Fuente: En el blog NeuroString con el post Predictive Analytics

Según Gartner lo analítico está creciendo a lo largo de tres dimensiones fundamentales:

(1) Desde los tradicionales análisis online a análisis integrados online. Este ha sido el centro de atención de muchos esfuerzos en el pasado y  seguirá siendo un punto importante para el análisis.
(2) Desde el análisis de datos históricos hasta explicar lo que sucedió para dicho análisis y en tiempo real a partir de múltiples sistemas para simular y predecir el futuro.

(3) En los próximos tres años los análisis van a madurar a lo largo de una tercera dimensión, a partir de datos estructurados y simples, analizados por los individuos para el análisis de información compleja de diferentes tipos (texto, vídeo, etc …) de muchos sistemas de apoyo a un proceso de decisión colaborativa que reúna a varias personas para analizar, reflexionar y tomar decisiones.

Lo analítico también está empezando a pasar a la nube y explotar los recursos de la nube de alto rendimiento y grid computing. Por esto, el informe Gartner dice que en 2011 y 2012, el análisis se centrará cada vez en las decisiones y la colaboración. El paso es el de proporcionar la simulación, predicción, optimización y análisis de otros (tema privacidad y de lo global al individuo), no sólo información, para potenciar aún más flexibilidad en la decisión del momento y el lugar y contexto de cada acción de procesos, ya sean de aprendizaje y enseñanza como de negocios.

Por último, decir que da pie a nuevos campos de investigación y formas de tratar la gran cantidad de datos y su filtrado. Dentro de la estructura de datos egocéntrica tenemos algo de lo que hemos hablado en algún post. Se trata de la visión espacio-temporal de una trayectoria de red egocéntrica.

Muchas de estas técnicas analíticas serán aplicadas a la ciencia de los ciudadanos o sociedad (algo que será constante su estudio). Las personas pueden tomar roles activos en su comunidad mediante la recopilación de datos acerca de lo que les rodea, contribuyendo a una base de datos común que los expertos a su vez puede analizar para encontrar soluciones a los problemas locales, pero también el ciudadano para tomar sus propias decisiones. Por ejemplo, las personas pueden reportar los niveles de tráfico, que a su vez podría ayudar a otros a encontrar la mejor ruta a casa o al trabajo en tiempo real. Los ciudadanos pueden recoger los niveles de contaminación en su área, que en conjunto podrían proporcionar un punto de vista de la calidad del aire de la ciudad y proporcionar una dirección clara para la política pública. También se pueden medir temas menos formales, como ayudar a las personas a encontrar un lugar divertido para pasar el rato.

Es fácil ver el potencial de tal idea. Sin embargo todavía estamos muy al comienzo de la recolección de datos sociales, o de detección de la participación. Antes de chocar con cualquier acontecimiento importante y realmente hacer uso de estos nuevos flujos de datos, hay tres áreas principales en las que se tiene que trabajar: recolección, análisis e interacción.

En estos entornos nos plantea una pregunta para que ustedes contesten y en un futuro post reflexione sobre ello: ¿Donde queda entonces los procesos de la serendipia y el azar como actos productivos y de creatividad ante la era algorítmica?

 

 

 

About the author

Fernando Santamaría González Soy un investigador y formador en espacios online. Trabajando e investigando en temas de aprendizaje emergente.