05 Mar

‘BigData’ a la velocidad de la luz

La revolución económica que promete el análisis de grandes cantidades de datos se enfrenta al reto de que la infraestructura sea capaz de seguirle el ritmo. “El tener más datos no quiere decir que haya mejor información”

Tras pulsar una contraseña, pasar una tarjeta, tocar un lector de huellas dactilares y mirar por un escáner de retina se accede a una sala aislada en la que grandes ordenadores, de algo más de dos metros de altura, se alinean en los pasillos, entre el permanente zumbido del aire acondicionado. El BigData entra en juego. Jeff Brown, consejero delegado de Cobalt Data Centers, la empresa que alberga la sala, señala hacia varios tubos que salen de las máquinas y se meten en el falso techo. «Chimeneas. Permiten disipar el calor y gastar menos en refrigeración. Para nosotros es una novedad», afirma. Tras recorrer la instalación con la mirada, comenta orgulloso: «Aquí está la nube». Leer más

18 Feb

No hace falta ser matemático para ser experto en ‘big data’

En 1976 el departamento de estadística de la Universidad de Carolina del Norte, en Estados Unidos, inició una investigación para optimizar las técnicas de cultivo. El estudio se centró en el análisis de variables como la temperatura, el tipo de grano o la variedad de abonos. El objetivo era identificar los patrones que propiciaban mejores cosechas. Esa es una de las historias que se suelen contar para remontarse a los orígenes del big-data, el análisis masivo de datos para sacar el máximo provecho de ellos y tomar mejores decisiones en el futuro. Leer más

09 Feb

Los 14 puntos de Deming para salir de la crisis

Siguiendo con el homenaje a W. Edwards Deming recordando sus 14 puntos recogidos en su libro Los puntos se presentaron por primera vez en su libro Out of the Crisis (Salir de la Crisis).
Los 14 puntos de Deming fueron la base para la modificación de la industria americana. La adopción y actuación sobre los 14 puntos es una señal de que la dirección tiene la intención de permanecer en el negocio y apunta a proteger a los inversores y los puestos de trabajo. Sirven en cualquier parte, tanto en las pequeñas compañías como en las más grandes, en las empresas de servicios y en las dedicadas a la fabricación. Leer más

08 Feb

Confiamos en Dios, el resto debe traer datos

«In god we trust, all others (must) bring Data». Con esta frase, queremos recordar y hacer un homenaje a William Edwards Deming, un estadístico histórico, adelantado a su tiempo, que supo ver la importancia del buen tratamiento de los datos para tener éxito.

William Edwards Deming (14 de octubre de 1900 – 20 de diciembre de 1993) fue un estadístico estadounidense, profesor universitario, autor de textos, consultor y difusor del concepto de calidad total. Su nombre está asociado al desarrollo y crecimiento de Japón después de la Segunda Guerra Mundial. Su obra principal es Out of the Crisis (1986). Leer más

05 Feb

Un modelo estadístico predice la próxima muerte en Juego de Tronos

Comenzamos este artículo con un obligatorio ¡spoiler alert!, o cuidado a los posibles reventones de guión que pueda sufrir cualquiera que esté poniéndose al día en la serie Juego de Tronos o en la saga de novelasCanción de Hielo y Fuego en la que está basada dicha serie. Dicho esto, podemos empezar.

Y lo haremos hablando de estadística, una ciencia que se utiliza para, de alguna forma, predecir el futuro. Estudiando datos sobre el pasado, los científicos son capaces de constuir modelos estadísticos que sirven para hacer predicciones. Algo que no es tan fácil como suena: son necesarios muchos cruces de datos sobre distintos parámetros para obtener un modelo fiable. Pero una vez que se tiene, muestra cómo de probable o improbable es que ocurra algo determinado. Este proceso se utiliza para infinidad de propósitos, desde encontrar un avión caído hasta predecir cómo se expandirá una enfermedad contagiosa. Leer más

La revolución económica que promete el análisis de grandes cantidades de datos se enfrenta al reto de que la infraestructura sea capaz de seguirle el ritmo. “El tener más datos no quiere decir que haya mejor información”

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