El 2020 se aproxima a su fin, ya aparecen las habituales “tendencias 2021”, incluso en Big Data y Data Science. Se repiten algunos tópicos: ¿Qué duda cabe de que los expertos y especialistas en análisis de datos son el perfil más necesario y demandado? Sin embargo, algunas ventanas profesionales en el mundo de los datos hace mucho dejaron la lista de tendencias para convertirse en urgencia. El cambio climático es uno de esos casos.

Como ocurre habitualmente cuando se acerca el cierre del año, aparecen notas periodísticas diversas para hablar sobre las tendencias 2021 en lo que al mundo tecnológico y comunicativo se refiere. Suena ya algo tópico afirmar que las empresas dedicarán más y mejores recursos a extraer conocimiento y riqueza de sus datos.

Pues bien, lo que sí parece vaticinar transformaciones, por profundidad, es el análisis inteligente y automatizado de los datos para conocer rasgos más amplios del público objetivo: la conducta digital, por ejemplo, es uno de los ámbitos que despierta más interés en compañías y científicos de datos.

Como todo gran paradigma tecnológico, el Big Data y el Data Science evolucionan en tendencias. Tal vez la primera de ellas es el propio problema del procesado: el paso desde los grandes volúmenes de información en bruto hasta la depuración de una serie de certezas con valor comercial. Es decir, las metodologías y desarrollo de herramientas para atacar los datos será uno de los grandes frentes de trabajo en esta novísima industria.

Pero al hilo de lo anterior tenemos la cuestión de la accesibilidad. Para que la actividad económica llegue a apoyarse mayoritariamente en datos es necesario mejorar sensiblemente la accesibilidad en aspectos como las visualizaciones, la construcción de modelos, etc., mediante soluciones mucho más flexibles de almacenamiento. En sentido de lo anterior, la misma “base de datos” es considerada como servicio: provista con soluciones Big Data para servir diversa información en esquemas bajo demanda a partir de las matrices cargadas por el cliente.

CIENCIA DE DATOS EN EL CAMBIO CLIMÁTICO, LA GRAN ASIGNATURA DEL 2021

Por supuesto, no es posible referirse a las tendencias inmediatas en Big Data y Data Science sin volver sobre la complicada lucha contra el cambio climático. El mapeo y la creación de modelos predictivos a partir de la información sobre emisiones de dióxido de carbono es uno de esos “grandes” problemas de la ciencia y el análisis de datos.

Entre los expertos existe debate: algunos estudios mostraron una reducción de alrededor del 17% de las emisiones durante los momentos más duros de confinamiento causado por la pandemia. Pero las posteriores predicciones hablan de superación de las cifras del 2019. Los niveles de concentración de gases con efecto invernadero en la atmosfera están aproximándose a un umbral donde lo impredecible comienza a verse en los artículos científicos; al comenzar 2020 eran de 410 partes por millón.

Es cierto, podría decirse que los agentes químicos que calientan el mundo se redujeron por la contundencia de la pandemia, avivando toda clase de teorías de la conspiración y disquisiciones místicas. Pero, al recuperarse lentamente la actividad económica en todo el mundo, se visibiliza un perturbado estado de normalidad que nos amenaza más que cualquier otro gran drama de nuestro tiempo (y tenemos muchos).

A mediados de este año se dio a conocer un informe de la Organización Meteorológica Mundial, bajo la dirección del Secretario General de las Naciones Unidas. En el prólogo de dicho informe, Carlos Gutiérrez afirmaba:

“La solución para ralentizar la tasa de aumento de la temperatura global y mantenerla por debajo de 1,5 grados es que las naciones reduzcan drásticamente las emisiones, con el objetivo de lograr la neutralidad de carbono para el 2050. Si bien las emisiones cayeron durante el pico de las medidas de confinamiento pandémico, ya se han recuperado en su mayoría dentro del 5% del mismo período en 2019 y es probable que aumente aún más. Este informe enfatiza que los bloqueos a corto plazo no sustituyen a la acción climática sostenida que se necesita para permitirnos cumplir los objetivos del Acuerdo de París sobre el Cambio Climático.”

De acuerdo a lo anterior, se presenta como urgente el análisis avanzado de los datos en, al menos, dos grandes direcciones: las consecuencias y la matización de las medidas de lucha globales. Tenemos ciertas previsiones sobre las concentraciones atmosféricas de CO2. Pero necesitamos más esfuerzo en Big Data y Data Science para crear modelos que intenten prepararnos para las consecuencias.

La realidad es que tenemos algunas ideas sobre los efectos en cadena y su impacto, pero hablamos de fenómenos a una escala que ruegan un estudio de los datos en otro nivel. En la relación datos - combate al cambio climático, hay algo más que una gran ventana profesional para los especialistas en Big Data o los científicos de datos, estamos ante la empresa humana más importante de la Historia.

En efecto, con Big Data podríamos obtener modelos sobre lo que ocurrirá después de cierto punto crítico en el deshielo, por ejemplo, con el aumento del nivel en los océanos, el desplazamiento de especies por el calentamiento, la extensión de la sequía, fenómenos extremos y la posterior crisis alimentaria. La propia acidificación del mar, como consecuencia de absorber entre el 20 y el 30 % de las emisiones industriales desde la década de los 80 del siglo XX, requiere soluciones avanzadas en cuanto a la interpretación de los datos se refiere.

Pero es que incluso la pandemia, con la ralentización de todas las actividades, ha generado espacios vacíos en las series temporales que demandan la intervención de especiales talentos en ciencia de datos.

En conclusión, se termina el 2020, el año oscuro del coronavirus. Con su fin llegan los artículos y entradas blog sobre tendencias para el 2021. Nuestro campo, Big Data y Data Science, no es ajeno a esa especie de demanda del consumo, pero es el momento de mirar más allá. Los datos también pueden ayudar a que el mañana sea todavía algo posible.

“Nunca antes ha sido tan evidente la necesidad de aplicar transiciones limpias, inclusivas y a largo plazo que permitan afrontar la crisis climática y hacer realidad el desarrollo sostenible. Debemos convertir la estrategia de recuperación de la pandemia en una auténtica oportunidad para forjar un futuro mejor”, argumentaba Antonio Guerras en el prólogo de su informe.

Experto, Especialista y Máster en Big Data y Data Science de la UNED:

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