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El nuevo Kia Stinger tiene sus orígenes en el Kia GT Concept, presentado en el Auto Show de Franckfurt 2011 y en el Kia GT4 Stinger del North American International Auto Show 2014, siendo diseñado por Peter Schreyer y Gregory Guillaume (diseñador jefe de Kia). Su presentación ante la prensa se produjo en el 2017 y tal y como Guillaume llegó a afirmar, para su diseño se tuvo en mente que fuese un verdadero gran turismo, diseñado para las largas distancias. La potencia y el control no se lograrían a expensas del lujo y la comodidad, conformándose como el modelo más prestacional de la gama Kia.

Tras una larga espera, finalmente podemos conocer el aspecto definitivo de esta potente berlina, la cual ha nacido para constituirse como un modelo de halo, con idea de hacer más atractiva la marca y mostrar todo lo que son capaces de hacer, ofreciendo calidad a un precio muy contenido.

Este Kia Stinger nos recuerda a modelos como el Mercedes CLS o el Mercedes CLA. Respecto a su competencia más directa, tendríamos al Audi A5 Sportback o el propio BMW Serie 4 Gran Coupé.

Como supondrás, no existen generaciones previas del Kia Stinger. En realidad, se trata del primer modelo de este segmento que presenta Kia.

Kia Stinger: información general

El nuevo Stinger es una berlina de cinco puertas, en la que pueden acomodarse con holgura adultos de hasta 180 cm de altura. Como viene siendo habitual en este tipo de vehículos, si bien es un modelo de cinco plazas, lo cierto es que este quinto ocupante no gozará de mucha amplitud.

El nuevo Kia Stinger es un modelo de halo, con idea de mostrar todo lo que Kia es capaz de hacer, siendo además el primer modelo de este segmento que presenta Kia en su historia.

Respecto a sus dimensiones, se trata de un vehículo largo, con una carrocería de 4.830 mm de longitud, una altura de 1.400 mm y una anchura de 1.870 mm, con una batalla de 2.905 mm y un amplio maletero de 400 litros.

Uno de los argumentos de venta más poderosos que ofrece este Kia Stinger es su diseño, marcadamente deportivo, el cual lo hace muy apetecible frente a las opciones presentadas por BMW o Audi en este segmento.

Para realzar esta idea de deportividad, se apoya en recursos tales como su alerón posterior, branquias en el capó o sus toberas de escape. Respecto a su interior, prima el diseño sobrio pero elegante, buenos materiales y un gran nivel de equipamiento general, destacándose aspectos como sus asientos con regulación eléctrica y calefactados & ventilados, además de un buen sistema multimedia y sistema de cámaras.

Sin duda el Kia Stinger presenta los mejores acabados de toda la gama Kia. Se nota hasta qué punto han puesto especial cuidado en este modelo.

Kia Stinger: versiones y motorizaciones

Esta berlina, de aspecto coupé, se presenta disponible con tres motorizaciones, incluyendo una versión diésel pensada para el mercado europeo. De este modo tendremos un 2.2 CRDI diésel de 200 caballos y 4 cilindros, un 2.0 Turbo de 255 caballos, igualmente de 4 cilindros y finalmente el 3.3 V6 biturbo de 370 caballos.

Todos ellos se apoyarán, sin excepción, en una caja de cambios automática de 8 velocidades de tipo convertidor de par. Presentarán, según mercado y el motor elegido, propulsión trasera o tracción total a las cuatro ruedas.

Para el caso de la versión diésel, podrá optarse por tracción trasera o total, frente a la obligatoria trasera de la opción gasolina de 256 caballos. En el caso de la versión 3.3 V6, será siempre tracción total.

Todas las versiones del Kia Stinger llevarán asociadas una caja de cambios automática de 8 velocidades de tipo convertidor de par, con propulsión trasera o tracción total según versión.

Importante es saber que, en el caso de las versiones con motorización diésel, sus amortiguadores serán de dureza fija, frente a los de dureza variable y controlados electrónicamente de las versiones gasolina.

En el mercado español se vende con cuatro niveles de equipamiento: Style, xTreme, GT Line y GT, siendo éste último un nivel de acabados exclusivo de la versión 3.3 V6 de 375 caballos.

Incluso desde el nivel de acabados más bajo, el Style, vendrán de serie elementos como asiento del conductor regulado eléctricamente y calefactado & ventilado, tapicería de piel, cámara de visión trasera, GPS, sensores de aparcamiento o asistente para mantenimiento en carril, por citar algunos.

Sus precios parten de los 37.900 € de la versión 2.2 CRDi diésel hasta los 54.150 € de la versión más radical del GT 3.3 T-GDi AWD.

Luis Morante

Analista programador en activo desde el 2001 usando lenguajes variados (Clipper, Pascal, Delphi, ensamblador, Visual Basic, C/C++, Java …) y actualmente Angular y VueJS para aplicaciones web FrontEnd.

A pesar de las posibles medidas aparentemente ilógicas o poco inteligentes, adoptadas por muchos gobiernos, lo cierto es que las energías renovables experimentarán un gran impulso durante la próxima década. Tanto es así que se estima que el uso de esta clase de fuentes de energía se triplicará a nivel mundial durante los próximos 20 años. Este fuerte aumento de presencia vendrá determinado por factores tales como el cambio climático, el agotamiento o encarecimiento de los combustibles fósiles y otros muchos. Realmente es un cambio al que estamos destinados y principalmente por cuestiones puramente económicas, por lo que sus perspectivas de futuro son cada vez más firmes.

El uso de energías renovables ya ha demostrado ser una opción de futuro competitiva y, sobre todo, altamente viable. Esto se refleja en los objetivos de uso del 20% de energías renovables para el 2020 por parte de la Unión Europea y con otros porcentajes variables en otras regiones del mundo.

Las energías renovables experimentarán un gran impulso durante la próxima década. Se estima que el uso de esta clase de energía se triplicará a nivel mundial durante los próximos 20 años.

Se destaca el papel que desempeñan actualmente y que jugarán también en el futuro, las economías en crecimiento, en donde el crecimiento de las energías renovables en su mix energético representan un papel fundamental.

El sector eléctrico será el que siga liderando el cambio, con crecimientos de más del 60% hasta el 2030 y buena parte de este éxito vendrá dado por el rápido crecimiento de las principales economías asiáticas, principalmente China y la India.

El elevado coste y las limitadas fuentes de combustibles fósiles, unido a la acuciante necesidad de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, son los factores que han actuado como detonante para que los recursos renovables sean vistos con tan buenos ojos a nivel mundial. Además, las energías renovables ofrecen un enorme potencial porque, a priori pueden cubrir de forma exponencial las necesidades futuras de energía.

Mientras que el uso de energías provenientes de fuentes nucleares no podrán satisfacer las necesidades que requiere este cambio de modelo energético y dado que a la energía de fusión aún le quedan quizás décadas para ser viable, ¿cuál es el estado actual de nuestras renovables?

Energías renovables: energía eólica

Las energías renovables basadas en fuentes eólicas serán, con toda certeza, las que más crecerán en los próximos años. Es una afirmación científica que tiene como base el viento, cuya naturaleza es inagotable, su energía es sencilla de obtener y no depende tanto del momento del día en que se genera.

Casi con toda probabilidad se trata de la forma de energía renovable con mayor potencial y la mejor en términos globales. Se estima que represente el 15% de la producción europea para el 2030 a la vez que genere millones de empleos en todo el mundo.

Es promovida por empresas de talla mundial con un gran prestigio y emplea tecnologías plenamente asentadas, por lo que su utilización no es vista como una opción de riesgo bajo o moderado.

Estado de la energía fotovoltaica

La energía fotovoltaica es la única tecnología capaz de permitir que cualquiera pueda optar por generar su propia energía de consumo o seguir comprando a su compañía distribuidora. Si no se imponen más trabas al autoconsumo, el consumidor descubrirá que es preferible generar su propia energía, tanto a nivel económico como desde el punto de vista medioambiental.

La energía fotovoltaica es la única capaz de permitir que cualquiera pueda optar por el autoconsumo, tanto a nivel económico como desde el punto de vista medioambiental.

Esta tecnología es tan importante porque representa la mejor opción a nivel económico y logístico, siempre para un pequeño consumidor que opte por este autoconsumo.

Energías renovables hidráulicas

Junto con las energías renovables de tipo solar y eólicas, las de tipo hidráulico forman parte de las renovables con las mayores perspectivas de futuro y en las que depositamos casi todas nuestras esperanzas, debido a su alta rentabilidad, bajo mantenimiento y su elevada vida útil. Una central hidráulica podría durar 100 años sin apenas mantenimiento. Además son altamente seguras y como efecto beneficioso adicional, las centrales hidráulicas basadas en presas ayudan a controlar crecidas e inundaciones.

Las renovables relacionadas con explotaciones del mar

A pesar del nombre, se incluyen aquí todas aquellas formas de extracción de la energía contenida en todas las formas del agua, ya sea mares, océanos, ríos, gradientes térmicos o salinos, mareas, etc.

Por ahora, el uso rentable de este tipo de formas de energía ha sido muy bajo, principalmente debido a los elevados gastos requeridos para las infraestructuras necesarias para su explotación. Como factor destacable, este tipo de renovables ofrecen una producción eléctrica muy estable y concentrada.

Se incluyen aquí las formas de extracción de energía contenida en todas las formas del agua. Si bien su uso rentable ha sido muy bajo hasta ahora, su interés radica en su producción eléctrica concentrada y muy estable.

En cualquier caso, el desarrollo de este tipo de tecnologías se produce a nivel mundial y ya es técnicamente factible la conversión mareomotriz en ciclo cerrado por debajo de 15MW o de 10MW para ciclo abierto.

Energías renovables termoeléctricas

En este apartado tenemos a una forma de energía renovable con un gran futuro, pero ciertamente a una distancia importante respecto a las tres principales.

Si bien parece que el principal inconveniente de las centrales solares térmicas ha sido solventado (la caída de la producción eléctrica ante la ausencia de sol), gracias a avances como la acumulación de la energía térmica en forma de sales fundidas, sigue requiriendo de enormes inversiones para su explotación.

Sin embargo su margen de mejora aún es amplio, por lo que es una buena opción de futuro. Diversos estudios afirman que para el 2040 podría satisfacer más del 5% de las necesidades mundiales. Según estudios más optimistas y siempre basados en escenarios determinados de crecimiento de las necesidades energéticas mundiales, podría generar entre un 18.3% y un 25.7% hacia el 2050.

El principal inconveniente de las centrales solares térmicas (la caída de la producción eléctrica ante la ausencia de sol) ha sido solventado, gracias a avances como la acumulación de la energía térmica en forma de sales fundidas.

Si deseas ampliar información sobre las energías renovables o alguna de sus formas en particular, podrás encontrar más información en este estupendo artículo sobre este tipo de fuentes de energía.

Luis Morante

Analista programador en activo desde el 2001 usando lenguajes variados (Clipper, Pascal, Delphi, ensamblador, Visual Basic, C/C++, Java …) y actualmente Angular y VueJS para aplicaciones web FrontEnd.

El impacto que está teniendo la Inteligencia Artificial sobre nuestras vidas es enorme e innegable, incluso a nivel de profesiones. Únicamente podemos especular el modo en que acabará afectándonos. La inteligencia artificial puede hacer mucho bien por la humanidad pero mal usada podría tener consecuencias nefastas, tal y como apuntan opiniones de científicos y empresarios muy reputados como son Stephen Hawking (afirmando que la IA acabará con las clases medias) o el propio Elon Musk (el cual incluso está convencido que una IA fuerte podría amenazar la propia existencia de la civilización tal y como la conocemos).

¿Qué impacto tendrá la Inteligencia Artificial en las profesiones presentes o futuras?

Si bien se trata de un aspecto muy controvertido y sujeto a mucho debate, lo cierto es que cualquiera puede hacer un pequeño ejercicio de análisis para llegar a una conclusión casi unánime: la mayoría de las profesiones que conocemos hoy en día acabarán desapareciendo o siendo transformadas en gran medida, debido a la irrupción y evolución de la Inteligencia Artificial y a otras tecnologías igualmente disruptivas y relacionadas, como son el Big Data, el Machine Learning, o el Internet de las Cosas.

Las máquinas son extremadamente eficaces procesando enormes volúmenes de información, aplicando algoritmos más o menos complejos a increíbles velocidades y con una casi total ausencia de errores. Las máquinas no se cansan, no enferman, no fallan más que por causas que les son ajenas (mala programación, fallos mecánicos u electrónicos, etc). Es cierto que se puede argumentar que son programas «estúpidos», carentes de toda clase de sentimientos, limitados a la lógica que les ha sido programada… ¿o no?.

Las máquinas son extremadamente eficaces procesando enormes volúmenes de información. No se cansan, no enferman y no cometen fallos más que por causas que les son ajenas.

Lo cierto es que cada vez hay más IA’s que «aprenden», o mejor dicho, que reajustan su lógica interna automáticamente para lograr cumplir con sus objetivos de forma más óptima cada vez, gracias a otras IA’s, gracias a humanos que les «enseñan» como si a un niño se tratase, gracias a enormes bases de datos con resultados que les son útiles para sus intereses tomándolos como datos de entrada, gracias al propio Internet, etc.

Hoy por hoy, actividades que exijan de conceptos como empatía o sentimientos podrían estar lejos de sus aplicaciones. O quizás no, ya que actualmente existen IA’s capaces de interpretar rostros humanos para analizar sus emociones con más eficacia que los propios humanos. Por ello no es descabellado suponer que en el futuro cercano les será relativamente sencillo deducir los estados de ánimo de las personas con las que necesiten interactuar y simular acertadamente un estado de ánimo con el que empatizar y así lograr sus objetivos con más acierto.

Siendo prudentes al emitir opiniones de cara a lo que sucederá en un futuro más o menos próximo, sí podemos hacernos eco de las profesiones que actualmente ya están siendo amenazadas y extrapolar de cara a un futuro próximo. Estas profesiones son aquellas que puedan ejecutarse de forma más o menos repetitiva, tales como clasificadores, puestos en cadenas de montaje, analistas de datos, contables, vendedores de artículos para objetivos específicos (billetes de transporte, sin ir más lejos), atención telefónica, etcétera.

Profesiones de hoy más amenazadas por la IA

A continuación, tomando como base todo lo anteriormente expuesto, se listan las profesiones que con más consenso se señalan con mayor riesgo de ser suplidas por aplicaciones de Inteligencia Artificial. No se trata de opiniones sin fundamento, ya que diversos estudios y fuentes como la revista Forbes, para el 2020 se perderán más de 5 millones de puestos de trabajo en 15 naciones desarrolladas:

1. Camioneros: si se cumplen las predicciones, en menos de una década un tercio de todos los camiones circularían en modo autónomo, sin conductores. Nuevamente Tesla tiene mucho que decir en este apartado, con sus camiones autónomos.
2. Obreros de la construcción, operadores de grúa, conductores de bulldozer: ya existen modernas máquinas de construcción capaces de operar sin descanso y con márgenes de error impensables para humanos, como es el caso de los bulldozer autónomos o el robot SAM, capaz de poner ladrillos seis veces más rápido que un albañil.
3. Agentes call center: en numerosas empresas multinacionales e incluso de tamaño medio, están sustituyendo la atención al público o al cliente mediante operadores virtuales. Ya te habrás percatado de esto mismo en Internet con la proliferación de los chatbots para Ikea y similares.
4. Atención al cliente presencial: representados de muy diversas formas, ya sea en forma de computadoras capaces de escuchar al cliente y ofrecerle la información que necesita o incluso en forma de robots humanoides.
5. Cajeros de banco, tienda o supermerdado: ya lo estamos viendo en muchos grandes supermercados mientras que a nivel bancario ya está sobre la mesa la eliminación total de este tipo de trabajos.
6. Reponedores de supermercado y mozos de almacén: un ejemplo muy claro lo tenemos en el sistema de almacenes robotizados de Amazon.
7. Contables: precisamente muchas de las actividades típicamente desempeñadas por estos profesionales son consideradas como puntos fuertes donde las IAs pueden tomar el relevo con cierta facilidad. Por ello se espera un aumento considerable en la contabilidad robótica.
8. Abogados y personal de apoyo jurídico: quizás no te esperabas estas profesiones en la lista. Sin embargo muchas de sus tareas son muy susceptibles de ser reemplazadas por la IA. La firma estadounidense Baker & Hostetler contrató hace poco los servicios de una IA llamada Ross y ya se está viendo que, según El País, en los despachos de abogados esta política se acabará estableciendo como norma. Conforme al informe de Deloitte Insight, se estima que el 39% de los empleos en el sector jurídico será automatizado para el 2020.
9. Vendedores: conforme las personas se fijen más en aspectos como el precio, las especificaciones y  la propia disponibilidad del producto, menos necesaria será la presencia humana en la ecuación. El feedback que un futuro comprador obtiene sobre un producto en base a las opiniones de otros compradores anteriores suele ser más que suficiente.
10. Doctores y personal médico: ya existen sistemas computerizados para la detección y tratamiento del cáncer.

Conductores, obreros, personal de call center, cajeros, contables o abogados son profesiones que desde ya mismo se encuentran en situación de riesgo.

https://youtu.be/M8WaIQSFSss

Luis Morante

Analista programador en activo desde el 2001 usando lenguajes variados (Clipper, Pascal, Delphi, ensamblador, Visual Basic, C/C++, Java …) y actualmente Angular y VueJS para aplicaciones web FrontEnd.

Desde sus orígenes al final de la pasada década, se han escrito ríos de tinta desde todas las perspectivas posibles sobre el Bitcoin y la tecnología que lo hace posible: el blockchain. Por ello es muy probable que estés familiarizado con la minería de bitcoins. Pero, ¿qué es minar bitcoins?. Y por supuesto, ¿qué es blockchain? (o cuál es su propósito). En este artículo nos centraremos en la importancia que tienen los denominados mineros dentro de la red Bitcoin.

Introducción: ¿qué es minar bitcoins?

A grandes rasgos, los mineros son los encargados de agrupar las transacciones en bloques. De esta manera, cuando se lleva a cabo una transacción, es enviada a todos los mineros de la red que la incorporan en el bloque actual (no cerrado aún). A su vez, los mineros para poder cerrar el bloque actual deben resolver un puzzle matemático. La resolución de estos acertijos matemáticos es lo que se conoce como minar bitcoins o minería BTC.

Cuando un nodo consigue resolverlo, envía el resultado al resto de nodos que comprueban el resultado. Si es correcto y es el primer nodo en conseguirlo, se cierra el nodo y se une a la cadena de bloques general, repitiendo el proceso con cada nuevo bloque. Por otra parte, el nodo que ha resuelto el puzzle y por tanto ha cerrado el bloque, es recompensado con un número de bitcoins que varía a lo largo del tiempo y, en parte debido a la existencia creciente de mineros bitcoin, minar bitcoins lleva asociadas cada vez menos recompensas.

Los mineros son los encargados de agrupar las transacciones en bloques. Para cerrar un bloque deben resolver un problema matemático y una vez logrado, se les recompensa con bitcoins.

En este artículo veremos los detalles técnicos de cómo los nodos mineros realizan este proceso. Por cierto, no te pierdas mi artículo top hardware para minar bitcoin.

Blockchain, funciones hash

Antes de ver cómo funcionan los mineros en Bitcoin tenemos que entender qué es una función hash, o también llamada función resumen. Pues bien, una función hash es una función tal que, para un valor de entrada dado, devuelve un valor con un rango de posibles salidas finito.

Para entenderlo mejor vamos a crear una función hash muy sencilla, en donde los valores de entrada de la función será el conjunto de todos los números primos (infinito) y el conjunto de salida de la función será un valor de 4 dígitos, es decir, un rango de 0-9999 (finito). El algoritmo de nuestra función hash será el siguiente: aplicar la raíz cuadrada al número primo de la entrada y del resultado obtenido, coger los 4 dígitos a partir del tercer valor del punto decimal.

Una función hash, también llamada función resumen, es aquella que, para un valor de entrada dado, devuelve un rango de posibles salidas finito.

Así pues para el valor de entrada 3, obtenemos su raíz cuadrada que es 1,7320508075 y contamos a partir del tercer decimal, obteniendo como resultado los 4 dígitos siguientes: 0508. En el caso de la entrada 5, el resultado de nuestra función sería 0679.

Una vez conocido el funcionamiento (muy básico) de nuestra función hash, podemos reflexionar sobre las siguientes cuestiones:

1. Dado el valor de salida igual a 1056, ¿sabrías obtener la entrada (o una de ellas) que genera dicho valor?
2. Si te digo que la salida anterior se corresponde al valor de entrada 17, ¿cuánto tiempo te llevaría comprobar si te estoy mintiendo?
3. Si te doy un patrón a cumplir por la salida, por ejemplo que los dos primeros dígitos sean igual a cero, ¿cuánto tiempo llevaría obtener una entrada cuya salida cumpliese con el patrón dado?

Una de las conclusiones que se puede obtener es que hallar un valor de entrada para que la salida cumpla un criterio determinado (como sucede en la primera y última pregunta) lleva asociado un trabajo (esfuerzo computacional) bastante alto, mientras que comprobar que a una entrada dada le corresponde una salida (pregunta 2) es un trabajo bastante trivial y que requiere poco esfuerzo (conocido el algoritmo a aplicar).

Hallar un valor de entrada para que la salida cumpla un criterio determinado requiere de un elevado esfuerzo computacional, mientras que verificar que una entrada corresponde a una salida es algo trivial.

Esta es la característica que usa Bitcoin para determinar el denominado puzzle matemático que los mineros deben resolver para poder dar por válido un bloque.

¿Cómo funciona Bitcoin entonces?

SHA-2, diseñado por la NSA, es uno de los conjuntos de funciones hash más conocidos. Bitcoin usa la función SHA-256 en particular.

La función SHA-256 acepta como entrada una palabra binaria de cualquier longitud (conjunto de entrada) y como salida devuelve una palabra binaria de longitud 256 (conjunto de salida).

En Bitcoin la función SHA-256 se usa para varias cosas diferentes: creación de claves públicas y privadas, firmas, proof of work, etc. En este artículo veremos el uso de la función hash SHA-256 para la proof of work (lo que hemos denominado puzzle matemático) de los nodos mineros y así poder cerrar el bloque actual y obtener la recompensa.

En Bitcoin un bloque está formado por una cabecera y a continuación las transacciones propias del bloque. Bitcoin está programado con un algoritmo según el cual, un bloque será válido cuando el código hash de la función SHA-256 aplicado a los datos de la cabecera del bloque, comienza con un número (determinado previamente) de ceros consecutivos. Técnicamente hablando, el bloque será aceptado cuando el código hash de su cabecera sea menor a un número especificado previamente. Este número variará a lo largo del tiempo para ajustarse a la capacidad computacional de la red Bitcoin.

Este sería el aspecto de un bloque y el correspondiente código hash de su cabecera:

Como ya hemos comentado al describir las funciones hash, la gran mayoría de las veces obtendremos un valor hash que no cumple con la condición puesta para aceptar el bloque como válido.

En la cabecera del bloque todos los cambios tienen un significado definido, salvo el último de ellos, el campo nonce. Este campo, de longitud de 32 bits y sin significado definido, tiene como función permitir a los nodos mineros modificar la cabecera para buscar un código hash que cumpla los requisitos para que el bloque sea válido.

Así pues el trabajo de un nodo minero es modificar el valor del campo nonce, ya que el resto de campos no se pueden modificar. Mientras no se logre esta modificación exitosa que cumpla la restricción impuesta previamente, el resto de nodos no validarán el bloque. Una vez encontrado dicho valor, lo enviará al resto de nodos que se encargarán de comprobar que el valor propuesto de nonce cumple con la condición impuesta (ya hemos visto que este proceso es trivial en términos computacionales).

El trabajo de un nodo minero es modificar el valor del campo nonce, ya que el resto de campos no se pueden modificar.

Si es correcto, se añadirá el nuevo bloque examinado a la cadena de bloques ya existente del blockchain y se recompensará al nodo que ha encontrado la solución, continuando con el siguiente bloque a resolver.

Si te ha gustado el artículo y deseas conocer algo más sobre Bitcoin, te recomiendo que visites mi artículo Bitcoin qué es y cómo funciona.

Luis Morante

Analista programador en activo desde el 2001 usando lenguajes variados (Clipper, Pascal, Delphi, ensamblador, Visual Basic, C/C++, Java …) y actualmente Angular y VueJS para aplicaciones web FrontEnd.

Big Data es uno de esos temas de los que se habla mucho pero del cual existe aún mucha confusión. Esto es debido en gran parte porque es un concepto vivo y en constante evolución, gracias a tecnologías como IoT (del inglés Internet of Things, o «internet de las cosas»), el desarrollo explosivo de la inteligencia artificial (comúnmente conocida como IA) o la misma ciencia de los datos.

El Big Data y sus orígenes

Desde los albores de la era digital se ha producido una explosión exponencial en la cantidad de datos que hemos generado. Todo ello, por supuesto, debido a la implantación masiva y universal de todo tipo de dispositivos capaces de capturar información y datos del mundo real y convertirlos posteriormente en datos digitales.

Ejemplos muy claros podrían ser las computadoras, smartphones, cámaras de fotos digitales, etc. Obviamente, el acceso a Internet también es un hecho que influye enormemente en este aparente deseo de digitalizar y compartir datos.

La implantación masiva y universal de todo tipo de dispositivos capaces de capturar y generar información digital, como pudieran ser computadoras y smartphones, han propiciado una explosión en lo que a Big Data se refiere.

Aún sin ser plenamente conscientes de ello, nuestros dispositivos se comunican entre ellos de formas inimaginables, compartiendo grandes cantidades de información. Por supuesto, tecnologías aún poco maduras presentan un potencial gigantesco a la hora de generar y transmitir información. Un ejemplo muy claro son los vehículos de conducción autónoma, los cuales precisan de numerosos y variados tipos de sensores con los que reconocer el mundo real y así poder operar con seguridad, generando cantidades inimaginables de datos que deberán ser compartidos con otros vehículos y con centrales de datos gigantescas.

Como es lógico, al principio no era factible procesar o aprovechar tantísima información de un modo adecuado. Sin embargo, con los constantes adelantos tecnológicos (en este caso relativos a la ciencia de la computación), las cosas cambiaron radicalmente. Pero no nos adelantemos. Primero veamos qué puede hacer el Big Data por nosotros en combinación con el Data Mining (también conocido como minería de datos).

Qué es el Big Data

Se trata de un término, que como mencionaba al principio, se encuentra en constante evolución. Describe o hace referencia a enormes volúmenes de datos estructurados, parcialmente estructurados o sin estructura alguna, que presentan el potencial de poder ser procesados para la obtención de información relevante o de interés. Una definición alternativa podría ser la expuesta en la Wikipedia en su propio artículo sobre el tema.

Estos volúmenes de datos suelen cumplir las 3V´s: el volumen extremo de datos (su tamaño o gran cantidad de datos), la gran variedad de estos tipos de datos y la extrema velocidad de procesado que se le exigirá. A veces se incluye una cuarta V, que es la de la incertidumbre sobre la veracidad de los datos.

Si bien para su tamaño o volumen no se especifica ninguna cifra, pueden ser terabytes, petabytes e incluso exabytes.

Entonces, ¿para qué sirve el Big Data?

Toda esta enorme cantidad de datos generados finalmente puede ser procesada para obtener patrones o datos de interés. Y esto gracias al Big Data y a la minería de datos (Data Mining, o conjunto de técnicas y tecnologías con los que es posible obtener de forma automática o semiautomática las reglas, tendencias o patrones que explican los datos analizados en su contexto, el cual hace uso de técnicas de inteligencia artificial, redes neuronales y herramientas estadísticas avanzadas).

Las aplicaciones prácticas para el Big Data son enormes e ilimitadas. Cuando antes únicamente podían recopilarse enormes cantidades de datos, aparentemente aleatorios o sin sentido, ahora y gracias a la minería de datos o Data Mining, es posible obtener patrones y datos de interés.

Gracias a ello existen proyectos basados en el uso del Big Data para curar enfermedades y prevenir el cáncer, exploración de exoplanetas, análisis y predicción de desastres naturales, prevención del crimen en sus diferentes formas, muestreo de publicidad personalizada para el target o cliente dado, etc.

El Big Data se basa en el principio de saber lo máximo sobre cualquier cosa o situación, con el objetivo de recopilar datos para poder ofrecer un resultado lo más exacto posible tras su análisis. Comparando más puntos de datos, lo que antes se podía considerar como «ruido estadístico» acaba por revelar los patrones que nos dan las claves del conocimiento.

Como podrá imaginarse, los datos cada vez más nos vienen dados en una forma no estructurada y para darles sentido, los proyectos del Big Data necesitan hacer uso de técnicas y análisis avanzados de vanguardia.

El futuro y los proyectos derivados del uso del Big Data y el empleo adecuado del Data Mining se antoja espectacular, siendo una apuesta clara de futuro para empresas y organizaciones.

Luis Morante

Analista programador en activo desde el 2001 usando lenguajes variados (Clipper, Pascal, Delphi, ensamblador, Visual Basic, C/C++, Java …) y actualmente Angular y VueJS para aplicaciones web FrontEnd.