El valor de la gestión de datos

¿Puede ayudar el Big Data a contener la pandemia del coronavirus?

Publicado el 21/04/20 8:02

PowerData big data

Durante la crisis global del coronavirus, el Big Data ha sido una de las herramientas más utilizadas para paliar los efectos de la pandemia. China la utilizó para identificar pacientes infectados en tiempo real y contener la propagación de COVID-19, aunque el caso del gigante asiático presenta matices polémicos por cuestiones de vigilancia y control social.

También Corea del Sur usó técnicas de Big Data y análisis de datos para evitar la propagación. Y lo propio están haciendo ahora distintas naciones de Occidente. 

Big Data en tiempo real: ¿cómo se aplica al caso del coronavirus?

Big Data es una expresión que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan a las organizaciones cada día. Pero lo que importa no es la cantidad de datos en sí, sino lo que se hace con ellos. Ahora bien: la pandemia de COVID-19 está demostrando que Big Data se puede utilizar no solo para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos, sino también para resolver problemáticas sociales y humanas. 

PowerData big data gestion de datos eficazLo anterior explica por qué es tan importante que la gente comience a familiarizarse con estas tecnologías y acostumbrase a que, de ahora en más, será parte de nuestra vida cotidiana. O al menos que se le explique claramente qué es big data y analytics (o análisis de datos), y por qué hoy en día resulta tan relevante tener estrategias y desarrollos de big data. 

Recopilar y analizar datos en tiempo real es un requerimiento clave para poder tomar decisiones en un contexto de crisis como el que plantea la pandemia de COVID-19, que al 5 de abril ya infectó a más de un millón de  personas y provocó la muerte de más de 70 mil en todo el mundo. Tanto en China como en Corea del Sur se hizo este trabajo de recopilación y análisis de datos a nivel masivo, para tratar de frenar la expansión del virus. El foco estuvo puesto en localizar personas afectadas o potenciales focos de infección. 

Es sabido que las operadoras telefónicas tienen información precisa sobre el lugar donde está cada teléfono móvil, y por lo tanto saben dónde se encuentra cada usuario. Y también pueden saber con quiénes ha estado en cada punto geográfico. Cruzando esta información con los datos de personas que dieron positivo en sus exámenes de COVID-19, se puede llegar a determinar quiénes estuvieron cerca y alertar a esa gente que estuvo expuesta al contagio. Con este criterio también se puede determinar con bastante granularidad qué zonas geográficas están más expuestas al virus. 

En China, las autoridades usaron soluciones de detección de temperatura y reconocimiento de rostro para identificar potenciales infectados. Al mismo tiempo, efectuaron un trabajo de monitoreo en base a la información que tomaron de las operadoras telefónicas, para lo cual emplearon apps móviles. Es decir que los celulares se convirtieron en una herramienta esencial para detectar eventuales infecciones.

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Big Data: el valor de las alertas tempranas 

La analítica y el Big Data ya habían dado la alarma: en diciembre de 2019 la startup canadiense BlueDot anticipó que estaba surgiendo una enfermedad infecciosa. ¿Cómo lo hizo? La ciudad china de Wuhan, donde se inició el brote, tiene 11 millones de habitantes. Muchos de ellos comentaban en las redes que no se sentían bien, tenían fiebre y tosían. Mediante técnicas de Big Data y analytics, BlueDot exploró en las búsquedas web cientos de expresiones como “estoy enfermo”, “algo me pasa”, etc.. y así concluyó que había aparecido un brote. Es decir, combinó el procesamiento de enormes cantidades de datos que circulan en la web, con algoritmos de inteligencia artificial (IA). Lamentablemente la OMS recién alertó sobre el hecho en enero, cuando el virus ya había traspasado las fronteras de China. 

PowerData herramienta de big data y analitica

En Corea del Sur, donde hubo una gran cantidad de personas infectadas, la tasa de mortalidad alcanzó apenas al 0,6%. Esto se consiguió gracias al diagnóstico temprano masivo, logrado a través de una conjunción de aplicaciones, analítica y Big Data, entre otras tecnologías. En este caso una app -Corona100m- le avisaba a los ciudadanos cuando se hallaban dentro del perímetro de los 100 metros del sitio en que había estado un paciente infectado. 

China también desarrolló una aplicación similar: Alipay Health Codeque utilizaba big data para identificar posibles infectados y fue adoptada en 200 urbes del país. 

¿Cómo comenzar a aprovechar el Big Data en una organización privada?

Para hacer posible estos despliegues hay una condición inicial previa e indispensable: tener información de calidad y hacer una buena gestión de los datos. Sin esta condición de base y una cultura organizacional que la sostenga y respalde, se complican los posteriores desarrollos de big data. Para lograrlo la información deben cumplir con ciertos criterios: debe ser precisa, normalizada, compatible con otra información, orientada al usuario, oportuna, relevante (que se dirija a las personas adecuadas), accesible y comprensible (fácil de usar). 

Las técnicas de big data y analítica ayudan a descubrir patrones y correlaciones; estos son solo algunos ejemplos de aplicaciones de suma importancia. Seguramente estos conjuntos de datos formarán parte del paquete de evidencia que se presentará a las autoridades correspondientes una vez que se identifique una terapia potencialmente efectiva para el COVID-19.

Y esto sentará un importante precedente de cómo el big data y la analítica en situaciones similares en el futuro, puede cambiar el curso de la historia en tiempo real. 

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Temas: Big Data, Gestión de Datos