{"id":12773,"date":"2016-01-14T16:18:35","date_gmt":"2016-01-14T15:18:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/?p=12773"},"modified":"2025-12-11T17:37:22","modified_gmt":"2025-12-11T16:37:22","slug":"big-data-generando-nuevos-enfoques-a-traves-de-los-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/2016\/01\/big-data-generando-nuevos-enfoques-a-traves-de-los-datos\/","title":{"rendered":"Big Data: Generando nuevos enfoques a trav\u00e9s de los datos"},"content":{"rendered":"<p>Los <a title=\"L\u00edneas de Negocio de Ferrovial\" href=\"https:\/\/www.ferrovial.com\/es\/lineas-de-negocio\/\" target=\"_blank\" rel=\"dofollow\"> negocios de Ferrovial <\/a>y todos nosotros nos encontramos en un mundo cada vez m\u00e1s conectado que genera grandes vol\u00famenes de datos, a una velocidad mayor y con una variedad de or\u00edgenes y tipos. Poder tratar, mezclar, visualizar y entender los patrones y relaciones ocultas en los datos nos dar\u00e1 ventajas competitivas desde dos puntos de vista: el de la <strong>eficiencia operativa<\/strong> y el de la <strong>creaci\u00f3n de nuevos servicios<\/strong>.<\/p>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo empezar a explicarlo todo en este momento de ebullici\u00f3n sobre los datos en el que estamos?<\/h2>\n<p>Empecemos con un ejemplo, <a title=\"Car2Go p\u00e1gina web\" href=\"https:\/\/www.car2go.com\/es\/madrid\/\" target=\"_blank\" rel=\"dofollow\"> Car2Go ha llegado a Madrid<\/a> hace unas semanas\u2026 no s\u00e9 si ya hab\u00e9is visto alguno de sus 350 coches Smart rotulados en blanco y azul por las calles\u2026 es un ejemplo de disrupci\u00f3n e innovador de un modelo tradicional, el de alquiler de veh\u00edculos que todos conocemos convirti\u00e9ndolo gracias al <strong>uso de los datos<\/strong> en un <strong>modelo distinto<\/strong>. Es un servicio de alquiler de coches por minutos donde localizas el veh\u00edculo a trav\u00e9s de un app en un m\u00f3vil, lo abres con el m\u00f3vil, te subes y conduces. El parking en zona verde o azul en Madrid est\u00e1 incluido, as\u00ed que te ahorras sacar el ticket. Tener coche en Madrid es m\u00e1s f\u00e1cil que nunca, ya no tiene que ser tuyo, se comparte.<\/p>\n<h3>\u00bfC\u00f3mo se usan los datos en este ejemplo? De muchas formas, el negocio est\u00e1 basado en datos:<\/h3>\n<p>El coche tiene un mont\u00f3n de <strong>sensores del propio veh\u00edculo<\/strong> (cosa que les ayuda a mantener y conocer el estado de la flota) pero tambi\u00e9n recopilan informaci\u00f3n de c\u00f3mo conduces, si eres eficiente te bonifican y de cara a sus aseguradoras tienen muy claro el rating por conductor. Tienen informaci\u00f3n de la movilidad de los ciudadanos, patrones de uso, incidencias en la ciudad, tr\u00e1fico\u2026 y si le damos una pensada m\u00e1s, Car2Go pertenece al holding de empresa de <a title=\"Movilidad Mercedes-Benz\" href=\"https:\/\/www.mercedes-benz.com\/es\/mercedes-me\/movilidad\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\"> Mercedes<\/a>, que son los fabricantes de la flota, as\u00ed que de cara a nuevos modelos o mejoras en sus coches, tienen\u00a0 un mont\u00f3n de datos que poder usar en la fabricaci\u00f3n. Ciclo completo gracias a los datos y nuevo enfoque de un negocio tradicional.<\/p>\n<p>Es incre\u00edble la <strong>cantidad de datos que dejamos de nosotros<\/strong> y <strong>de nuestros comportamientos<\/strong>\u2026 pero esto de la<strong> huella digital<\/strong> que inconscientemente dejamos es un tema para otro d\u00eda\u2026<\/p>\n<p>Volviendo al tema de hoy, paremos un momento a entender <strong>3 conceptos<\/strong>: <strong>big data<\/strong>, <strong>IoT<\/strong> e<strong> Inteligencia Artificial<\/strong>.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Big Data<\/strong>: seguramente es un t\u00e9rmino conocido y escuchado ya por todos. Un analista de Gartner lo defini\u00f3 en 2001 como la tecnolog\u00eda capaz de <strong>procesar a gran velocidad<\/strong> grandes vol\u00famenes de <strong>datos<\/strong>, de diversos <strong>formatos<\/strong>: texto, v\u00eddeo, audio, im\u00e1genes.. proveniente de <strong>diversas fuentes<\/strong>.<\/li>\n<li><strong>IoT &#8211; Internet de las cosas:<\/strong> Hoy en d\u00eda tenemos un mont\u00f3n de dispositivos, desde el m\u00f3vil a un coche, a una farola, a un cubo de basura, con <strong>sensores interconectados<\/strong> entre ellos y conectados a Internet que generan una gran cantidad de datos que actualmente pueden ser procesado por las tecnolog\u00edas Big Data. IoT no es un concepto nuevo, pero justo ahora, por el momento en el que estamos est\u00e1 empezando a despegar.<\/li>\n<li>Pero todo esto sin inteligencia\u2026 sabe a poco. La <strong>Inteligencia Artificial (IA)<\/strong>, as\u00ed, en breve, se puede definir como la rama de la inform\u00e1tica encargada de la creaci\u00f3n de <strong>sistemas capaces de resolver problemas<\/strong> <strong>como lo har\u00eda una persona<\/strong>. Una de las cosas que hacen las personas cuando resolvemos problemas es aprender y cuando una m\u00e1quina utiliza el aprendizaje en su proceso de resoluci\u00f3n de problemas, entonces hablamos de Machine Learning (ML). Todo esto tampoco es nuevo, es un concepto creado en <a title=\"Samuel Arthur biografia Stanford University\" href=\"http:\/\/infolab.stanford.edu\/pub\/voy\/museum\/samuel.html\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\">1959 por Arthur Samuel \u2013 trabajador de IBM<\/a>. Arthur quer\u00eda crear un sistema para jugar a las damas contra \u00e9l, al principio lo dise\u00f1o\u00a0 escribiendo instrucci\u00f3n por instrucci\u00f3n lo que \u00e9l pens\u00f3 que la m\u00e1quina ten\u00eda que hacer, y cuando jugaba contra el ordenador, Arthur siempre ganaba\u2026 decidi\u00f3 entonces plantearlo de otra forma,\u00a0 ense\u00f1ar estrategia al ordenador, dejarlo jugar solo contra s\u00ed mismo, y cuando Arthur volvi\u00f3 a jugar nuevamente contra \u00e9l, el ordenador gan\u00f3, siendo siempre as\u00ed, no pudo volver a ganarle.\u00a0 Cre\u00f3 el primer sistema capaz de aprender en vez de ser simplemente un ejecutor de instrucciones programadas <strong>(Machine Learning)<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">Un paso m\u00e1s all\u00e1 del Machine Learning es el <strong><a title=\"El Pa\u00eds - art\u00edculo Deep Learning algoritmo Inteligencia Artificial\" href=\"http:\/\/www.eldiario.es\/hojaderouter\/tecnologia\/software\/moda-deep_learning-algoritmo-inteligencia_artificial_0_275772610.html\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\"> Deep Learning<\/a><\/strong>\u2026 una secuenciaci\u00f3n de modelos y algoritmos puestos en capas donde la salida de uno es la entrada del siguiente\u2026 pero esto es demasiado complejo y \u00abfriki\u00bb para un post de introducci\u00f3n al uso de datos\u2026 qued\u00e9monos con que la <strong>Inteligencia Artificial est\u00e1 cada d\u00eda m\u00e1s presente<\/strong> en muchas de las cosas con las que interactuamos, desde cu\u00e1ndo buscamos algo en <a title=\"Buscador Google\" href=\"https:\/\/www.google.es\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\">Google <\/a>y cometemos un error al escribirlo y aun as\u00ed Google encuentra lo que queremos buscar, hasta cuando <a title=\"Sigue Ferrovial en Facebook\" href=\"https:\/\/www.facebook.com\/ferrovial\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\"> Facebook <\/a>nos sugiere que etiquetemos a un amigo al haberlo reconocido en una de nuestras fotos\u2026 o todos aquellos que hablan con su m\u00f3vil (<a title=\"Siri de Apple\" href=\"http:\/\/www.apple.com\/es\/ios\/siri\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\"> Siri <\/a>o asistentes similares) donde se utilizan algoritmos de reconocimiento de voz\u2026 o en los peque\u00f1os electrodom\u00e9sticos que cada d\u00eda son m\u00e1s inteligentes y pueden tomar algunas decisiones de forma aut\u00f3noma.<\/p>\n<p>Estos tres conceptos est\u00e1n juntos en un momento perfecto para su desarrollo.\u00a0 Venimos de otras etapas que han servido de base y ahora, con las <strong>redes sociales<\/strong> totalmente extendidas, el <strong>cloud<\/strong>, <strong>sensores m\u00e1s asequibles<\/strong> y por todas partes, las tecnolog\u00edas innovadoras y las empresas buscando todos los canales posibles para relacionarse con los clientes y conseguir m\u00e1s datos esto no har\u00e1 m\u00e1s que<strong> evolucionar y revolucionar<\/strong> <strong>la forma en la que interactuamos<\/strong> entre nosotros y con el mundo.<\/p>\n<p>Hoy tenemos muchos m\u00e1s datos y capacidad para entender el mundo, sin embargo.. solo la parte t\u00e9cnica no es suficiente, los datos por s\u00ed solos no significan nada, es necesario <strong>entender el contexto<\/strong>.<\/p>\n<p>Todos sabemos lo que supone usar datos\/frases fuera de contexto\u2026 no valen para nada.\u00a0 <strong>Para entender el contexto se necesitan personas<\/strong>, expertas en el tema que se est\u00e1 analizando, pero tambi\u00e9n personas con otros puntos de vista que puedan aportar <strong>otra visi\u00f3n<\/strong> complementaria. El an\u00e1lisis de datos no es solo un tema de IT, de hecho solo con la tecnolog\u00eda no podr\u00eda entenderse este contexto que es una parte fundamental para generar valor, hacen falta <strong>equipos multidisciplinares<\/strong> que trabajen juntos que se hagan <strong>preguntas<\/strong> y que pongan a su servicio los avances tecnol\u00f3gicos como una ayuda a la b\u00fasqueda de respuestas.<\/p>\n<p>M\u00e1s datos, ya no solo es m\u00e1s, <strong>m\u00e1s datos es distinto<\/strong>, m\u00e1s datos nos da <strong>nuevos enfoques<\/strong> y por eso est\u00e1n apareciendo nuevas disciplinas para entender el mundo que sin duda revolucionar\u00e1n nuestras vidas y la forma en la que nos relacionamos.<\/p>\n<p>Utilizando las nuevas tecnolog\u00edas, los datos que hoy tenemos, entendiendo el contexto y poniendo a la Inteligencia \u2013 la nuestra y la artificial &#8211;\u00a0 a trabajar aparecen cosas como la visi\u00f3n artificial que junto con el Deep Learning est\u00e1n siendo, por ejemplo, capaces de reconocer los patrones de las c\u00e9lulas cancer\u00edgenas fundamental para la investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer, o los nuevos transportes donde los veh\u00edculos aut\u00f3nomos son ya una realidad, o el marketing que ve en la neurociencia una l\u00ednea que le abrir\u00e1 nuevas oportunidades de potenciar compras a trav\u00e9s de entender los est\u00edmulos que nos llegan o ejemplos de tantas y tantas nuevas empresas y empresas tradicionales que est\u00e1n dando nuevos enfoques a trav\u00e9s del uso de los datos, tantos casos que hacen de datos cotidianos algo extraordinario, tantas cosas que est\u00e1n llegando, que me quedo sin palabras para incluirlo todo en este post.<\/p>\n<p>Estamos en un momento de ebullici\u00f3n, donde el desarrollo de capacidades anal\u00edticas avanzadas como la capacidad de predecir qu\u00e9 pasar\u00e1 puede ayudar a las personas y a los negocios a organizarse adelant\u00e1ndose a los acontecimientos, a <strong>tomar decisiones basadas en datos<\/strong>, en definitiva a ser m\u00e1s <strong>eficientes<\/strong>.\u00a0 Y como ocurr\u00eda en ejemplos de negocios tradicionales, un buen uso de los datos, el trabajo en equipo y los adelantos t\u00e9cnicos pueden llevarnos a nuevos enfoques.<\/p>\n<p>Un momento <strong>apasionante<\/strong> con mil retos que abordar, \u00bfverdad? Es una \u00e9poca curiosa en la que trabajar <strong>juntos<\/strong>.<\/p>\n<p><em>Un art\u00edculo de Ana Salgado<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los negocios de Ferrovial y todos nosotros nos encontramos en un mundo cada vez m\u00e1s conectado que genera grandes vol\u00famenes de datos, a una velocidad mayor y con una variedad de or\u00edgenes y tipos. 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Marketing por la EOI y GMP (Global Management Program) por ESADE. M\u00e1s de 11 a\u00f1os de experiencia en el \u00e1rea IT gestionando equipos multiculturales para dar respuesta al negocio. Experiencia internacional en diversos sectores: Telecomunicaciones, Banca, Transportes e Inteligencia de Negocio. Actualmente gerente del DataLAB en Ferrovial donde trabajan con nuevas teconolog\u00edas: big data, Internet de las Cosas (IoT) y anal\u00edtica avanzada. Apasionada de hacer cosas con datos, de trabajar con y para las personas, de re\u00edr y de la m\u00fasica."}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12773","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12773"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12773\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":54434,"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12773\/revisions\/54434"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/12788"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12773"}],"wp:term":[{"taxonomy":"nivel-1","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/nivel-1?post=12773"},{"taxonomy":"nivel-2","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/nivel-2?post=12773"},{"taxonomy":"nivel-3","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/nivel-3?post=12773"},{"taxonomy":"nivel-4","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/nivel-4?post=12773"},{"taxonomy":"nivel-5","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/nivel-5?post=12773"},{"taxonomy":"topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/topic?post=12773"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=12773"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}