Pierre Marchand de IBM: "Es errado decir que los datos son el nuevo oro o petróleo del siglo XXI"

Para el vicepresidente de sistemas de hardware para América latina el foco no pasa por la cantidad o el valor, sino por la importancia que tiene la información en la transformación de una industria y la sociedad
Para el vicepresidente de sistemas de hardware para América latina el foco no pasa por la cantidad o el valor, sino por la importancia que tiene la información en la transformación de una industria y la sociedad
Débora Slotnisky
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19 de julio de 2018  • 15:25

En el lanzamiento mundial de IBM FlashSystem 9100, una solución que busca facilitarle a las empresas el proceso para extraer valor del Big Data , La Nación conversó en exclusiva con Pierre Marchand, vicepresidente de sistemas hardware de IBM en Latinoamérica, para reflexionar acerca de los verdaderos límites y alcances del análisis masivos de datos.

Hace ya tiempo que se habla del Big Data como el "nuevo petróleo" o el "oro del siglo XXI". Sin embargo, mientras estos dos elementos son recursos limitados y, más aun, son escasos, con los datos pasa a la inversa: cada vez son más. ¿Por qué cree usted que se hace esta analogía y qué opina usted al respecto?

La comparación con el oro y el petróleo es errada. En realidad, lo que debería decirse es que los datos son recursos naturales. Y, en esta analogía, el foco no pasa por su cantidad ni por su valor sino por la importancia que tiene en la transformación. En este sentido es que se lo compara con el petróleo debido a que éste es sinónimo de la revolución industrial. Dicho en otras palabras, los datos, al igual que el petróleo pueden ser utilizados para generar un cambio dramático en algo. Esa es la analogía.

Desde el punto de vista del valor, entre las 10 marcas más valiosas en el mundo se encuentran compañías de Internet como Google, Apple y Amazon. Todas ellas no solo son firmas de tecnología sino que están muy asociados al manejo de la información y la data. En el 2007 la líder era Exxon Mobil.

Para aprovechar el potencial de los datos, ¿qué pesa más la tecnología o el talento humano?

Hay dependencia y sinergia entre ambos: Por un lado, el profesional no puede hacer bien el trabajo en tiempo y forman sin la infraestructura adecuada. Por el otro, tener la infraestructura adecuada no es suficiente sin no hay un data scientist que defina la forma, el cómo y para qué quiere analizar los datos.

La promesa del Big Data es que le permite a una organización acceder a miles de millones de datos de todo tipo en tiempo real, pero si consideramos que, por ejemplo, casi el 50% de la humanidad no tiene acceso a internet, queda en claro que dicha promesa no se puede cumplir nunca. En definitiva, por más que el volumen de datos crezca, nunca estará todo completamente convertido en dato .

Es cierto, pero eso es mirar el "medio vaso vacío" y yo prefiero mirar el "medio vaso lleno". La totalidad de los datos que existen no reflejan a la totalidad de la población mundial. Sin embargo, del 100% de los datos que existen, alrededor del 80% no son analizados. Dicho de otra manera, ¡hay tanta información que no se usa y que estamos en condiciones de aprovechar! Aquí la clave está en capacidad de detectar patrones en base a la data. Un ejemplo práctico: Un médico tiene determinada cantidad de pacientes, y eventualmente les puede pedir que se realicen placas de rayos X para diagnosticarlos. Pero existen los recursos tecnológicos para que este profesional analice la totalidad de las placas para detectar patrones, lo hace la tecnología.

En este caso el Big Data suma valor porque un humano no puede hacer este trabajo o le llevaría mucho tiempo hacerlo. Pero claro, Big Data no es igual a todos los datos que podrían existir en el mundo, tal como usted plantea. Y a esto lo podemos relacionar con la inteligencia artificial: mientras más datos tiene la solución, mejores resultados arroja hasta un punto en el cual se vuelve perfecta.

¿Se vuelve perfecta?

Sí. Es que ahora no lo notamos porque estamos a los albores de la inteligencia artificial, pero el día de mañana tendrá tanta data que podrá discernir sin problemas.

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