El Internet de las Cosas (IoT) y Big Data 

Miles de dispositivos electrónicos tales como teléfonos inteligentes, tabletas electrónicas, televisores digitales y computadoras personales se encuentran enlazadas en Internet. Sin embargo, no solamente estos dispositivos se encuentran conectados a la red, automóviles, aviones, autobuses, refrigeradores y un gran número de artefactos tecnológicos que utilizamos en nuestra vida diaria se encuentran conectadas en diversas plataformas electrónicas. A esto se le conoce como el Internet de las Cosas (Internet of Things o IoT). 

El IoT genera una innumerable cantidad de información que es almacenada en gigantescas bases de datos. De ahí proviene el concepto de Big Data el cual se refiere a aquellas bases de datos cuyo tamaño va más allá de la habilidad que tienen los softwares tradicionales para capturar, almacenar, gestionar y analizar la información contenida en dichas plataformas. El concepto de Big Data es subjetivo ya que no se refiere a algo que se pueda cuantificar. Esto quiere decir que este término no va relacionado a una cantidad determinada de información como terabytes sino que se encuentra relacionado a la habilidad de trabajar con dicha información. Diversos autores coinciden en que se puede referir las siguientes características relacionadas al Big Data: 

• Gran volumen de datos
• Basta variedad de información
• Alta velocidad en los procesos de información
• Veracidad
• Validación de los datos

En la actualidad, el Big Data se encuentra en cada sector industrial, economía u organización que sea usuario de la tecnología digital. Un ejemplo son los precios y transacciones de los títulos financieros que se encuentran cotizando en el mercado de valores de Nueva York. Estas transacciones son registradas por segundo y la cantidad de información que generan es enorme. Las tendencias que los mercados financieros tendrían en un futuro cercano pueden ser pronosticadas con mayor certidumbre por los analistas financieros a través del uso de metodologías relacionadas a Big Data. Otro ejemplo se encuentra en el diseño de modelos de riesgo de crédito por parte de las instituciones financieras utilizando como fuente el comportamiento crediticio de sus propioes clientes. 

La información expuesta en este artículo puede parecer más acorde a profesionales en tecnología que para aquellos dedicados a los negocios. Sin embargo, cada día es más frecuente el uso de Big Data para la toma de decisiones en las empresas.

Big Data y su impacto en el sector financiero internacional 

De acuerdo al artículo "The Quant Crunch: How the demand for data science skills is disrupting the job market" publicado por IBM, Burningglass y Business Higher Education Forum en 2017, los sectores de servicios profesionales así como servicios financieros y seguros serán aquellos que utilicen con más intensidad el Big Data. Por lo tanto serán estos los sectores que requieran de mayor número de profesionales calificados para llevar a cabo las tareas relacionadas al análisis de gran cantidad de información. Sin embargo, de acuerdo al mismo estudio, otros sectores industriales tales como los servicios comerciales, construcción y manufactura, no están lejanos en las métricas del uso de Big Data. 

Por otra parte, el estudio realizado por McKinsey Global Institute titulado "Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity" señala que sectores como el financiero van a generar valor a través del Big Data ya que se fomentarán los siguientes diferenciadores competitivos: 

• Creación y fomento a la transparencia y rendición de cuentas.
• Capacidad para detectar con anticipación significativa las necesidades de sus clientes.
• Mayor precisión en la segmentación de mercados así como la adaptación de acciones.
• Uso de algoritmos automatizados en la toma de decisiones financieras.
• Innovación a través de nuevos modelos de negocios, productos y servicios.

Big Data y la toma de decisiones en los negocios 

La información expuesta en este artículo puede parecer más acorde a profesionales en tecnología que para aquellos dedicados a los negocios. Sin embargo, cada día es más frecuente el uso de Big Data para la toma de decisiones en las empresas. 

La toma de decisiones de negocio utilizando el Big Data se apoya en el concepto de Data Analytics. Este se traduce como el proceso de obtener, transformar y modelar los datos con el fin de obtener patrones de comportamiento que ayuden a tomar decisiones. El Data Analytics contempla metodologías y técnicas tales como la minería de datos, business intelligence, redes neuronales, etc. Este tipo de metodologías está siendo aplicada no solamente en los sectores financieros o de consumo como la mercadotecnia, sino también por firmas de abogados, contadores e incluso en el sector del entretenimiento. En este último caso a través del Data Analytics los equipos que juegan en ligas profesionales de béisbol, fútbol americano, fútbol soccer logran obtener los mejores resultados con los recursos que tienen. 

Datos, propiedad y ética 

A pesar de los beneficios que el Big Data puede brindar a la toma de decisiones de negocios, existen temas que se deben tratar sobre el origen y el uso de la gran cantidad de datos que hoy se generan. Dichos temas se encuentran alrededor de la ética en el uso de información cuya fuente puede ser personal y si la propiedad de los datos es de la persona, la empresa o la comunidad. Para ello, todos los participantes en la comunidad digital deberán ponerse de acuerdo atendiendo los intereses legítimos de las partes bajo el entendimiento de que hoy todos participamos y convivimos en una gran aldea tecnológica.