El Big Data para predecir resultados

Hasta hace unos años la información estaba al alcance de muy pocos. Los medios de comunicación eran los principales proveedores y la gente únicamente accedía a una parte de ella. Hoy en día, la situación ha dado un giro de 360⁰ y se puede acceder a todo tipo de información desde cualquier dispositivo y al instante. Gracias a ello, la cantidad de datos que recorren por internet hace posible el procesamiento masivo de estos y así poder estimar mejores resultados. Una gran cantidad de sectores ya están aplicando el Big Data para predecir situaciones y adelantarse a los acontecimientos.

BIG DATA PARA PREDECIR RESULTADOS DEPORTIVOS:

El deporte es una parte muy importante para las casas de apuestas, ya que llegan a mover miles de millones al año. Por ello, la predicción de los resultados provoca un aumento en las apuestas, debido a que aportan más confianza a la hora de invertir dinero.

Empresas como Bing, realizan modelos de predicción para obtener resultados en partidos de futbol. En el mundial de Brasil 2015 acertó la mayoría de partidos, sin embargo, el fútbol no es un deporte sin sorpresas y en la champions league de ese mismo año no tuvo tantos aciertos. Para ello, la cantidad de información y factores a tener en cuenta son esenciales, tales como, resultados anteriores entre los equipos, estadísticas de los jugadores, tendencia de los equipos, información de prensa, opiniones de las redes sociales, las propias casas de apuestas, etc.

Otro ejemplo son los juegos olímpicos. Desde los JJOO de 2012, los deportistas se preparan con herramientas de Big Data para predecir qué resultados pueden obtener e incluso cuando corren peligro de lesionarse. En este caso, el hardware (sensores, pulseras inteligentes, ect) es muy necesario, ya que mide la evolución de los deportistas, a qué ritmo deben ir en cada momento y hasta donde pueden llegar.

BIG DATA PARA PREDECIR LA BOLSA:

Hasta el momento, el análisis técnico y fundamental eran claves a la hora de saber dónde invertir en bolsa. Con el Big Data esto puede cambiar. Al aplicar complejas técnicas algorítmicas se podrá conocer con un mayor acierto la variación en las cotizaciones, estimar mejores resultados ante la velocidad que se gestan los mercados y obtener una mayor fiabilidad. Por lo tanto, con herramientas precisas y avanzadas se puede llegar a minimizar una gran parte del riesgo.

Para ello, se debe procesar la gran cantidad de datos sobre compras y ventas, futuros, opciones, mercado continuo, niveles de precios, tipo de cambio, bonos, primas de riesgo, situación de los países y macroeconómicas, etc. De este modo, al estimar todos estos factores al instante, nos hace obtener información real en el momento, por lo que a la hora de invertir es más veloz y efectiva.

Otros mercados relacionados como los bancos y el inmobiliario también se están modernizando en Big data con el objetivo de predecir mejores resultados financieros y en gestión de riesgo.

BIG DATA PARA PREDECIR EL CLIMA:

El análisis de datos masivos también ha llegado a la predicción climatológica. La cantidad de sistemas informáticos, satélites, radares, empresas climatológicas, etc. hacen que se produzca una elevadísima cantidad de información sobre el clima.

Según la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) sus datos almacenados llegan alrededor de 220 terabytes (220.000 gigabytes) y continúan creciendo. Si a esta masa de datos se le aplica el Big Data, se pueden obtener modelos predictivos más ajustados y más amplios (existen proyectos para saber si lloverá dentro de un mes).

Otro aspecto en el que puede ayudar obtener predicciones climatológicas con técnicas Big Data es en el turismo, ya que la cantidad de viajes podrán variar según el clima. En realidad, si se llegan a estimar resultados muy fiables podrá afectar a muchísimos sectores, ya que el hecho de que haga sol o lluvia puede influir mucho en las decisiones.

BIG DATA PARA PREDECIR DELITOS:

La frase para que queremos a Batman si ya tenemos el Big Data hecha por el ingeniero informático Rubén Martínez de la UPM, se ha hecho muy famosa en el mundo de la informática y de la seguridad.

Y es que el programa creado por este ingeniero es una muestra de que es posible predecir delitos mediante herramientas del Big Data. Esto es posible debido a los datos almacenados sobre robos, violaciones, tráfico de drogas, terrorismo, etc. y las estadísticas que se han ido elaborando. De este modo es más fácil predecir cuando y donde se va a producir un delito (dependiendo el que se quiera predecir).

Otro ejemplo es el proyecto Crime Hot Spots, basado en datos móviles (censo de las ciudades). Este estudio se realizó en Londres y según sus estimaciones se llegó a obtener una predicción del 70% sobre una zona donde se iba a realizar un delito.

Estos son algunos ejemplos de los sectores donde cada vez se están aplicando mejores modelos de predicción con el Big data, pero son muchos más donde también los están introduciendo para mejora sus resultados y a la vez ser más eficientes.


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Daniel García López

Graduado en Economía por la Universidad de las Islas Baleares (UIB). Actualmente está cursando un máster en Análisis de Datos Masivos (Big Data) para Economía y Empresa impartido por la UIB. Está especializado en investigación económica, en Data Science y todo lo relacionado con el mundo del análisis de datos, principalmente análisis basados en modelos predictivos y de aprendizaje automático. FUNDADOR Y DIRECTOR at ECONESTA.COM

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