{"id":68168,"date":"2015-01-09T20:10:36","date_gmt":"2015-01-09T20:10:36","guid":{"rendered":"http:\/\/istmo.mx\/?p=68168"},"modified":"2015-01-09T20:10:36","modified_gmt":"2015-01-09T20:10:36","slug":"big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/","title":{"rendered":"Big Data: diamante en bruto de la era digital"},"content":{"rendered":"<button class=\"simplefavorite-button has-count\" data-postid=\"68168\" data-siteid=\"1\" data-groupid=\"1\" data-favoritecount=\"0\" style=\"\">Leer despu\u00e9s <i class=\"sf-icon-star-empty\"><\/i><span class=\"simplefavorite-button-count\" style=\"\">0<\/span><\/button><body><p><\/p><span style=\"color: #3366ff;\"><em><a href=\"https:\/\/i0.wp.com\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg?ssl=1\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft size-full wp-image-68248\" style=\"margin: 5px;\" title=\"IS335_AltaDir_03_principal\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg?resize=500%2C266&#038;ssl=1\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"266\" loading=\"lazy\"><\/a><\/em><\/span><br>\n\u00a0<br>\n<em style=\"color: #3366ff;\">Las redes sociales, smartphones, sistemas GPS\u2026 generan miles de datos, que surgen desordenados, pero que al organizarlos son oro molido para gobiernos, empresas e individuos. Quien domine el lenguaje del Big Data marcar\u00e1 el rumbo y las tendencias en este mundo repleto de informaci\u00f3n.<\/em><br>\nLa infraestructura y las actividades log\u00edsticas generan continuamente un volumen masivo de datos: a trav\u00e9s de sensores en veh\u00edculos y v\u00edas de comunicaci\u00f3n, sistemas de peaje y de transporte p\u00fablico, dispositivos de sistema de rastreo satelital (GPS) y aplicaciones en tel\u00e9fonos inteligentes\u2026 Por ello, log\u00edstica, tecnolog\u00eda y datos est\u00e1n hechos tal para cual.<br>\nA la recopilaci\u00f3n, almacenamiento y explotaci\u00f3n de vol\u00famenes masivos de datos se denomina Big Data. Sin embargo, m\u00e1s all\u00e1 de generar y acumular, el reto est\u00e1 en su explotaci\u00f3n y an\u00e1lisis: obtener informaci\u00f3n \u00fatil para la toma de decisiones de gobiernos, empresas e individuos.<br>\nDicho tratamiento requiere no s\u00f3lo de avances en tecnolog\u00eda y algoritmos computacionales, sino de un cambio de mentalidad orientada hacia el futuro y al desarrollo de habilidades anal\u00edticas: \u00abciencia de datos\u00bb (data science).<br>\n<em>Al Big Data lo caracterizan tres \u00abV\u2019s\u00bb:<\/em><br>\n1.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 El volumen de datos que se genera diariamente. Por ahora es de 2.5 x 1018 bytes, lo que significa que 90% de los datos en el mundo se crearon en los dos \u00faltimos a\u00f1os.<br>\n2.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 La velocidad con la que se generan los datos tanto por individuos como por m\u00e1quinas (webcams, lectores, sensores, sistemas GPS y otros dispositivos aut\u00f3nomos conocidos como \u00abInternet de las cosas\u00bb1), as\u00ed como la celeridad necesaria para almacenarlos y explotarlos.<br>\n3.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 La variedad de datos (videos, im\u00e1genes, texto, sensores, posicionamiento GPS, etc\u00e9tera) incrementa la complejidad en el an\u00e1lisis.<br>\n\u00a0<br>\nUna vez estructurados los datos, se procede a su an\u00e1lisis y explotaci\u00f3n mediante el uso de algoritmos computacionales que pertenecen a dos tipos de estudio:<br>\n1.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 An\u00e1lisis predictivo. Identifica las principales variables que impactan un proceso y predice la probabilidad de que un suceso ocurra. Comprende t\u00e9cnicas estad\u00edsticas de modelaci\u00f3n, miner\u00eda de datos y aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning), entre otras. En su libro Predictive Analysis, Eric Siegel lo define como \u00abel poder para predecir qui\u00e9n har\u00e1 un clic, qui\u00e9n comprar\u00e1, mentir\u00e1 o morir\u00e1\u00bb.<br>\n2.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 An\u00e1lisis prescriptivo.Conocido com\u00fanmente como optimizaci\u00f3n, busca la combinaci\u00f3n de factores\/variables para maximizar o minimizar un resultado. Muchos de estos algoritmos tuvieron or\u00edgenes militares y se han utilizado por varios a\u00f1os en las industrias de servicios financieros y telecomunicaciones. Otro tipo de industrias y actividades los han comenzado a utilizar recientemente.<br>\n\u00a0<br>\n<strong>BENEFICIOS PARA EL GOBIERNO<\/strong><br>\nLos gobiernos, en todos sus niveles, son responsables de proveer infraestructura, reglamentaci\u00f3n y servicios en materia log\u00edstica para soportar el flujo de personas, bienes y servicios en su lugar de influencia y en otras entidades. El \u00e1mbito p\u00fablico debe tomar decisiones de inversi\u00f3n y financiamiento que impacten el crecimiento econ\u00f3mico y la calidad de vida de los individuos.<br>\nTomemos como ejemplo el congestionamiento vial en las ciudades, un problema que afecta a empresas e individuos y genera alt\u00edsimos costos econ\u00f3micos, ambientales y personales. La figura 1 muestra los resultados del Commuter Pain Index (IBM, 2011) que clasifica a las principales ciudades del mundo en t\u00e9rminos del costo econ\u00f3mico y emocional de las personas que se transportan a su lugar de trabajo.<br>\nEl costo del congestionamiento de tr\u00e1fico es muy elevado. De acuerdo con un estudio de la revista Forbes (2014), los embotellamientos en Estados Unidos significan 124 mil millones de d\u00f3lares perdidos al a\u00f1o, cifra que para 2030 se incrementar\u00e1 50%. Los principales costos son el tiempo y combustible desperdiciados, as\u00ed como los costos indirectos transferidos a los consumidores. Los datos del estudio tienen como base el \u00edndice de la empresa INRIX, cuya misi\u00f3n es resolver el problema de tr\u00e1fico en el mundo, para lo cual recolecta y procesa datos de m\u00e1s de 180 millones de veh\u00edculos y dispositivos en las calles de 40 pa\u00edses.<br>\nLa soluci\u00f3n al congestionamiento de tr\u00e1fico no es trivial, ya que requiere de cambios en m\u00faltiples \u00e1reas: el uso de diferentes medios de transporte p\u00fablico y privado, modernizar la infraestructura, crear nuevos impuestos y leyes, recopilar y analizar datos, entre otros.<br>\nDesde el punto de vista tecnol\u00f3gico, una opci\u00f3n es manejar el tr\u00e1fico en las ciudades de la misma manera que se maneja en internet. All\u00ed se optimiza con software y enrutadores; por lo tanto, en las calles se puede mejorar el tr\u00e1fico al recopilar y analizar datos. Esto puede llevar a acciones espec\u00edficas como: sincronizar sem\u00e1foros, crear carriles din\u00e1micos de alta ocupaci\u00f3n y peajes basados en condiciones de tr\u00e1fico. Incluso imaginemos un escenario en el que los conductores renuncien al control de sus veh\u00edculos y que el tr\u00e1fico se optimice al coordinar autos y v\u00edas de comunicaci\u00f3n. En algunos estados de la uni\u00f3n americana ya est\u00e1n permitidos los autom\u00f3viles aut\u00f3nomos, como el Google Self-Driving Car.<sup>2<\/sup><br>\nActualmente existen m\u00faltiples iniciativas que permiten a las agencias gubernamentales de transporte entender y operar mejor el tr\u00e1fico, lo que se traduce en traslados m\u00e1s \u00e1giles, calles m\u00e1s seguras y descenso en la contaminaci\u00f3n. He aqu\u00ed algunos ejemplos:<br>\n\u00a0<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Los \u00c1ngeles, Estados Unidos. Desde hace varios a\u00f1os utiliza datos en tiempo real para sincronizar los miles de sem\u00e1foros. El sistema funciona con sensores en las calles que miden el flujo del tr\u00e1fico, cientos de c\u00e1maras y un sistema central que analiza los datos y hace ajustes segundo a segundo para maximizar el flujo, adapt\u00e1ndose a condiciones cambiantes y utilizando informaci\u00f3n hist\u00f3rica para predecir embotellamientos.<br>\nResultado: El flujo increment\u00f3 16% y los tiempos se redujeron 12% en las intersecciones m\u00e1s importantes.<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Brisbane, Australia. Su sistema Queensland Motorway utiliza modelos matem\u00e1ticos que manejan los flujos de tr\u00e1fico, reducen cuellos de botella y mejoran la seguridad.<br>\nResultado: En la red de autopistas administradas por el organismo, se redujeron 13 minutos de transporte en horas pico.<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 New Jersey, Estados Unidos. Con la tecnolog\u00eda Turnpike Authority identifican congestionamientos inminentes 10 minutos antes de que sucedan y alertan a los conductores para buscar otras opciones.<br>\nResultado: La tecnolog\u00eda tiene una certeza de predicci\u00f3n de 96.2% con anticipaci\u00f3n de 30 minutos y de 93.4% con anticipaci\u00f3n de 60 minutos.<br>\n\u00a0<br>\nOtros ejemplos de los beneficios potenciales del uso de tecnolog\u00eda y datos en la log\u00edstica son:<br>\n\u00a0<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Predecir el impacto causado por actividades planeadas (cierres en l\u00edneas de metro, construcci\u00f3n y mantenimiento, eventos especiales\u2026), por eventos no planeados (huelgas, manifestaciones\u2026), por otros factores (clima, d\u00edas festivos); y recomendar los cambios para lidiar con el impacto.<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Identificar nuevas rutas con menos conexiones o adecuar v\u00edas existentes para reducir tiempos de espera.<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Detectar y predecir incidentes no planeados como accidentes, veh\u00edculos descompuestos, etc\u00e9tera; y recomendar respuestas \u00f3ptimas.<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Identificar sucesos diarios relacionados con el la infraestructura y el transporte p\u00fablico (retrasos recurrentes, fallas en veh\u00edculos o sem\u00e1foros\u2026) y sugerir formas para eliminarlos o mitigarlos.<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Modelar y predecir el impacto de diferentes proyectos de transporte (en t\u00e9rminos de cambios de patrones de rutas, uso de suelo, etc\u00e9tera) y asistir en la selecci\u00f3n o cambio de los mismos para lograr objetivos de sustentables.<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Examinar el impacto de grandes desarrollos comerciales (centros comerciales, universidades, estadios\u2026), para que las autoridades incrementen el beneficio p\u00fablico del proyecto.<br>\n<a href=\"https:\/\/i0.wp.com\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_figura01.jpg?ssl=1\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft size-large wp-image-68245\" title=\"IS335_AltaDir_03_figura01\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_figura01-1024x733.jpg?resize=614%2C440&#038;ssl=1\" alt=\"\" width=\"614\" height=\"440\" loading=\"lazy\"><\/a><br>\n<strong>UTILIDAD PARA LA EMPRESA<\/strong><br>\nTambi\u00e9n las empresas pueden mejorar su operaci\u00f3n log\u00edstica al explotar grandes vol\u00famenes de datos en cuatro \u00e1reas: planeaci\u00f3n estrat\u00e9gica, eficiencias operativas, manejo de riesgo y creaci\u00f3n de nuevos modelos de negocio.<br>\nUtilizar de manera \u00f3ptima los recursos es una de las ventajas competitivas de cualquier empresa. El exceso en capacidades de recursos reduce la rentabilidad, mientras que el d\u00e9ficit impacta la calidad del servicio y arriesga la satisfacci\u00f3n del cliente.<br>\nA nivel estrat\u00e9gico, el an\u00e1lisis de grandes cantidades de datos permite tomar decisiones sobre la topolog\u00eda de una red de suministro: los mercados a servir, el n\u00famero y ubicaci\u00f3n de f\u00e1bricas, almacenes, centros de distribuci\u00f3n y cruces de and\u00e9n; y los modos de transporte a utilizar. Al generar pron\u00f3sticos m\u00e1s precisos que consideren informaci\u00f3n hist\u00f3rica, aspectos macroecon\u00f3micos, comportamientos c\u00edclicos o estacionales, y nuevas tendencias, las empresas pueden disminuir el riesgo de sus inversiones a largo plazo.<br>\nEl an\u00e1lisis de datos tambi\u00e9n ayuda a definir el tama\u00f1o y composici\u00f3n de las flotas de transporte. Por ejemplo, a\u00fan cuando la mayor\u00eda del transporte entre ciudades se sigue haciendo mediante ferrocarril y autotransporte de carga, la distribuci\u00f3n en las ciudades ha evolucionado para lidiar con el incremento del tr\u00e1fico y las regulaciones locales, lo cual ha incrementado el n\u00famero de veh\u00edculos peque\u00f1os que cubren \u00e1reas m\u00e1s reducidas.<br>\nA nivel operativo, permite tomar decisiones en tiempo real sobre el despliegue de la capacidad disponible (recursos productivos y de distribuci\u00f3n, veh\u00edculos de transporte, personal operativo\u2026) disparado por cambios en las condiciones locales: en patrones de demanda, pron\u00f3sticos del clima, condiciones de tr\u00e1fico y otros incidentes (epidemias, desastres naturales, etc\u00e9tera).<br>\nPara las empresas que tienen muchos puntos de recolecci\u00f3n y entrega, permite optimizar las rutas en tiempo real, al utilizar informaci\u00f3n sobre el tr\u00e1fico, la ubicaci\u00f3n de puntos de recolecci\u00f3n y entrega, y la saturaci\u00f3n del veh\u00edculo.<br>\nEl uso de la tecnolog\u00eda ofrece grandes beneficios en el manejo del riesgo, pues permite a las empresas anticiparse a situaciones problem\u00e1ticas, dise\u00f1ar cadenas de suministro resilientes y tomar decisiones en imprevistos. Por ejemplo:<br>\n\u00a0<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Identificar patrones y cambios en el comportamiento de conductores que se relacionan con accidentes prevenibles. Schneider, una de las principales empresas de transporte en Estados Unidos con m\u00e1s de 13 mil conductores, utiliza software predictivo para identificar a conductores m\u00e1s propensos a involucrarse en accidentes.<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Predecir riesgos de eventos con potenciales desastres, al dar seguimiento del desarrollo local en aspectos pol\u00edticos, econ\u00f3micos, naturales y de salud.<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Pronosticar problemas de fallas en equipo cr\u00edtico. La empresa BNSF predice fallas en v\u00edas de tren, la principal causa de accidentes ferroviarios, con una certeza de 85%.<br>\n\u00a0<br>\nEl an\u00e1lisis de datos tambi\u00e9n brinda efectos indirectos. Por ejemplo, al entender mejor las necesidades de los clientes, las empresas son capaces de ubicar los productos correctos en lugares oportunos, reduciendo as\u00ed el exceso y el transporte innecesario de productos.<br>\nAdem\u00e1s de los beneficios a las operaciones log\u00edsticas actuales y futuras de las empresas, la tecnolog\u00eda abre oportunidades para nuevos modelos de negocios.<br>\n\u00a0<br>\n<strong>PROVECHO PARA LAS PERSONAS<\/strong><br>\nLa log\u00edstica es parte de nuestra vida diaria, cuando nos trasladamos a la escuela o lugar de trabajo, tomamos un avi\u00f3n, compramos alimentos extranjeros, etc\u00e9tera. Para muchas personas, las actividades log\u00edsticas consumen una parte importante de tiempo y energ\u00eda, patr\u00f3n que se increment\u00f3 en a\u00f1os recientes, sobre todo en las grandes ciudades.<br>\nLa gr\u00e1fica 1 muestra los tiempos de traslado promedio para personas que utilizan el transporte p\u00fablico en varias ciudades del mundo. En al menos seis, el tiempo que se ocupa en traslados es mayor a dos horas diarias, que se podr\u00eda dedicar a actividades productivas o de esparcimiento para mejorar la calidad de vida.<br>\nCon el fin de reducir tal impacto, en a\u00f1os recientes se han dado avances tecnol\u00f3gicos visibles, como el caso de las aplicaciones para tel\u00e9fonos inteligentes:<br>\nWaze, desarrollada en Israel en 2008 y adquirida por Google en 2013, utiliza los datos de cada individuo para generar inteligencia colectiva (crowdsourcing) que favorezca a todos. Env\u00eda informaci\u00f3n de posici\u00f3n y velocidad de manera continua, calcula las velocidades en las diferentes v\u00edas y recomienda rutas. Adem\u00e1s, ayuda a mejorar los mapas existentes al reconocer los sentidos de las v\u00edas (si todos los veh\u00edculos van en la misma direcci\u00f3n, concluye que la calle es de un solo sentido) e identificar nuevas v\u00edas (cuando un veh\u00edculo utiliza una v\u00eda por primera vez, inmediatamente se actualiza el mapa y la v\u00eda se vuelve visible para todos los usuarios). Otras aplicaciones similares, como INRIX, combinan los datos en tiempo real con otros que afectan el tr\u00e1fico para ofrecer mejores opciones a sus usuarios: pron\u00f3sticos del clima, eventos especiales, horarios escolares, construcci\u00f3n y mantenimiento, etc\u00e9tera.<br>\nMoovit, aplicaci\u00f3n desarrollada en 2012 por los creadores de Waze, funciona de manera similar pero para el transporte p\u00fablico; combina en tiempo real los datos de los usuarios con datos est\u00e1ticos (itinerarios) proporcionados por las autoridades del transporte p\u00fablico y brinda mejores opciones.<br>\nOtras aplicaciones recientes promueven el concepto de ride-sharing, que permite emparejar a individuos que requieren transporte con otros que lo ofrecen. En este grupo est\u00e1n Uber y Lyft, creadas en San Francisco en 2009 y 2012, respectivamente. El impacto de esta tecnolog\u00eda es importante, ya que fomenta el mejor uso de asientos vac\u00edos en veh\u00edculos de pasajeros, lo que se traduce en menos autos en las calles. Este concepto ha resultado controversial por su falta de regulaci\u00f3n y por la incapacidad de proveer seguridad a los pasajeros, tambi\u00e9n ha enfrentado obst\u00e1culos legales promovidos por sindicatos de taxistas y organismos de transporte p\u00fablico. El resultado: ha sido aprobado en algunas ciudades y prohibido en otras, como Berl\u00edn.<br>\nOtro ejemplo es una iniciativa de IBM en Corea de Sur, que utiliza la ubicaci\u00f3n de un usuario con tel\u00e9fono inteligente y provee informaci\u00f3n para encontrar estacionamiento, lo cual no es balad\u00ed pues se estima que m\u00e1s de 30% de la congesti\u00f3n de tr\u00e1fico en ciudades se debe a autom\u00f3viles que buscan un lugar para estacionarse.<br>\nJuntar estas dos tecnolog\u00edas trae a\u00fan m\u00e1s ventajas, una muestra es la alianza entre Moovit y Lyft, que permite que los usuarios soliciten un conductor para recogerlos en caso de que el transporte p\u00fablico no pueda llevarlos puntualmente a su destino.<br>\n<a href=\"https:\/\/i0.wp.com\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_grafica01.jpg?ssl=1\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft size-large wp-image-68246\" title=\"IS335_AltaDir_03_grafica01\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_grafica01-1024x686.jpg?resize=800%2C536&#038;ssl=1\" alt=\"\" width=\"800\" height=\"536\" loading=\"lazy\"><\/a><br>\n<strong>NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO<\/strong><br>\nAdem\u00e1s de las ganancias que pueden obtener los gobiernos, las empresas y las personas, existen grandes beneficios adicionales por la colaboraci\u00f3n entre todos. A continuaci\u00f3n algunos ejemplos:<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 R\u00edo de Janeiro es la primera ciudad del mundo en recolectar datos en tiempo real de conductores que utilizan Waze y usuarios de transporte p\u00fablico que utilizan Moovit (tambi\u00e9n est\u00e1 en conversaci\u00f3n con Strava para datos de ciclistas), lo que le permite tener una visibilidad sin precedente de miles de puntos m\u00f3viles. Por un lado, las autoridades utilizan estos datos para entender los patrones de movimiento, identificar problemas y tomar acciones correctivas, as\u00ed como para mandar alertas a la poblaci\u00f3n. A cambio, Waze recibe informaci\u00f3n en tiempo real de sensores y c\u00e1maras en las calles y Moovit recibe informaci\u00f3n de tiempo real de GPS de autobuses y trenes p\u00fablicos.<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 MyWays, una iniciativa de DHL, busca optimizar el problema de la \u00faltima milla (el \u00faltimo eslab\u00f3n en una red de suministro es casi siempre el m\u00e1s costoso) que enfrentan las empresas de distribuci\u00f3n para entregar mercanc\u00eda en el \u00faltimo punto de entrega. La idea, basada en el concepto de crowdsourcing, es muy sencilla: pagar a individuos (viajeros, taxistas, estudiantes) para realizar la entrega en rutas que de todas maneras iban a utilizar.<br>\n\u2022\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Utilizando una variedad de sensores en veh\u00edculos comerciales y particulares, las empresas e individuos pueden recopilar datos ambientales (contaminaci\u00f3n de ozono y part\u00edculas, temperatura, humedad, densidad del tr\u00e1fico, ruido, condiciones de las calles, etc\u00e9tera), que representan informaci\u00f3n invaluable para autoridades, agencias ambientales y otras organizaciones.<br>\n\u00a0<br>\nHoy son visibles los adelantos en tecnolog\u00eda que impactan las decisiones diarias de autoridades, empresas y personas. Al mirar hacia adelante a\u00fan nos topamos con un sinn\u00famero de obst\u00e1culos que saltar: cambio de mentalidad, calidad de datos, privacidad, reglamentaci\u00f3n, factibilidad t\u00e9cnica. Sin embargo, en el largo plazo, cuando la tecnolog\u00eda y el an\u00e1lisis de datos tengan una influencia omnipresente en las actividades log\u00edsticas, estos obst\u00e1culos ser\u00e1n secundarios, ya que sus beneficios superar\u00e1n el costo y las oportunidades siempre ser\u00e1n impulsadas por el esp\u00edritu emprendedor.<br>\n\u00a0<br>\nNotas finales<br>\n<sup>1<\/sup> \u00abInternet de las cosas\u00bb se refiere a la interconexi\u00f3n digital de objetos cotidianos con Internet.<br>\n<sup>2<\/sup> <em>Google Self-Driving Car<\/em> es un proyecto de Google para desarrollar tecnolog\u00eda para veh\u00edculos aut\u00f3nomos.<br>\n\u00a0\n<\/body><button class=\"simplefavorite-button has-count\" data-postid=\"68168\" data-siteid=\"1\" data-groupid=\"1\" data-favoritecount=\"0\" style=\"\">Leer despu\u00e9s <i class=\"sf-icon-star-empty\"><\/i><span class=\"simplefavorite-button-count\" style=\"\">0<\/span><\/button>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las redes sociales, smartphones, sistemas GPS\u2026 generan miles de datos, que surgen desordenados, pero que al organizarlos son oro molido para gobiernos, empresas e individuos. Quien domine el lenguaje del Big Data marcar\u00e1 el rumbo y las tendencias en este mundo repleto de informaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[1487],"tags":[1886,109,280,2765,2766,110,198,2763,1130,2767,2490,2764,2768,111],"class_list":["post-68168","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-alta_direccion","tag-big-data","tag-empresa","tag-etica","tag-gps","tag-internetlogistica","tag-istmo","tag-liderazgo","tag-metropolis","tag-redes-sociales","tag-smartphnes","tag-social-media","tag-trafico","tag-transporte","tag-valores"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.2 (Yoast SEO v27.6) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Big Data: diamante en bruto de la era digital - Revista ISTMO<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_MX\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Big Data: diamante en bruto de la era digital\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Las redes sociales, smartphones, sistemas GPS\u2026 generan miles de datos, que surgen desordenados, pero que al organizarlos son oro molido para gobiernos, empresas e individuos. Quien domine el lenguaje del Big Data marcar\u00e1 el rumbo y las tendencias en este mundo repleto de informaci\u00f3n.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Revista ISTMO\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2015-01-09T20:10:36+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Revista ISTMO\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Revista ISTMO\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"14 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Revista ISTMO\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/4bb4e04f79b564f5bc9b544cc9b69c60\"},\"headline\":\"Big Data: diamante en bruto de la era digital\",\"datePublished\":\"2015-01-09T20:10:36+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/\"},\"wordCount\":2833,\"commentCount\":0,\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/istmo.mx\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2015\\\/01\\\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg\",\"keywords\":[\"Big Data\",\"empresa\",\"\u00e9tica\",\"GPS\",\"internetlog\u00edstica\",\"istmo\",\"liderazgo\",\"metr\u00f3polis\",\"redes sociales\",\"smartphnes\",\"social media\",\"tr\u00e1fico\",\"transporte\",\"valores\"],\"articleSection\":[\"Alta Direcci\u00f3n\"],\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/\",\"name\":\"Big Data: diamante en bruto de la era digital - Revista ISTMO\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/istmo.mx\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2015\\\/01\\\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg\",\"datePublished\":\"2015-01-09T20:10:36+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/4bb4e04f79b564f5bc9b544cc9b69c60\"},\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/istmo.mx\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2015\\\/01\\\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/istmo.mx\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2015\\\/01\\\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/2015\\\/01\\\/09\\\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Big Data: diamante en bruto de la era digital\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/\",\"name\":\"Revista ISTMO\",\"description\":\"Liderazgo con valores\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/4bb4e04f79b564f5bc9b544cc9b69c60\",\"name\":\"Revista ISTMO\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/856774a17a74f8f46348ed31f3e07a2801c5380414b0aaaa7109d0c2b708d1a5?s=96&d=mm&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/856774a17a74f8f46348ed31f3e07a2801c5380414b0aaaa7109d0c2b708d1a5?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/856774a17a74f8f46348ed31f3e07a2801c5380414b0aaaa7109d0c2b708d1a5?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Revista ISTMO\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\"],\"url\":\"https:\\\/\\\/dim-id.com\\\/pruebaentradas2023\\\/author\\\/admin\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Big Data: diamante en bruto de la era digital - Revista ISTMO","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/","og_locale":"es_MX","og_type":"article","og_title":"Big Data: diamante en bruto de la era digital","og_description":"Las redes sociales, smartphones, sistemas GPS\u2026 generan miles de datos, que surgen desordenados, pero que al organizarlos son oro molido para gobiernos, empresas e individuos. Quien domine el lenguaje del Big Data marcar\u00e1 el rumbo y las tendencias en este mundo repleto de informaci\u00f3n.","og_url":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/","og_site_name":"Revista ISTMO","article_published_time":"2015-01-09T20:10:36+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg","type":"","width":"","height":""}],"author":"Revista ISTMO","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Escrito por":"Revista ISTMO","Tiempo de lectura":"14 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/"},"author":{"name":"Revista ISTMO","@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/#\/schema\/person\/4bb4e04f79b564f5bc9b544cc9b69c60"},"headline":"Big Data: diamante en bruto de la era digital","datePublished":"2015-01-09T20:10:36+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/"},"wordCount":2833,"commentCount":0,"image":{"@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg","keywords":["Big Data","empresa","\u00e9tica","GPS","internetlog\u00edstica","istmo","liderazgo","metr\u00f3polis","redes sociales","smartphnes","social media","tr\u00e1fico","transporte","valores"],"articleSection":["Alta Direcci\u00f3n"],"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/","url":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/","name":"Big Data: diamante en bruto de la era digital - Revista ISTMO","isPartOf":{"@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg","datePublished":"2015-01-09T20:10:36+00:00","author":{"@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/#\/schema\/person\/4bb4e04f79b564f5bc9b544cc9b69c60"},"breadcrumb":{"@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/#breadcrumb"},"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/#primaryimage","url":"https:\/\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg","contentUrl":"https:\/\/istmo.mx\/wp-content\/uploads\/2015\/01\/IS335_AltaDir_03_principal.jpg"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/2015\/01\/09\/big-data-diamante-en-bruto-de-la-era-digital\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Big Data: diamante en bruto de la era digital"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/#website","url":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/","name":"Revista ISTMO","description":"Liderazgo con valores","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/#\/schema\/person\/4bb4e04f79b564f5bc9b544cc9b69c60","name":"Revista ISTMO","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/856774a17a74f8f46348ed31f3e07a2801c5380414b0aaaa7109d0c2b708d1a5?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/856774a17a74f8f46348ed31f3e07a2801c5380414b0aaaa7109d0c2b708d1a5?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/856774a17a74f8f46348ed31f3e07a2801c5380414b0aaaa7109d0c2b708d1a5?s=96&d=mm&r=g","caption":"Revista ISTMO"},"sameAs":["https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023"],"url":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/author\/admin\/"}]}},"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/68168","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=68168"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/68168\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=68168"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=68168"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=68168"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}