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IBM Watson computación cognitiva, gracias a los avances en Machine Learning Big Data

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Por: Álvaro Ortiz y Tomasa Rodrigo, de BBVA Research

El coronavirus ha entrado en nuestras vidas de manera silenciosa, pero como un tsunami. Su velocidad de propagación ha puesto de manifiesto la necesidad de información en tiempo real y alta definición. Es ahora, más que nunca, cuando se refuerza el valor de los datos para realizar un diagnóstico detallado de la situación y sus consecuencias y reaccionar de manera ágil. El big data nos ayuda a entender dónde estamos y vislumbrar dónde vamos, adelantándonos a la publicación de cifras oficiales y proporcionándonos un margen de maniobra de oro para diseñar estrategias inteligentes.

Tanto en información estructurada como no estructurada, las fuentes son múltiples. Los datos de movilidad de nuestros dispositivos móviles, indicadores de tráfico, el texto de los periódicos, el análisis de las redes sociales, los pagos o transacciones financieras muestran señales claras de cómo nos comportamos y tomamos decisiones. Manteniendo siempre estrictas políticas de privacidad, es una información que, por su valor estratégico y por el bien social, no podemos desperdiciar.

Los datos económicos reflejan una clara señal en tiempo real y alta definición de cómo han cambiado, por ejemplo, nuestros patrones de consumo. Nuestro análisis de big data en BBVA Research muestra que el gasto con tarjeta en bienes y servicios se ha ajustado rápidamente con una caída cercana al 60% en términos nominales desde la segunda semana de marzo hasta la actualidad en relación al año pasado. No obstante, el ajuste ha variado notablemente en función de variables como la necesidad del bien, la posibilidad o no del consumo online del producto, y el efecto de la restricción a la movilidad sobre su consumo.

Por ejemplo, mientras que se produjeron inicialmente fuertes aumentos de gasto con tarjeta en bienes de primera necesidad como los alimentos (cerca de un 90% desde mitad de marzo comparado con el año anterior) y los productos farmacéuticos, impulsados por el miedo, estos se están ya normalizando. Otros bienes de menor necesidad, como textil y calzado, han tenido un mayor ajuste.

El hecho de que el consumo pueda realizarse online desde casa gracias a las nuevas tecnologías está siendo también relevante. En general, se ha producido cierto efecto sustitución con una mayor resistencia al ajuste en las compras por internet, salvo en algunos servicios. Por ejemplo, las compras online en alimentación y grandes superficies han crecido entre un 120-140% desde la implementación del estado de alarma.

La movilidad ha sido, sin duda, una variable clave y ha afectado tremendamente al gasto turístico, agencias de viaje, aerolíneas, hoteles, ocio y restauración. El impacto negativo de la restricción a la movilidad ha sido casi de uno a uno. Si distinguimos el consumo por el origen nacional o extranjero del consumidor, el impacto se amplifica aún más. El gasto en tarjeta realizado por turistas extranjeros comenzó a caer con fuerza a finales de febrero y se sitúa en niveles prácticamente nulos en la actualidad.

De la información que tenemos por el lado de la oferta en otros países, sabemos que el impacto en la agricultura y en la industria ha sido menor, mientras que en algunos servicios como turismo, restauración y el sector de la construcción se han visto más afectados.

La riqueza de la información y la inmediatez que proporciona el big data permite implementar estrategias de política económica más ajustadas a sus objetivos, reducir el problema de los retrasos en la implementación de las medidas, y evaluar en tiempo cuasi real los efectos de algunas de ellas. No es de extrañar, por tanto, el énfasis reciente y creciente por parte de los bancos centrales y los Gobiernos en el desarrollo del uso del big data y la inteligencia artificial. Poco a poco lo irán incorporando a sus decisiones diarias.

Y no, no podemos evitar que los shocks económicos, geopolíticos, pandemias o desastres naturales continúen afectándonos. Pero sí tener un diagnóstico en tiempo real y en alta definición que nos permita dar respuestas más rápidas y certeras, y que permitan planificar una estrategia de salida más inteligente. Atentos a la recuperación, que vendrá y será rápida. No sabemos cuándo, pero gracias a la tecnología y al big data podremos saberlo antes para reaccionar mejor.

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BBVA Research: El coronavirus y el big data, economía en tiempo real y alta definición

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Por: Álvaro Ortiz y Tomasa Rodrigo, de BBVA Research El coronavirus ha entrado en nuestras vidas de manera silenciosa, pero como un tsunami. Su velocidad de propagación ha puesto de manifiesto la necesidad de información en tiempo real y alta definición.

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Apps contra el coronavirus | Apple y Google se unen contra la COVID-19 y crearán un sistema de seguimiento

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Este viernes, Apple y Google anunciaron una asociación conjunta para construir un sistema de seguimiento de contactos y rastrear la propagación de COVID-19 mediante el uso de transmisiones Bluetooth de baja energía (BLE) en conjunto con aplicaciones aprobadas de organizaciones de salud.

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Todos formamos parte de ese gran crecimiento de datos

1. Introducción

El primer cuestionamiento que posiblemente llegue a su mente en este momento es ¿Qué es Big Data y porqué se ha vuelto tan importante? pues bien, en términos generales podríamos referirnos como a la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados y semi estructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis. De tal manera que, el concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Sin embargo, Big Data no se refiere a alguna cantidad en específico, ya que es usualmente utilizado cuando se habla en términos de petabytes y exabytes de datos. Entonces ¿Cuánto es demasiada información de manera que sea elegible para ser procesada y analizada utilizando Big Data? Analicemos primeramente en términos de bytes:
Gigabyte = 10⁹ = 1,000,000,000
Terabyte = 10¹² = 1,000,000,000,000
Petabyte = 10¹⁵ = 1,000,000,000,000,000
Exabyte = 10¹⁸ = 1,000,000,000,000,000,000
Además del gran de información, esta existe en una gran de datos que pueden ser representados de diversas maneras en todo el mundo, por ejemplo de dispositivos móviles, audio, video, sistemas GPS, incontables sensores digitales en equipos industriales, automóviles, medidores eléctricos, veletas, anemómetros, etc., los cuales pueden medir y comunicar el posicionamiento, movimiento, vibración, temperatura, humedad y hasta los cambios químicos que sufre el aire, de tal forma que las aplicaciones que analizan estos datos requieren que la de respuesta sea lo demasiado rápida para lograr obtener la información correcta en el momento preciso. Estas son las características principales de una oportunidad para Big Data.

Es importante entender que las bases de datos convencionales son una parte importante y relevante para una solución analítica. De hecho, se vuelve mucho más vital cuando se usa en conjunto con la plataforma de Big Data. Pensemos en nuestras manos izquierda y derecha, cada una ofrece fortalezas individuales para cada tarea en específico. Por ejemplo, un beisbolista sabe que una de sus manos es mejor para lanzar la pelota y la otra para atraparla; puede ser que cada mano intente hacer la actividad de la otra, mas sin embargo, el resultado no será el más óptimo.

2. ¿De dónde proviene toda esa información?

Los seres humanos estamos creando y almacenando información constantemente y cada vez más en cantidades astronómicas. Se podría decir que si todos los bits y bytes de datos del último año fueran guardados en CD's, se generaría una gran torre desde la Tierra hasta la Luna y de regreso.

Esta contribución a la acumulación masiva de datos la podemos encontrar en diversas industrias, las compañías mantienen grandes cantidades de datos transaccionales, reuniendo información acerca de sus clientes, proveedores, operaciones, etc., de la misma manera sucede con el sector público. En muchos países se administran enormes bases de datos que contienen datos de censo de población, registros médicos, impuestos, etc., y si a todo esto le añadimos transacciones financieras realizadas en línea o por dispositivos móviles, análisis de redes sociales (en Twitter son cerca de 12 Terabytes de tweets creados diariamente y Facebook almacena alrededor de 100 Petabytes de fotos y videos), ubicación geográfica mediante coordenadas GPS, en otras palabras, todas aquellas actividades que la mayoría de nosotros realizamos varias veces al día con nuestros "smartphones", estamos hablando de que se generan alrededor de 2.5 quintillones de bytes diariamente en el mundo.

1 quintillón = 10 ³⁰ = 1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000

De acuerdo con un estudio realizado por Cisco[1], entre el 2011 y el 2016 la cantidad de tráfico de datos móviles crecerá a una tasa anual de 78%, así como el número de dispositivos móviles conectados a Internet excederá el número de habitantes en el planeta. Las naciones unidas proyectan que la población mundial alcanzará los 7.5 billones para el 2016 de tal modo que habrá cerca de 18.9 billones de dispositivos conectados a la red a escala mundial, esto conllevaría a que el tráfico global de datos móviles alcance 10.8 Exabytes mensuales o 130 Exabytes anuales. Este volumen de tráfico previsto para 2016 equivale a 33 billones de DVDs anuales o 813 cuatrillones de mensajes de texto.

Pero no solamente somos los seres humanos quienes contribuimos a este crecimiento enorme de información, existe también la comunicación denominada máquina a máquina (M2M machine-to-machine) cuyo valor en la creación de grandes cantidades de datos también es muy importante. Sensores digitales instalados en contenedores para determinar la ruta generada durante una entrega de algún paquete y que esta información sea enviada a las compañías de transportación, sensores en medidores eléctricos para determinar el consumo de energía a intervalos regulares para que sea enviada esta información a las compañías del sector energético. Se estima que hay más de 30 millones de sensores interconectados en distintos sectores como automotriz, transportación, industrial, servicios, comercial, etc. y se espera que este número crezca en un 30% anualmente.

3. ¿Qué tipos de datos debo explorar?

Muchas organizaciones se enfrentan a la pregunta sobre ¿qué información es la que se debe analizar?, sin embargo, el cuestionamiento debería estar enfocado hacia ¿qué problema es el que se está tratando de resolver?.[2]

Si bien sabemos que existe una amplia variedad de tipos de datos a analizar, una buena clasificación nos ayudaría a entender mejor su representación, aunque es muy probable que estas categorías puedan extenderse con el avance tecnológico.

Figura 1. Tipos de datos de Big Data[2]
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1.- Web and Social Media: Incluye contenido web e información que es obtenida de las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, etc, blogs.

2.- Machine-to-Machine (M2M): M2M se refiere a las tecnologías que permiten conectarse a otros dispositivos. M2M utiliza dispositivos como sensores o medidores que capturan algún evento en particular (velocidad, temperatura, presión, variables meteorológicas, variables químicas como la salinidad, etc.) los cuales transmiten a través de redes alámbricas, inalámbricas o híbridas a otras aplicaciones que traducen estos eventos en información significativa.

3.- Big Transaction Data: Incluye registros de facturación, en telecomunicaciones registros detallados de las llamadas (CDR), etc. Estos datos transaccionales están disponibles en formatos tanto semiestructurados como no estructurados.

4.- Biometrics: Información biométrica en la que se incluye huellas digitales, escaneo de la retina, reconocimiento facial, genética, etc. En el área de seguridad e inteligencia, los datos biométricos han sido información importante para las agencias de investigación.

5.- Human Generated: Las personas generamos diversas cantidades de datos como la información que guarda un call center al establecer una llamada telefónica, notas de voz, correos electrónicos, documentos electrónicos, estudios médicos, etc.

4. Componentes de una plataforma Big Data

Las organizaciones han atacado esta problemática desde diferentes ángulos. Todas esas montañas de información han generado un costo potencial al no descubrir el gran valor asociado. Desde luego, el ángulo correcto que actualmente tiene el liderazgo en términos de popularidad para analizar enormes cantidades de información es la plataforma de código abierto Hadoop.

Hadoop está inspirado en el proyecto de Google File System(GFS) y en el paradigma de programación MapReduce, el cual consiste en dividir en dos tareas ( mapper - reducer) para manipular los datos distribuidos a nodos de un clúster logrando un alto paralelismo en el procesamiento.[5] Hadoop está compuesto de tres piezas: Hadoop Distributed File System (HDFS), Hadoop MapReduce y Hadoop Common.

Hadoop Distributed File System(HDFS)
Los datos en el clúster de Hadoop son divididos en pequeñas piezas llamadas bloques y distribuidas a través del clúster; de esta manera, las funciones map y reduce pueden ser ejecutadas en pequeños subconjuntos y esto provee de la escalabilidad necesaria para el procesamiento de grandes volúmenes.

La siguiente figura ejemplifica como los bloques de datos son escritos hacia HDFS. Observe que cada bloque es almacenado tres veces y al menos un bloque se almacena en un diferente rack para lograr redundancia.

Figura 2. Ejemplo de HDFS
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Hadoop MapReduce
MapReduce es el núcleo de Hadoop. El término MapReduce en realidad se refiere a dos procesos separados que Hadoop ejecuta. El primer proceso map, el cual toma un conjunto de datos y lo convierte en otro conjunto, donde los elementos individuales son separados en tuplas (pares de llave/valor). El proceso reduce obtiene la salida de map como datos de entrada y combina las tuplas en un conjunto más pequeño de las mismas. Una fase intermedia es la denominada Shuffle la cual obtiene las tuplas del proceso map y determina que nodo procesará estos datos dirigiendo la salida a una tarea reduce en específico.

La siguiente figura ejemplifica un flujo de datos en un proceso sencillo de MapReduce.
Haga clic para ampliar la imagen Figura 3. Ejemplo de MapReduce
Hadoop Common
Hadoop Common Components son un conjunto de librerías que soportan varios subproyectos de Hadoop.
Además de estos tres componentes principales de Hadoop, existen otros proyectos relacionados los cuales son definidos a continuación:

Es un proyecto de Apache que provee servicios de serialización. Cuando se guardan datos en un archivo, el esquema que define ese archivo es guardado dentro del mismo; de este modo es más sencillo para cualquier aplicación leerlo posteriormente puesto que el esquema esta definido dentro del archivo.

Cassandra es una base de datos no relacional distribuida y basada en un modelo de almacenamiento de <clave-valor>, desarrollada en Java. Permite grandes volúmenes de datos en forma distribuida. Twitter es una de las empresas que utiliza Cassandra dentro de su plataforma.

Diseñado para la colección y análisis a gran escala de "logs". Incluye un toolkit para desplegar los resultados del análisis y monitoreo.

Tal como su nombre lo indica, su tarea principal es dirigir los datos de una fuente hacia alguna otra localidad, en este caso hacia el ambiente de Hadoop. Existen tres entidades principales: sources, decorators y sinks. Un source es básicamente cualquier fuente de datos, sink es el destino de una operación en específico y un decorator es una operación dentro del flujo de datos que transforma esa información de alguna manera, como por ejemplo comprimir o descomprimir los datos o alguna otra operación en particular sobre los mismos.

Es una base de datos columnar (column-oriented database) que se ejecuta en HDFS. HBase no soporta SQL, de hecho, HBase no es una base de datos relacional. Cada tabla contiene filas y columnas como una base de datos relacional. HBase permite que muchos atributos sean agrupados llamándolos familias de columnas, de tal manera que los elementos de una familia de columnas son almacenados en un solo conjunto. Eso es distinto a las bases de datos relacionales orientadas a filas, donde todas las columnas de una fila dada son almacenadas en conjunto. Facebook utiliza HBase en su plataforma desde Noviembre del 2010.

Es una infraestructura de data warehouse que facilita administrar grandes conjuntos de datos que se encuentran almacenados en un ambiente distribuido. Hive tiene definido un lenguaje similar a SQL llamado Hive Query Language(HQL), estas sentencias HQL son separadas por un servicio de Hive y son enviadas a procesos MapReduce ejecutados en el cluster de Hadoop.
El siguiente es un ejemplo en HQL para crear una tabla, cargar datos y obtener información de la tabla utilizando Hive:

CREATE TABLE Tweets (from_user STRING, userid BIGINT, tweettext STRING, retweets INT)
COMMENT 'This is the Twitter feed table'
STORED AS SEQUENCEFILE;
LOAD DATA INPATH 'hdfs://node/tweetdata' INTO TABLE TWEETS;
SELECT from_user, SUM(retweets)
FROM TWEETS
GROUP BY from_user;

Fue donado por IBM a la comunidad de software libre. Query Language for Javascript Object Notation (JSON) es un lenguaje funcional y declarativo que permite la explotación de datos en formato JSON diseñado para procesar grandes volúmenes de información. Para explotar el paralelismo, Jaql reescribe los queries de alto nivel (cuando es necesario) en queries de "bajo nivel" para distribuirlos como procesos MapReduce.

Internamente el motor de Jaql transforma el query en procesos map y reduce para reducir el tiempo de desarrollo asociado en analizar los datos en Hadoop. Jaql posee de una infraestructura flexible para administrar y analizar datos semiestructurados como XML, archivos CSV, archivos planos, datos relacionales, etc.

Es un proyecto de Apache bastante popular para realizar búsquedas sobre textos. Lucene provee de librerías para indexación y búsqueda de texto. Ha sido principalmente utilizado en la implementación de motores de búsqueda (aunque hay que considerar que no tiene funciones de "crawling" ni análisis de documentos HTML ya incorporadas). El concepto a nivel de arquitectura de Lucene es simple, básicamente los documentos ( document) son dividos en campos de texto ( fields) y se genera un índice sobre estos campos de texto. La indexación es el componente clave de Lucene, lo que le permite realizar búsquedas rápidamente independientemente del formato del archivo, ya sean PDFs, documentos HTML, etc.

Como pudo haber notado, existen varios procesos que son ejecutados en distintos momentos los cuales necesitan ser orquestados para satisfacer las necesidades de tan complejo análisis de información.

Oozie es un proyecto de código abierto que simplifica los flujos de trabajo y la coordinación entre cada uno de los procesos. Permite que el usuario pueda definir acciones y las dependencias entre dichas acciones.

Un flujo de trabajo en Oozie es definido mediante un grafo acíclico llamado Directed Acyclical Graph (DAG), y es acíclico puesto que no permite ciclos en el grafo; es decir, solo hay un punto de entrada y de salida y todas las tareas y dependencias parten del punto inicial al punto final sin puntos de retorno. Un ejemplo de un flujo de trabajo en Oozie se representa de la siguiente manera:

Figura 4. Flujo de trabajo en Oozie
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Inicialmente desarrollado por Yahoo para permitir a los usuarios de Hadoop enfocarse más en analizar todos los conjuntos de datos y dedicar menos tiempo en construir los programas MapReduce. Tal como su nombre lo indica al igual que cualquier cerdo que come cualquier cosa, el lenguaje PigLatin fue diseñado para manejar cualquier tipo de dato y Pig es el ambiente de ejecución donde estos programas son ejecutados, de manera muy similar a la relación entre la máquina virtual de Java (JVM) y una aplicación Java.

ZooKeeper es otro proyecto de código abierto de Apache que provee de una infraestructura centralizada y de servicios que pueden ser utilizados por aplicaciones para asegurarse de que los procesos a través de un cluster sean serializados o sincronizados.
Internamente en ZooKeeper una aplicación puede crear un archivo que se persiste en memoria en los servidores ZooKeeper llamado znode. Este archivo znode puede ser actualizado por cualquier nodo en el cluster, y cualquier nodo puede registrar que sea informado de los cambios ocurridos en ese znode; es decir, un servidor puede ser configurado para "vigilar" un znode en particular. De este modo, las aplicaciones pueden sincronizar sus procesos a través de un cluster distribuido actualizando su estatus en cada znode, el cual informará al resto del cluster sobre el estatus correspondiente de algún nodo en específico.

Como podrá observar, más allá de Hadoop, una plataforma de Big Data consiste de todo un ecosistema de proyectos que en conjunto permiten simplificar, administrar, coordinar y analizar grandes volúmenes de información.

5. Big Data y el campo de investigación

Los científicos e investigadores han analizado datos desde ya hace mucho tiempo, lo que ahora representa el gran reto es la escala en la que estos son generados.

Esta explosión de "grandes datos" está transformando la manera en que se conduce una investigación adquiriendo habilidades en el uso de Big Data para resolver problemas complejos relacionados con el descubrimiento científico, investigación ambiental y biomédica, educación, salud, seguridad nacional, entre otros.

De entre los proyectos que se pueden mencionar donde se ha llevado a cabo el uso de una solución de Big Data se encuentran:

El Language, Interaction and Computation Laboratory (CLIC) en conjunto con la Universidad de Trento en Italia, son un grupo de investigadores cuyo interés es el estudio de la comunicación verbal y no verbal tanto con métodos computacionales como cognitivos.

Lineberger Comprehensive Cancer Center - Bioinformatics Group utiliza Hadoop y HBase para analizar datos producidos por los investigadores de The Cancer Genome Atlas(TCGA) para soportar las investigaciones relacionadas con el cáncer.

El PSG College of Technology, India, analiza múltiples secuencias de proteínas para determinar los enlaces evolutivos y predecir estructuras moleculares. La naturaleza del algoritmo y el paralelismo computacional de Hadoop mejora la velocidad y exactitud de estas secuencias.

La Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas utiliza Hadoop para apoyar su proyecto de investigación relacionado con el sistema de inteligencia territorial de la ciudad de Bogotá.

La Universidad de Maryland es una de las seis universidades que colaboran en la iniciativa académica de cómputo en la nube de IBM/Google. Sus investigaciones incluyen proyectos en la lingüistica computacional (machine translation), modelado del lenguaje, bioinformática, análisis de correo electrónico y procesamiento de imágenes.

Para más referencias en el uso de Hadoop puede dirigirse a :
http://wiki.apache.org/hadoop/PoweredBy

El Instituto de Tecnología de la Universidad de Ontario (UOIT) junto con el Hospital de Toronto utilizan una plataforma de big data para análisis en tiempo real de IBM ( IBM InfoSphere Streams), la cual permite monitorear bebés prematuros en las salas de neonatología para determinar cualquier cambio en la presión arterial, temperatura, alteraciones en los registros del electrocardiograma y electroencefalograma, etc., y así detectar hasta 24 horas antes aquellas condiciones que puedan ser una amenaza en la vida de los recién nacidos.

Los laboratorios Pacific Northwest National Labs(PNNL) utilizan de igual manera IBM InfoSphere Streams para analizar eventos de medidores de su red eléctrica y en tiempo real verificar aquellas excepciones o fallas en los componentes de la red, logrando comunicar casi de manera inmediata a los consumidores sobre el problema para ayudarlos en administrar su consumo de energía eléctrica.[3]

La esclerosis múltiple es una enfermedad del sistema nervioso que afecta al cerebro y la médula espinal. La comunidad de investigación biomédica y la Universidad del Estado de Nueva York (SUNY) están aplicando análisis con big data para contribuir en la progresión de la investigación, diagnóstico, tratamiento, y quizás hasta la posible cura de la esclerosis múltiple.[4]

Con la capacidad de generar toda esta información valiosa de diferentes sistemas, las empresas y los gobiernos están lidiando con el problema de analizar los datos para dos propósitos importantes: ser capaces de detectar y responder a los acontecimientos actuales de una manera oportuna, y para poder utilizar las predicciones del aprendizaje histórico. Esta situación requiere del análisis tanto de datos en movimiento (datos actuales) como de datos en reposo (datos históricos), que son representados a diferentes y enormes volúmenes, variedades y velocidades.

6. Conclusiones

La naturaleza de la información hoy es diferente a la información en el pasado. Debido a la abundacia de sensores, micrófonos, cámaras, escáneres médicos, imágenes, etc. en nuestras vidas, los datos generados a partir de estos elementos serán dentro de poco el segmento más grande de toda la información disponible.
El uso de Big Data ha ayudado a los investigadores a descubrir cosas que les podrían haber tomado años en descubrir por si mismos sin el uso de estas herramientas, debido a la velocidad del análisis, es posible que el analista de datos pueda cambiar sus ideas basándose en el resultado obtenido y retrabajar el procedimiento una y otra vez hasta encontrar el verdadero valor al que se está tratando de llegar.

Como se pudo notar en el presente artículo, implementar una solución alrededor de Big Data implica de la integración de diversos componentes y proyectos que en conjunto forman el ecosistema necesario para analizar grandes cantidades de datos.
Sin una plataforma de Big Data se necesitaría que desarrollar adicionalmente código que permita administrar cada uno de esos componentes como por ejemplo: manejo de eventos, conectividad, alta disponibilidad, seguridad, optimización y desempeño, depuración, monitoreo, administración de las aplicaciones, SQL y scripts personalizados.
IBM cuenta con una plataforma de Big Data basada en dos productos principales: IBM InfoSphere BigInsights™ e IBM InfoSphere Streams™, además de su reciente adquisición Vivisimo, los cuales están diseñados para resolver este tipo de problemas. Estas herramientas están construidas para ser ejecutadas en sistemas distribuidos a gran escala diseñados para tratar con grandes volúmenes de información, analizando tanto datos estructurados como no estructurados.

Dentro de la plataforma de IBM existen más de 100 aplicaciones de ejemplo recolectadas del trabajo que se ha realizado internamente en la empresa para casos de uso e industrias específicas. Estos aplicativos están implementados dentro de la solución de manera que las organizaciones puedan dedicar su tiempo a analizar y no a implementar.

7. Referencias

1. Cisco, Internet será cuatro veces más grande en 2016, Artículo Web http://www.cisco.com/web/ES/about/press/2012/2012-05-30-internet-sera-cuatro-veces-mas-grande-en-2016--informe-vini-de-cisco.html

2. Soares Sunil, Not Your Type? Big Data Matchmaker On Five Data Types You Need To Explore Today, Artículo Web http://www.dataversity.net/not-your-type-big-data-matchmaker-on-five-data-types-you-need-to-explore-today/

3. Clegg Dai, Big Data: The Data Velocity Discussion, Artículo Web http://thinking.netezza.com/blog/big-data-data-velocity-discussion

4. Kobielus James, Big Data Analytics Helps Researchers Drill Deeper into Multiple Sclerosis, Artículo Web http://thinking.netezza.com/blog/big-data-analytics-helps-researchers-drill-deeper-multiple-sclerosis

5. Aprenda más acerca de Apache Hadoop en http://hadoop.apache.org/

6. Zikopolous Paul, Deroos Dirk, Deutsch Tom, Lapis George, Understanding Big Data: Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data, McGraw-Hill, 2012

7. Foster Kevin, Nathan Senthil, Rajan Deepak, Ballard Chuck, IBM InfoSphere Streams: Assembling Continuous Insight in the Information Revolution, IBM RedBooks, 2011

Recursos para Descargar

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Debido al gran avance que existe día con día en las tecnologías de información, las organizaciones se han tenido que enfrentar a nuevos desafíos que les permitan analizar, descubrir y entender más allá de lo que sus herramientas tradicionales reportan sobre su información, al mismo tiempo que durante los últimos años el gran crecimiento de las aplicaciones disponibles en internet (geo-referenciamiento, redes sociales, etc.)

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Un estudio de BBVA Research usa técnicas de 'big data' para monitorizar la información en medios de comunicación sobre el COVID-19 en todo el mundo. Analizando noticias de más de 80.000 publicaciones 'online' en más de 100 idiomas, concluye que tanto el sentimiento de las noticias como su cobertura ofrecen información valiosa sobre el desarrollo de la pandemia y el grado en el que afecta a la economía o la política. Además se observa que, en general, el estrés mediático (más noticias y/o más negativas) aumenta con el número de contagios.

Este informe mide el ' Media stress index', es decir, el estrés mediático entorno al COVID-19, a través de dos parámetros: la cantidad de noticias generadas y el sentimiento o tono de estas noticias. Para ello, tiene en cuenta todas las noticias 'online' que hablan sobre el coronavirus en medios a escala mundial, en más de 170 países, analizando la semántica de cada artículo identificado.

Este índice muestra una clara correlación con el número de nuevas personas infectadas. La preocupación y cobertura mediática aumentan a medida que la pandemia se ha ido extendiendo globalmente: en los países donde mayor es la epidemia hay más cobertura y más negatividad. Igualmente, el índice muestra cómo el tono informativo es más optimista según el número de contagios va disminuyendo.

Así, los datos muestran cómo EE. UU. ha tomado el relevo a China como principal foco de la pandemia, también a nivel informativo. En el sur de Europa, destacan los países más afectados por la crisis sanitaria: Italia, España y Francia, con el mayor número de noticias negativas pero, donde a pesar de todo, el tono de la prensa pasa a ser más neutro en las últimas semanas, al tiempo que se va conteniendo la pandemia. En América Latina, Brasil es el país más afectado por el coronavirus, y también el que presenta mayor negatividad en las informaciones, seguido de Perú y México.

Respecto a los temas más relevantes en los medios relacionados con el COVID-19, se distinguen principalmente tres: salud, economía y política. Estos temas, se concretan a su vez, en el comportamiento de los índices bursátiles o el mercado de trabajo. Por países, emergen intereses o preocupaciones locales como el petróleo en México, el turismo en España o el desempleo en EE.UU, tras los datos de las últimas semanas.

Sector automotriz, consumo, finanzas... los efectos económicos de el COVID-19

El estrés informativo sobre los distintos sectores económicos exhibe una respuesta diferente dependiendo de su naturaleza. El principal 'boom' de noticias, a nivel global, se registra a partir de la segunda semana de marzo, cuando pasa de epidemia en China a considerarse una pandemia, al saltar a Europa. Es aquí cuando vemos un marcado impacto en varios sectores como el transporte (aerolíneas) o la industria automotriz, dadas su fuerte dependencia de las cadenas de producción globales en el caso de la industria del automóvil.

En México, por ejemplo, cobra especial interés el estrés asociado al sector automotriz. A nivel global, se observa cómo este estrés en los medios va dibujando las interconexiones en las cadenas de valor (China-México-Estados Unidos), al margen de la secuencia de contagio de la pandemia. La mayor sincronización en la presión informativa coincide con el anuncio masivo del cierre de la producción de vehículos.

En el consumo se observan mayores niveles de estrés a nivel global a partir de la segunda semana de marzo, pero también en el último tramo de abril. La evolución de los niveles de estrés va en línea con el desarrollo de la enfermedad. En China este nivel de estrés empezó en febrero y más tarde se propagó a España, EE. UU. y posteriormente a México. China y EE.UU. presentan un patrón bastante similar probablemente por su fuerte interrelación económica, especialmente en el sector textil. En España, el mayor estrés lo encontramos a partir de la implementación del estado de alarma, cuando se registraron fuertes caídas del consumo.

El sector financiero presenta una estrecha interconexión global: la sincronización en los episodios de estrés es casi perfecta, reflejando el alto grado de conexión en los mercados financieros. El índice de estrés mediático refleja eventos como el 'black Monday' de los mercados del 9 de marzo o las tensiones entre Rusia y la OPEP asociadas con el petróleo.

Los bancos centrales emergen como actores relevantes a la hora de implementar medidas para paliar los efectos de la crisis, lo cual tiene su reflejo en la cobertura informativa. Mientras el Banco Central Europeo y la Reserva Federal muestran respuestas acompasadas, el Banco Popular de China, actuó antes, tal y como era de esperar, y muestra una clara "V" con una rápida recuperación en el tono informativo.

Menor estrés mediático a medida que se levanta el bloqueo

La política está en el centro del debate debido a su impacto en la salud y la economía. El estrés mediático asociado con las cuestiones estrictamente políticas disminuye conforme los países comienzan a levantar las medidas de bloqueo y la infección muestra signos de contención. A medida que el virus avanza, la política cobra especial importancia (32% de los temas que se comentan en los artículos están relacionados con política; salud 31% y por último la economía, con un 19%). El indicador de política por país también muestra diferencias: donde más estresado está el indicador ha sido en EE. UU., donde menos, en China.

Respecto a la evolución del indicador de estrés político, antes y después del confinamiento, se observan marcadas diferencias entre países. Los países asiáticos, los primeros en sufrir la pandemia, no muestran signos de estrés asociado a la política previos a las medidas de confinamiento y, sin embargo, dicho estrés aflora justo después de tomar las medidas. Ocurre lo contrario con países europeos como Alemania, Italia, España o Reino Unido donde se observa estrés ya en los días previos al confinamiento. Destaca la ausencia de dicho estrés en Estados Unidos en los días previos al confinamiento, junto con el elevado grado de estrés observado en los países de América Latina.

A medida que los países van encarando las fases desconfinamiento, se observa cómo comienza a mejorar el tono de las noticias asociadas con las medidas llevadas a cabo por los gobiernos. Este tono más optimista podría no estar únicamente vinculado a la valoración de la medidas tomada sino también a una evolución favorable de la enfermedad.

Finalmente, se analiza el sentimiento de la prensa nacional versus la extranjera en cada país. En el caso de España, el tono es más negativo en la prensa internacional que en la nacional, en lo que se refiere a la información sobre las medidas gubernamentales. En líneas generales, en Italia, España y México la prensa nacional ha tratado el tema de una forma menos negativa que la internacional. En EE.UU. se da el caso contrario, la percepción hacia la acción del gobierno es más negativa dentro de la prensa nacional que en la internacional.

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'Big data' para analizar el efecto del COVID-19 a través de los medios de comunicación

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Un estudio de BBVA Research usa técnicas de 'big data' para monitorizar la información en medios de comunicación sobre el COVID-19 en todo el mundo. Analizando noticias de más de 80.000 publicaciones 'online' en más de 100 idiomas, concluye que tanto el sentimiento de las noticias como su cobertura ofrecen información valiosa sobre el desarrollo de la pandemia y el grado en el que afecta a la economía o la política.

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Amazon Web Services, Google Cloud Platform y Azure se han convertido en los principales proveedores de tecnología Cloud hoy en día. En el blog ya hicimos una comparativa entre alguna de estas plataformas. Analizamos sus características en cuanto a almacenamiento y procesamiento y vimos sus diferencias y similitudes más destacadas sobre bases de datos, redes, herramientas de desarrollo y gestión, analytics y machine learning, entre otras.

Dentro del amplio abanico de soluciones IaaS y PaaS que ofrecen estos proveedores destacan los componentes que ofrecen soluciones específicas para el área Big Data.

En este post haremos un análisis de las principales herramientas orientadas a Big Data que nos ofrecen estos tres proveedores. Clasificaremos los diferentes componentes como soluciones de almacenamiento, procesamiento o inteligencia.

Servicio gestionado de base de datos NoSQL, capaz de almacenar grandes volúmenes de datos, pero ofreciendo unas latencias inferiores a 10 milisegundos independientemente del volumen de almacenamiento. Estos sistemas siempre hacen uso de discos SSD para ofrecer este rendimiento.

Es el servicio por excelencia de Datawarehouse, ideal para herramientas de Business Intelligence. Escalable hasta varios Petabytes. Ofrece un interfaz estándar ODBC/JDBC. Dispone de una integración sencilla para la carga de datos y backups desde S3.

Sistema vertebral de almacenamiento de objetos de AWS que permite almacenar ficheros de hasta 5TB por fichero. Es un sistema altamente escalable y con posibilidad de encriptación. Con una durabilidad en este tipo de sistemas es muy alto llegando a 11 9s (99,999999999). Es el principal sistema utilizado para importar datos o almacenar resultados.

Es un método sencillo para el análisis de un gran volumen de datos a través un MapReduce clásico. Para ello Amazon usa Apache Hadoop o Spark para la distribución y procesamiento de los datos sobre instancias de EC2 permitiendo la ejecución de los trabajos tanto en batch en como real-time (spark streaming).
Kinesis
Es la plataforma que nos ofrece Amazon para la gestión de datos en tiempo real, dividida en tres componentes. Kinesis Firehose para la carga de datos en S3 o Redshift. Kinesis Streams gestión de flujos y comunicación con otras aplicaciones. Kinesis Analytics para la realización de analítica sencilla que permite transformaciones o agregaciones de los datos a través de lenguaje SQL en vuelo.

Data Pipeline nos ayuda en la orquestación de los datos entre los diferentes servicios que ofrece AWS. Durante dicha transición, nos permite ejecutar transformaciones sobre los datos. Este servicio, como otros de Amazon, dispone de un on-premise.

Un servicio para desarrolladores que permite incluso crear modelos de forma sencilla sin tener que preocuparnos del algoritmo a utilizar. Nuestra tarea consiste en proporcionar los datos para el entrenamiento del modelo a través de S3, Redshift o RDS. Una vez tenemos el modelo entrenado sólo tenemos que mandar nuestras solicitudes de predicción.

Es el servicio de Business Intelligence con una alta integración con Redshift como capa de almacenamiento, aunque por supuesto permite integración con otras fuentes de datos. Orientada a usuarios de negocio y con un sistema in-memory de los datos llamado SPICE.

Este servicio nos ofrece un motor de Elasticsearch autogestionado. Viene incluido con el stack de Elasticsearch-Logstash-Kibana a modo de cliente y también nos ofrece el API de Elasticsearch para consultas más concretas o realizar la indexación de la información que necesitemos (logs, transacciones...).

Es el servicio NoSQL escalable y autogestionado que ofrece Google con una baja latencia y un alto rendimiento, incluso sometido a una alta carga. También es compatible con la interfaz de comunicación HBase además de vía API, permitiendo capacidad a nivel de Petabyte.

Datastore nos ofrece un sistema de almacenamiento escalable NoSQL. Es un servicio gestionado que maneja automáticamente el sharding y la replicación. Ofrece transacciones ACID, índices y un interfaz de consultas SQL-like.

BigQuery ofrece un servicio gestionado de Datawarehouse que escala a nivel de Petabyte. Soporta queries a través de SQL 2011 y nos permite definir funciones a medida (UDFs) en Javascript. Es fácil cargar datos a través de Cloud Storage, Cloud Datastore, Cloud Dataflow o ficheros a través de ETLs serverless.

Dataproc nos permite gestionar de forma sencilla clusters de procesamiento Big Data basados en tecnología open source como Apache Hadoop o Apache Spark. Se apoya en Google Compute Engine para la ejecución, pero nos abstrae de la complejidad de manejar el cluster, para que nos centremos en el desarrollo y ejecución de los jobs.

Es una herramienta diseñada para la definición de pipelines de ejecución de forma distribuida, muy útil en el caso de ETLs, procesamiento batch y procesamiento continuo o en streaming. Está basado en Apache Beam y los ejecutores internamente serán Apache Spark o Apache Flink.

Ofrece un servicio de cola de mensajes de alto rendimiento, esto nos permite desacoplar los diferentes componentes de nuestro sistema a través de un procesamiento asíncrono. Está diseñado para ofrecer bajas latencias y es capaz de procesar más de 1.000.000 de mensajes por segundo. Internamente Google usa esta pieza en multitud de sus aplicaciones, desde Google Ads a Gmail.

Datalab es una herramienta basada en Jupyter, que nos permite disponer de una potente herramienta interactiva para explorar, analizar y visualizar datos. Podemos conectarlo fácilmente con BigQuery o Cloud Storage. Con Datalab podemos combinar código, documentación, resultados y visualizaciones juntas en formato notebook.

Google nos ofrece un servicio gestionado de Machine Learning, basado en su biblioteca open source TensorFlow. Nos permite entrenar modelos y hacer predicciones de una manera muy sencilla y sin preocuparnos de los recursos computacionales necesarios para ello. Se integra de forma natural con Google Datalab.

Esta herramienta de alto nivel nos ofrece un API REST a través de la cual disponemos de una herramienta muy potente de análisis de texto. Podemos extraer información y hacer análisis de sentimiento, clasificación de contenido o grafos de relaciones. Internamente Google utiliza tecnología basada en Deep Learning para ofrecer este servicio.

SQL data warehouse es la solución gestionada de Microsoft para tener un almacén de datos orientada a realizar analítica. Nos ofrece un interfaz SQL para realizar consultas sobre los datos. Se integra fácilmente con el resto de componentes de Azure, como Azure Active Directory para gestionar la seguridad. También se puede integrar con otras herramientas de BI como Tableau o Qlik e incluso con Microsoft Excel.

El Data Lake de Azure nos ofrece un servicio gestionado basado en Hadoop HDFS en la nube. Podremos almacenar datos estructurados o desestructurados en su formato original. Gracias a su naturaleza distribuida obtendremos un alto rendimiento para realizar procesos batch, o queries en real-time. Internamente gestiona la replicación, lo que nos garantiza la durabilidad de los datos.

Es el producto existente para análisis de streams de datos en tiempo real, haciendo uso de sencillos scripts en SQL. Combinado con Event Hub, se pueden generar históricos de ventas o alertas de monitorización de sistemas.

Un servicio de procesamiento distribuido basado en tecnología open source como Apache Spark o Apache Storm. Nos permite escalar la capacidad del cluster bajo demanda y así poder procesar TB o PB de información. Nos permite desarrollar nuestros jobs en .Net o Java.

Estos servicios engloban una serie de APIs de alto nivel que nos simplifican la aplicación de Inteligencia Artificial en nuestros sistemas. Tenemos servicios orientados al procesamiento del lenguaje, al habla, a la visión, a las búsquedas y al conocimiento.

Microsoft ofrece un sistema interactivo tipo workflow para análisis en vivo con set completo de transformaciones de datos o vía API para ser utilizado por aplicaciones externas. Para usuarios no profesionales provee un sistema automático para la generación de modelos óptimos.

En resumen, podemos afirmar que los principales proveedores de tecnología cloud cada vez están incluyendo un abanico mayor de herramientas orientadas a Big Data, aunque sin duda todavía están lejos de plataformas completas Big Data como Stratio, Cloudera o Hortonworks que cubren todas las necesidades de principio a fin de un flujo completo de ingestión, almacenamiento y procesamiento Big Data.

Por otro lado, estas plataformas Big Data siempre nos dan la posibilidad de ejecutarse on premise o en cloud vía IaaS, algo que no nos ofrecen las herramientas cloud. Pero en cualquier caso, las herramientas en la nube son una buena solución en muchas ocasiones y nos ofrecen la posibilidad de solucionar problemas concretos a un coste ajustado y con un "time to market" reducido.

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Amazon Web Services, Google Cloud Platform y Azure se han convertido en los principales proveedores de tecnología Cloud hoy en día. En el blog ya hicimos una comparativa entre alguna de estas plataformas. Analizamos sus características en cuanto a almacenamiento y procesamiento y vimos sus diferencias y similitudes más destacadas sobre bases de datos, redes, herramientas de desarrollo y gestión, analytics y machine learning, entre otras.

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Dos gigantes de la tecnología sellan una alianza para rastrear el coronavirus... Y todo desde tu teléfono.

Apple y Google anunciaron este viernes que desarrollan un sistema en conjunto para alertar a las personas si han entrado en contacto recientemente con otras que dieron positivo por covid-19.

Los dos gigantes indicaron que, en un inicio, ayudarán a que las aplicaciones que ya se utilizan para estos fines funcionen de manera eficiente, pero que su objetivo último es prescindir de estas y crear mecanismos más simples.

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En criterio de ambas empresas, el enfoque respetará cuestiones de privacidad y las personas participarían de forma voluntaria y anónima.

El método de rastreo de contactos funcionaría mediante el uso de las señales Bluetooth de los teléfonos inteligentes que serían utilizadas en un mecanismo de datos encriptados para alertar potenciales riesgos de contagio.

El funcionamiento

El rastreo de contactos busca identificar y alertar a las personas que han estado cerca de alguien contagiado de coronavirus.

Los teléfonos inteligentes pueden ser utilizados para determinar rápida y automáticamente si alguien ha estado en contacto con alguien enfermo.

Y, según las compañías, no se registrarían datos de ubicación GPS ni información personal.

"La privacidad, la transparencia y el consentimiento son de suma importancia en este esfuerzo y esperamos construir esta funcionalidad en consulta con las partes interesadas", indicaron en un comunicado conjunto.

"Publicaremos abiertamente información sobre nuestro trabajo para que otros la analicen", agregaron.

El presidente de Estados Unidos, Donald Trump, sin embargo, indicó que su gobierno necesitaba tiempo para considerar el desarrollo de la tecnología.

"Es muy interesante, pero mucha gente se preocupa por la libertad individual", dijo durante una conferencia de prensa de la Casa Blanca.

El Supervisor de Protección de Datos de la Unión Europea, por su parte, fue más positivo hacia la idea.

"La iniciativa requerirá una evaluación adicional. Sin embargo, después de una rápida mirada, parece marcar las casillas correctas en cuanto a la elección del usuario, la protección de datos por diseño y la interoperabilidad paneuropea", aseguró.

Más allá de las cuestiones de privacidad, otros han señalado que el éxito de la iniciativa dependerá de que se haga la prueba de covid-19 a suficientes personas, algo que no ocurre en muchos países.

Aplicaciones para rastrear covid-19

Apple y Google están detrás de los dos sistemas operativos con los que funcionan la gran mayoría de los teléfonos inteligentes del mundo.

Algunos países, como Singapur, Israel, Corea del Sur y Polonia, ya están utilizando los teléfonos de las personas para emitir alertas de contagio de coronavirus.

Otras autoridades sanitarias, como las de Reino Unido, Francia y Alemania, están trabajando en iniciativas propias.

Según reportes, diversos estados de EE.UU. están a punto también de adoptar una aplicación.

Es por eso que Apple y Google tienen como objetivo brindar coherencia a todo esto al permitir que las aplicaciones existentes se adapten para incluir su solución conjunta.

Esto haría que las aplicaciones fueran interoperables, por lo que el seguimiento de contactos continuaría funcionando mientras las personas viajan al extranjero y entran en contacto con personas que usan una herramienta diferente.

Si tiene éxito, el esquema podría ayudar a los países a relajar los confinamientos y las restricciones fronterizas.

Registros por teléfono

Apple y Google han publicado detalles de las especificaciones de criptografía que planean usar para salvaguardar la privacidad y detalles del papel que desempeñará el Bluetooth.

Las dos compañías esperan lanzar inicialmente a mediados de mayo un mecanismo llamado bloque de creación de software o interfaz de programación de aplicaciones, lo que permitiría que las aplicaciones de terceros se puedan sincronizar.

Los registros de las identificaciones digitales involucradas se almacenarían en servidores de computadoras remotas, pero las compañías dicen que no se podrían usar para desenmascarar la verdadera identidad de un individuo específico.

Además, el proceso de correspondencia de contactos se llevaría a cabo en los teléfonos en lugar de hacerlo de forma centralizada en servidores.

Según indicaron, la segunda fase de la iniciativa implicará la creación de capacidades de seguimiento de contactos en los sistemas operativos iOS y Android y los usuarios podrían activar y desactivar este modo sin tener que descargar una aplicación.

Por eso las empresas valoran incluir esta herramienta en futuras actualizaciones de sus sistemas operativos, lo que facilitaría eliminarla una vez que se controle la pandemia.

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El avanzado y controvertido plan de Apple y Google para rastrear el coronavirus desde tu teléfono

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Dos gigantes de la tecnología sellan una alianza para rastrear el coronavirus... Y todo desde tu teléfono. Apple y Google anunciaron este viernes que desarrollan un sistema en conjunto para alertar a las personas si han entrado en contacto recientemente con otras que dieron positivo por covid-19.

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Desde hace ya unos meses, el mundo está en jaque por algo que ni siquiera podemos ver: el SARS-CoV-2, más conocido como coronavirus o COVID-19. Este virus ha hecho que en muchos países nos aislemos en nuestras casas y, en el caso de España, ya llevamos más de un mes con esta medida. También hemos visto como las grandes empresas tecnológicas se veían afectadas por esta situación, pero para nuestra sorpresa, Google y Apple se han unido para ponerle freno y es sencillamente, fantástico.

Como competencia que son, Apple y Google no es que tengan relaciones comerciales muy a menudo, pero en este caso, se han unido para poner freno al coronavirus y la forma en la que lo harán, podría ser definitiva. Como es de esperar tratándose de estas dos empresas, se basan en el uso de nuestros teléfonos para ayudarnos a saber si podemos o no podemos estar infectados.

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Apple y Google se unen para frenar el coronavirus - Smartphones Peru

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Desde hace ya unos meses, el mundo está en jaque por algo que ni siquiera podemos ver: el SARS-CoV-2, más conocido como coronavirus o COVID-19. Este virus ha hecho que en muchos países nos aislemos en nuestras casas y, en el caso de España, ya llevamos más de un mes con esta medida.