Encara que és un concepte relativament nou, el big data ja porta amb nosaltres alguns anys, exactament els que li ha permès la revolució de les tecnologies de la informació i de la comunicació. Perquè les dades sempre han estat aquí, generant-se de manera espontània amb l’activitat humana quotidiana i en la naturalesa que ens envolta, però només ara som capaços de registrar-les, analitzar-les, interpretar-les i actuar en conseqüència. Això és el big data.

De fet, el concepte ja porta gairebé tres dècades rondant en el cap d’enginyers, matemàtics i analistes, però no ha estat fins fa poc menys de deu anys quan hem creat maneres de processar quantitats ingents de dades a una velocitat molt alta, procedents d’una enorme varietat de fonts i completament fiables. Aquests quatre elements són els que donen sentit al big data i els que ja han canviat les nostres vides de maneres que ni tan sols sospitem.

Si en les properes vacances agafes un vol i arribes sense retard al punt de destí, fàcilment pots donar les gràcies al big data, convertit avui en una eina inestimable per als professionals del transport aeri, que han d’organitzar més de 100.000 vols diaris en uns cels cada vegada més congestionats.

Si l’argument de la puntualitat no et convenç ―al cap i a la fi, segueixen existint els retards o les temudes cancel·lacions―, hi ha un altre aspecte clau de les teves vacances que està directament influït pel big data: el preu dels bitllets d’avió. Així ho explica el proveïdor principal de serveis de navegació aèria al Regne Unit, que assegura que gràcies a l’anàlisi massiva de dades les companyies aèries estalvien en costos operatius ―excés de càrrega de combustible, temps d’espera en aeroports, rutes poc eficients…―, un estalvi que ajuda a què els bitllets d’avió siguin cada vegada més barats.

Existeixen certs camps que s’han beneficiat especialment del big data, i la medicina n’és un. Cada persona és una font increïblement complexa de dades mèdiques: des de l’historial de malalties fins a les particularitats de l’ADN, passant pels hàbits alimentaris. Així, fa unes dècades, un dels principals problemes de la comunitat mèdica era no només registrar aquestes dades, sinó processar-les i creuar-les entre si per veure tendències i patrons.

Però això ha canviat amb el big data, que ens permet reduir significativament el cost dels tractaments mèdics gràcies a un diagnòstic més precís. Com? Gràcies a les enormes bases de dades que tenen els sistemes de salut dels països desenvolupats, per als metges és molt més senzill detectar si una persona pateix una malaltia, en quin estat es troba i quin tractament ha resultat més beneficiós en pacients amb un quadre similar.

Quan es tracta de salut, el big data podria arribar fins i tot a predir de manera fiable brots d’epidèmies com la grip, una cosa que Google va arribar a aconseguir…, almenys durant un temps.

El comerç electrònic és un altre dels sectors que han abraçat amb entusiasme aquest concepte ―o conjunt de tecnologies― per conèixer molt millor els seus clients potencials.

Predicció de vendes, evolució d’ofertes en temps real, anuncis extremament segmentats i completament personalitzats… Sembla que el big data va néixer per ajudar els comerços electrònics a vendre més, senzillament, ajudant-los a entendre millor els consumidors. Perquè, cada vegada que fem una compra ―fins i tot si acabem no comprant, però sí valorant aquesta opció―, deixem un reguitzell de dades que expliquen com som, què ens agrada i també en quin moment de la nostra vida ens trobem. Ho expliquen en aquest revelador article de Forbes, que narra com la cadena de grans magatzems nord-americana Target va endevinar que una dona estava embarassada, fins i tot abans que ho digués al futur pare.

Hi ha aficionats al futbol que semblen autèntiques bases de dades: partits guanyats del seu equip durant les últimes temporades, gols marcats per les estrelles, targetes vermelles, serveis de córner… Naturalment, del món del futbol es poden extreure milers de dades i, de fet, això ja passa: algunes retransmissions ja ofereixen detalls com els quilòmetres recorreguts pels jugadors, les posicions del camp en què s’han concentrat, etc. Què passaria si algun equip de futbol no només es fixés en tàctiques i estratègia per guanyar al seu rival, sinó en el big data per configurar la seva plantilla i treure el màxim profit de cadascun dels seus jugadors? No cal preguntar-s’ho, ja ho sabem.

Molts clubs d’Europa ja utilitzen el big data al seu dia a dia per valorar possibles fitxatges. Però, sens dubte, un dels casos més rellevants és el del Leicester City, un club relativament modest que en un parell d’anys va passar de militar en la segona divisió anglesa a guanyar la Premier League. I part d’aquest triomf neix del programa d’entrenament que va utilitzar el premiat entrenador Claudio Ranieri, qui va personalitzar al màxim els entrenaments dels seus jugadors gràcies a l’ús de dades i al coneixement detallat de l’estat físic de cadascun d’ells.

Aquests són només quatre exemples molt específics que demostren que el big data no és una tecnologia futurista, és la responsable de millorar les nostres vides sense que ens n’adonem.

Les àrees en què més s’utilitza el big data

1. En la xarxa de transport de les grans ciutats i en l’organització del trànsit aeri.
2. En el desenvolupament de vacunes i tractaments mèdics, i en la predicció d’epidèmies.
3. En el comerç electrònic, per conèixer cada vegada millor els consumidors i oferir-los el producte o servei perfecte.
4. Al món del futbol, on perfeccionar els entrenaments s’ha convertit en l’arma secreta de molts equips.

La mobilitat i la contaminació són dos dels grans reptes a què s’enfronten les ciutats intel·ligents del segle XXI. Durant el mes de desembre van entrar en vigor les restriccions de trànsit a Barcelona en episodis d’alta contaminació. Els vehicles menys ecològics no podran circular per la conurbació de la Ciutat Comtal (Àmbit-40) quan s’identifiqui un alt grau de pol·lució per diòxid de nitrogen.

Madrid, París, Londres, Roma… Són múltiples les ciutats europees que han adoptat mesures per reduir la contaminació durant aquest últim any. A més, algunes urbs han començat a incorporar noves tecnologies per millorar la sostenibilitat i la mobilitat i optimitzar la circulació. Com pot ajudar la digitalització a crear ciutats més sostenibles?

Les congestions de trànsit es poden reduir notablement gràcies a una gestió eficaç dels semàfors, modificant la seva freqüència i sincronitzant-los per aconseguir una bona organització d’aquests llums i, així, arribar a una mobilitat més fluida. Això és el que poden experimentar els ciutadans de Munic des de principis del 2017, moment en què es van instal·lar uns dispositius intel·ligents en diversos semàfors de l’urbs basats en un sistema d’intel·ligència artificial.

Es tracta d’un projecte del programa d’investigació europeu Local4Global. Aquest tipus d’instruments són capaços d’intuir factors i fluxos de trànsit i decidir la durada dels cicles de llum verda dels semàfors. Ho fan mitjançant algoritmes i els temps d’espera poden variar entre 45 segons i 2 minuts. El desembre del 2012 es va implementar un sistema similar a Nova Jersey, que ha aconseguit millorar les condicions de circulació i reduir els embussos un 25%. Un altre clar exemple és la ciutat estatunidenca de Pittsburgh, on també es va instal·lar el sistema i s’ha aconseguit reduir en un 40% el temps durant el qual els cotxes romanen parats.

Què passa quan un carrer està tallat per obres? La ruta d’un autobús es veu sovint modificada a causa dels impediments que poden sorgir durant la ruta. T’imagines que el metro i el bus es poguessin coordinar entre si en cas d’una avaria perquè l’usuari final no es veiés afectat? L’empresa Alstom està treballant amb un programari intel·ligent, Mastria, que analitza la informació i l’estat dels diferents transports públics per proposar solucions eficaces i reorganitzar l’escenari en temps real i, així, donar al ciutadà una via alternativa per desplaçar-se.

L’agost del 2016 es van fer les primeres proves pilot d’autobusos sense conductor a Lió i Hèlsinki. És encara un sector per explorar i per explotar, però el fet cert és que el pas següent d’aquesta nova tecnologia és que el transport públic autònom tingui la capacitat d’intercanviar informació per poder optimitzar itineraris i conèixer l’estat de fluïdesa dels carrers de la ciutat per evitar els embussos.

Així, doncs, l’automatització del trànsit gràcies a les noves tecnologies és un procés imminent. Possiblement arribarà a les nostres ciutats molt aviat per optimitzar la circulació i fomentar unes metròpolis més sostenibles. Perquè, a qui no li agradaria estalviar-se l’embús de cada matí?