Big data y el ecosistema digital de México
La expansión del ecosistema digital de México ofrece grandes oportunidades de crecimiento a las empresas nacionales. A finales de 2020, la Unidad de Competencia Económica del Instituto Federal de Telecomunicaciones de México (IFT) presentó el Estudio sobre Servicios y Modelos de Negocio en el Ecosistema Digital.
En concreto, este documento tiene el propósito de brindar un acercamiento a las principales tecnologías y servicios que integran los entornos digitales. En concreto, Big Data, Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas, Blockchain y Servicios y Plataformas OTT.
Ecosistema digital en México, una nueva forma de acercarte a los entornos digitales
El estudio reúne investigaciones detalladas sobre las tecnologías y los servicios digitales para comprender cómo funcionan. Asimismo, también sirve para conocer la cadena de valor, los modelos de negocio y el impacto económico en las empresas. Por otro lado, ofrece una visión de los riesgos y oportunidades que implicaría su implementación y desarrollo del ecosistema digital en México. En concreto, debido a su vínculo directo e interrelación con los servicios y redes de telecomunicaciones.
De igual forma, el informe identifica los beneficios generados por las tecnologías y servicios digitales. Entre los más importantes, podemos mencionar la automatización de los procesos y el incremento de la productividad. Aparte del ahorro en los costes por transacción.
En esta misma línea, el estudio que nos ocupa describe las acciones concretas propuestas por el IFT para impulsar el ecosistema digital de México. Concretamente, el estudio plantea auspiciar la incorporación de tecnologías de conexión 4G y 5G, mediante procesos de licitación y asignaciones de espectro radioeléctrico. Además de garantizar estándares de calidad óptimos de los servicios de banda ancha móvil y de los proveedores de acceso a Internet fijo y móvil.
En esta reseña del informe del IFT, pondremos el foco en los aspectos relacionados con el tratamiento de datos y el Big Data. Ambos beneficiados por el Cloud Computing.
Big Data, primera herramienta en el ecosistema digital de México
El Estudio sobre Servicios y Modelos de Negocio en el Ecosistema Digital comienza destacando la herramienta de datos Big Data. En este sentido, lo define como un conjunto de recursos relacionados con la captación, almacenamiento, organización, procesamiento y análisis de cantidades ingentes de datos. A continuación, hace énfasis en el modo de captar datos en la actualidad. Es decir, en formato digital mediante ordenadores o dispositivos conectados a Internet o la intervención de sistemas de reconocimiento de texto, imágenes o voz. Por lo general, esta información es almacenada en centros de datos.
Precisamente, es esta digitalización de los datos la que impulsó el desarrollo de Big Data, ya que permite:
- Por un lado, generar grandes volúmenes de datos usando dispositivos, plataformas, aplicaciones y herramientas de Inteligencia Artificial.
- También, facilita el transporte de datos mediante redes alámbricas e inalámbricas de gran capacidad.
- El incremento de la capacidad de los servidores y centros de datos para almacenar y procesar la información.
- Analizar los datos con el apoyo de algoritmos y modelos matemáticos y de probabilidad.
Los datos adquieren significado y valor cuando son organizados, procesados y analizados con el propósito de transformarlos en información relevante para la toma de decisiones. En función de esto, el análisis y gestión de datos (Big Data Analytics) aporta valor a la información. En concreto, lo hace mediante la categorización, correlación y combinación de datos para llegar a conclusiones que orienten esas decisiones.
Características del Big Data que viabilizan su incorporación al ecosistema digital de México
El estudio de IFT, recuerda las características que diferencian al Big Data de otros recursos tecnológicos. En sí, las famosas “cuatro Vs”:
- Volumen. Debido a las ingentes cantidades de información captada, transportada, almacenada y analizada.
- Velocidad. Por la celeridad en la captación y procesamiento de los datos.
- Variedad. En razón de la diversidad de formatos, tipos y estructuración de los datos recolectados.
- Veracidad. Se trata del nivel de confiabilidad en relación con los datos. Ya que podemos obtener datos incompletos o con fallos persistentes. Pero también, información con la consistencia e integridad suficientes para el procesamiento y análisis adecuado. Esto dependerá del tratamiento, así como de los criterios y recursos de calidad de datos disponibles.
En cuanto al volumen, esta es una de las razones que justifica el incremento de la incorporación de Big Data al ecosistema digital de México. La tendencia mundial en generación de datos crece de manera imparable. Tanto es así, que la consultora Statista estima que en 2025 la producción de datos alcanzará los 175 zettabytes. Y en 2035, llegará a 2.142 zettabytes.
Aplicaciones de Big Data
El informe sobre el ecosistema digital de México que analizamos expone cuatro aplicaciones básicas de Big Data:
- Optimización de rutas y mejora sustancial de la calidad del servicio. Con el apoyo del análisis de datos es factible lograr mayor fluidez de tráfico en las redes de telecomunicaciones. Esta fluidez incrementa la calidad del servicio en tiempo real. Por otra parte, es posible descongestionar y mejorar las rutas de transporte público y privado, mediante datos captados por cámaras y sensores ubicados en carreteras. Así como por dispositivos incorporados en los vehículos.
- Descripción de patrones de consumo y planteamiento de estrategias de marketing. En este caso, el Big Data permite establecer servicios de análisis predictivo e identificación de patrones de consumo. Este tipo de estrategias de marketing facilitará a las compañías contratantes la posibilidad de segmentar a sus clientes, teniendo en cuenta sus preferencias. Por ende, es viable personalizar el marketing y fomentar el desarrollo de nichos de negocio apoyados en análisis de tendencias e intereses de los consumidores.
- Pronósticos. Obviamente, el análisis predictivo es útil para sectores como el de salud, seguros y administraciones públicas. Por ejemplo, para anticiparse a posibles riesgos o emergencias, detectar de forma oportuna enfermedades y prever desastres naturales. Igualmente, para detectar fraudes, desvío de recursos públicos y vulnerabilidades de seguridad. En el sector financiero, la capacidad de hacer pronósticos aumentará la rentabilidad de las operaciones financieras y asegurará la asignación de créditos.
- Monitorización. Gracias a Big Data Analytics es posible analizar datos en tiempo real captados mediante herramientas de IoT e Inteligencia Artificial. Entre otras utilidades, esto facilitaría la monitorización del estado de salud de pacientes y elaborar mapas de riesgo de contagio de enfermedades por zonas. O bien, hacer seguimiento del recorrido de flotas de transporte.
Big Data y Cloud Computing
Sin duda, uno de los sectores tecnológicos más beneficiados por el Big Data es el Cloud Computing. El almacenamiento en la nube ofrece mayor capacidad, seguridad y acceso en tiempo real a los datos, en comparación con los servidores instalados en las propias empresas. Según estimaciones, la contribución del cloud computing en el almacenamiento de datos pasará del 17% de 2017 a un 92% en 2026. En tal sentido, la relevancia del almacenamiento en la nube aumenta en consonancia con el incremento del tráfico de datos.
Por cierto, una de las ventajas más evidentes para recurrir a estas herramientas de infraestructura mediante la nube está en la escalabilidad. Esta forma de almacenamiento de datos trae consigo unos costes más bajos para la empresa.
Calidad de datos en el ecosistema digital de México
Uno de los retos implícitos en la participación de Big Data en el ecosistema digital de México es la calidad de los datos. En este sentido, las bases de datos estructurados que contengan información errónea, incompleta o repetida, afectarán negativamente a la toma de decisiones de la compañía. Más aún, si la empresa cuenta con herramientas de marketing automation, los esfuerzos de email marketing y personalización resultarían erróneos. Por ejemplo, correos repetidos o enviados a direcciones equivocadas, envío de ofertas no compatibles con el registro de compras del cliente, etc. Hasta errores en el envío de paquetes, avisos de cobro o facturación, lo que podría acarrear problemas administrativos.
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