Tech Day Panamá cerró con broche de oro

Lineth O. Del Cid T. / Boris Ríos

Mediante sus palabras, se realizó un viaje de historia y geografía, con las estadísticas a tomar en cuenta por parte de los científicos de datos que les permitan informar, un reporte confiado y seguro. Su conferencia, “Describir, predecir, informar: La ciencia detrás de big data”, fue el cierre de oro del Tech Day en Panamá.

Tomando el suceso del transbordador Challenger, Sztainberg descubrió a su audiencia cómo la NASA revisó LOS hechos anteriores con otros viajes, las probabilidades tanto científicas como meteorológicas y predecir lo que pudiera ocurrir.

La historia recordó a la audiencia de esa tarde calurosa de California, donde la familia de la tripulación, los estudiantes de la maestra, la primera turista espacial, esperaban la salida de la nave espacial… El estallido vive en la memoria.

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Luego se plantearon las estadísticas y probabilidades y nada de lo almacenado pudo llevar al trágico final. Hasta que un estudioso propuso que en vez de leer la cartilla de los picos pocos relevantes a una temperatura superior -como la de ese día- a leer esa data de la fortaleza del desastre. Fue ahí cuando todo cambio.

Según Sztainberg, son tres pasos los que se deben cumplir en este manejo de datos: describir, que permite entender la información disponible; predecir, es entender la información que dice generalizar y, el último, informar con datos confiables.

Esta ruta permite conocer el manejo de las estadísticas para apoyar la información y Sztainberg puso como ejemplo la información que acompaña los resultados de las votaciones en Estados Unidos, donde dos horas antes de los resultados finales, se ofrece al espectador números de cuántos son los votantes, el género de cada votante, qué hacen… y predicen.

“Es aprender a explicar los resultados para obtener más información”, sustentó.El siguiente paso es simular. Entonces se habla de la probabilidad, se comenta “no lo que sucederá sino de lo que probablemente puede ocurrir” en los resultados de la votación.

“Si podemos describir y predecir podemos informar. Ofrecer una información relativamente fidedigna”, acotó el Dr. Sztainberg.

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Las cuatro V del Big Data:

Volumen: Bases de datos transaccionales y la tecnología de la base de almacenamiento

Variedad: Sistemas transaccionales de bases de datos. Texto, video, periféricos, sensores.

Velocidad: Real time, Near Time. Batches. Streams. Todo el mundo quiere todo ya. La velocidad es importante también.

Veracidad: Calidad de la información, falta de datos. Participación, confianza en los resultados.

“Un reporte genera confianza, los datos deben ser lo más fidedignos posibles”, señaló Sztainberg, es decir que la calidad de los datos dará datos consistentes.

Marcelo Sztainberg

Científico de Datos, doctor en Matemática Aplicada y Estadística, vicedecano de la Facultad de Artes y Ciencias de la Universidad Northeastern, Illinois

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