Francisco Javier Antón, de la Fundación Big Data, habló de la transformación de las empresas gracias al Big Data en el Foro de Aseamac celebrado en Madrid.
Apuntó que el Big Data es el nuevo petróleo, por la valía de su gestión. La Fundación Big Data se constituye en 2013 como una fundación sin ánimo de lucro.El problema que afecta hoy a España son las cifras de empleo, han acabado un proyecto de inclusión juvenil, así como ayudar a las personas que se han quedado obsoletas en tecnología.
Otro de los proyectos es montar el Clúster Big Data Madrid, con muchas empresas involucradas, que buscan servicio comunes asociados a las nuevas tecnologías.
En los 8 primeros puestos de Bolsa a nivel mundial hay 8 empresas tecnológicas, eso da una idea hacia donde va la sociedad.
España destina el 2% a I+D+i
Las empresas se han transformado y en el centro de todas sus actividades está el cliente.
Hablamos de transformación digital, pero se trata de hacer cambios de procesos, cambiar marco regulatorio, cambiar metodologías, cambiar a las personas, etc.
Han cambiado tanto los procesos como los objetivos.
La transformación está en el centro del Big Data, Blockchain, IoT, Inteligencia artificial, Robótica y Realidad Aumentada., todo dentro del Cloud Computing (Proceso y almacenamiento), gracias a la red 5G, teniendo siempre presente la ciberseguridad.
Para 2022 la adaptación de las empresas a las nuevas tecnologías y Big Data es una prioridad.
El Big Data
Antiguamente con los datos, depurábamos la información, adquiríamos conocimiento y tomábamos acciones. El problema es que ha aumentado muchísimo el volumen de datos.
El volumen de datos se duplica cada seis meses y es fundamental manejarlos.
Hay que tener en cuenta aspectos como veracidad de datos, valor y velocidad con la que recibimos esos datos. La inteligencia está en la parte de valor que ofrecen esos datos.
En Big data todos los datos son aprovechables, por eso se guardan todos los datos.
Realizar un proyecto BIG DATA
Para hacer un proyecto Big Data, contamos con muchos datos públicos que se pueden utilizar.
Hay que limpiar y transformar e integrar los datos, así como identificar las fuentes de datos.
Con ellos, analizar y generar modelos.
