulir\u00e1n el visionado de los datos actuales para visualizar de forma m\u00e1s \u00f3ptima la magnitud ingente de datos que se generan. Os recomiendo la ponencia que David McCandless<\/a> realiz\u00f3 en la conferencia TED en el a\u00f1o 2010.<\/p>\n
- Serializaci\u00f3n<\/b>: Para poder procesar la informaci\u00f3n y obtener valor nos encontramos con la necesidad de \u201chomogeneizar\u201d toda la informaci\u00f3n. La forma en la que se dise\u00f1e la recopilaci\u00f3n, el almacenamiento y la visualizaci\u00f3n tiene una relaci\u00f3n directa con el coste de almacenamiento y la velocidad de transmisi\u00f3n de los datos.<\/li>\n
- Velocidad<\/b>: Empresas como Paypal analizan cinco millones de transacciones en tiempo real al d\u00eda.<\/li>\n