Si buscamos en Google Imágenes "big data bbva", uno de los primeros resultados que aparece es la foto de un mapa de Madrid con las calles pintadas de verde y azul. Los colores corresponden al nivel de transacciones económicas que se realizan en cada una de ellas. Ese mapa le sirve al BBVA, por ejemplo, para aprobar o denegar un crédito para abrir una tienda de ropa de lujo en una de esas zonas. Si el interesado quiere inaugurarla en una de las calles en las que las transacciones son bajas, el BBVA le recomienda que lo haga en otra en la que se gasta más dinero. Así, el establecimiento tendrá más posibilidades de éxito.
¿Y cómo consigue el BBVA esos datos? Muy fácil. A través de los aparatos, propiedad del banco, que hay en los comercios para pagar con la tarjeta de crédito. Cada vez que alguien los usa, la entidad recibe al instante la información de dónde se ha producido la transacción y cuánto ha sido el importe. Y cuando los datos que se recogen abarcan un gran periodo de tiempo y a muchos usuarios, los patrones de comportamiento que aparecen son muy interesantes. Este es solo un pequeño ejemplo de lo que es el Big Data. Por cierto, el mapa es de hace más de dos años y el BBVA ya ha mejorado mucho la herramienta. En nuestra actividad diaria producimos infinidad de datos: transacciones bancarias, pagos con tarjetas, búsquedas en Google, me gustas en Facebook, tuits en Twitter, envíos de correos electrónicos, llamadas de teléfono? Cuando navegamos por internet, por ejemplo, generamos una gran cantidad de datos.
Hasta hace muy poco, esa información -que es ingente- no se usaba para nada porque era tan gigantesca que resultaba imposible tratarla con las herramientas que existían. Hasta hace muy poco. Ahora ya se están creando esas herramientas capaces de darle sentido a todos esos datos, como, por ejemplo, ha hecho el BBVA. No hay que olvidar que el iPhone tiene ahora más capacidad de procesamiento que la NASA cuando el hombre llegó a la Luna. Ni que hace diez años las microSD tenían una memoria de 128 megas. Ahora son de 128 gigas.
Nuestra capacidad para generar datos ha superado con creces nuestra capacidad para entenderlos. Es imposible gestionar de manera automática tal cantidad de información, además de ser incapaces de ordenarla manualmente dado su tamaño. Pero ahí está el Big Data, que recoge esos datos (las transacciones económicas en las calles de Madrid, por ejemplo), los procesa a gran velocidad y les da forma para entenderlos. Y lo más importante: con el objetivo de ganar dinero con la información. Porque la información es poder y también dinero.
Ya hay muchas empresas que están utilizando el Big Data, aunque sea a pequeña escala. Inditex lo hace desde hace muchos años: recoge diariamente los datos de ventas (lo que pide el consumidor) de todas sus tiendas para conocer cuáles son los gustos de sus clientes y anticiparse a ellos. Twitter tiene una opción con la que recomienda usuarios a los que seguir según nuestros gustos. Y esas recomendaciones son gracias al Big Data.
Amazon utiliza el Big Data como nadie. Gracias a los datos cruzados de millones de personas que buscan y compran en su web, consigue unos patrones de conducta con los que crea anuncios personalizados y emails que incluyen justo lo que el usuario quiere.
Hasta Google es capaz de predecir en qué zona aparecerá un brote de gripe por el aumento de búsquedas sobre esta enfermedad que se realizan en su web. Es el Big Data. Es información. Es dinero.
