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La salud y el bigdata. ¿Cómo puedo gestionar un gran volumen de datos?

Durante estos últimos años las empresas han dedicado esfuerzos en recopilar información acerca de su negocio y de sus clientes. A día de hoy cada vez es más barato el espacio de almacenaje de información, y si a eso le sumamos la facilidad con la que se generan datos actualmente, eso nos lleva a la necesidad de producir, capturar y procesar una gran cantidad de datos en el mínimo tiempo posible.

De esta situación nace el concepto Big Data, término que hace referencia a la necesidad de gestionar una cantidad de datos tal que supera la capacidad del software y hardware convencionales para ser capturados, administrados y procesados en un tiempo razonable. El Big Data se caracteriza por una serie de atributos, conocidos como las “V’s”. Enumeramos aquí las 5 principales:

    1. Volumen: hace referencia al tamaño de los datos, prácticamente siempre originados en máquinas o procesos automáticos (y muy pocas veces manualmente).
    2. Velocidad:cuanto mayor es el flujo e intercambio de datos, más rápidamente pueden quedar obsoletos, por tanto más rápidamente deben ser procesados por parte de la empresa.
    3. Variedad: se requiere tratar datos de todo tipo (imágenes, texto, audio, vídeo, etc.) y de múltiples fuentes.
    4. Veracidad: se requiere la máxima integridad y fiabilidad de los datos recogidos eliminando cualquier inexactitud o incertidumbre, ya que de ello dependerá el valor que le podamos sacar.
    5. Valor: convertir la información en conocimiento a través de la analítica es, sin duda, una tarea esencial en todo proceso Big Data. De nada servirá tener muchos datos si no somos capaces de transformarlos en valor añadido para ser capaces de tomar decisiones.

El Big Data se podría considerar en cierta manera una evolución del Business Intelligence (inteligencia empresarial o de negocio, BI), disciplina surgida hace unos años y que se define como el conjunto de herramientas y técnicas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa, para optimizar el proceso de toma de decisiones y obtener alguna ventaja competitiva.

Con la aparición del Big Data (entendiéndolo como capacidad de almacenar y procesar grandes volúmenes de datos) se amplía y se enriquece el alcance del Business Intelligence. El cambio de un concepto a otro radica en el hecho de que Big Data implica el procesamiento de datos no estructurados y la generación de nuevas preguntas desconocidas hasta el momento, así como tareas de investigación que el BI no incorpora.

Si Big Data se refiere a la recogida y tratamiento de datos, el Data Science o “ciencia de datos” es un campo nuevo surgido de la necesidad de análisis e investigación de los mismos. Este concepto engloba a las técnicas de análisis predictivo y machine learning (inteligencia artificial), que son técnicas estadísticas clásicas de análisis de información y algoritmos que facilitan a las máquinas aprender en base a la muestra de datos.

El Big Data, junto con estos métodos de análisis de machine learning, puede aportar beneficios importantes en las empresas. Algunos de los más conocidos son:

  • Retención de clientes o anticipación a las fugas de clientes
  • Segmentación por tipología de clientes en función de su rentabilidad
  • Pricing personalizado en compañías de seguros en función de patrones de conducción
  • Predecir riesgos de impago o fraudes en el sector bancario
  • Aparición de los primeros vehículos autónomos gracias al procesamiento y toma de decisiones en tiempo real de este tipo de vehículos
  • Decodificación de las cadenas de ADN en cuestión de minutos, que permitirá grandes avances en detección de enfermedades

En particular, el mundo de la salud es uno de los sectores donde Big Data está teniendo mayor impacto en la actualidad y donde sus aplicaciones crecerán de un modo más espectacular, tanto para el área médica, como también para las áreas de análisis de datos, la gestión de centros de salud, la administración hospitalaria,  la documentación científica, etc.

El uso del Big Data en el ámbito sanitario

  • La sostenibilidad del sistema sanitario a través de la reducción de los costes
  • Conocer con más precisión la probabilidad de reingresos (rehospitalizaciones) y prevenir su aparición en los casos evitables
  • Optimización del tratamiento a los pacientes
  • Realizar diagnósticos más ajustados por parte de los profesionales sanitarios
  • Facilitar el desarrollo de las llamadas 4Ps en medicina: predicción de patologías, prevención de enfermedades, personalización de la atención y participación del paciente

En un mercado tan competitivo como el actual, muchas empresas necesitarán adaptarse y comprender a sus competidores y a sus clientes para poder seguir siendo competitivos y adaptarse al mercado. Es por eso que quedarse atrás no es una opción y parece que el Big Data es una apuesta de presente y futuro para muchas empresas.

 

Alex Nogué
IT Project manager de Asepeyo

Josep Maria París
IT Project manager de Asepeyo

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