ALICANTE. La digitalización, el crecimiento del ecommerce o la aplicación industrial de la inteligencia artificial, o del internet de las cosas, son solo algunos ejemplos de cambios tecnológicos que están impulsando una cultura orientada y basada en los datos.
El Big Data se posiciona como un gran motor de crecimiento económico en Europa. Tanto es así, que desde la propia Comisión Europea han definido una estrategia de datos, con el objetivo de delimitar el rumbo del modelo de economía digital de la Unión Europea.
El impacto de la gestión masiva de datos es de tal magnitud que ya se habla del nuevo petróleo, y es que la cuarta revolución industrial ha identificado una de sus materias primas más preciadas.
La carrera por posicionarse en torno a la gestión del dato dio comienzo años atrás. En esta línea, ITI, centro tecnológico especializado en TIC, lleva años trabajando para impulsar la Economía del Dato en sectores clave, en una apuesta estratégica para posicionar a España como referencia europea.
Así lo ha demostrado el propio instituto en la jornada "La Explotación de Datos como elemento clave de la Digitalización" que ha tenido lugar en el marco de Data Week, el encuentro anual de la comunidad europea de investigación e innovación de Big Data e IA basada en datos.
"El análisis de datos nos ha permitido llegar hasta el momento en el que nos encontramos, pero el dato, sin análisis, carece de valor, por lo que debemos centrarnos en su explotación para obtener valor del mismo" ha expuesto José Manuel Bernabeu, director científico de ITI y responsable de la Cátedra de Transformación del Modelo Económico de la UPV.
Para ello, es necesario establecer y trabajar en espacios de datos. "Los espacios de datos facilitan enormemente la explotación y la extracción de valor de los mismos, a través de servicios basados en Inteligencia Artificial o Big Data, entre otras técnicas" afirma Daniel Sáez, director de Inteligencia Estratégica y Transferencia de ITI. "Esos espacios nos permitirán afrontar el siguiente reto que se centra en la compartición de esos datos", prosigue.
Y aunque el resultado de esta explotación y compartición de datos es ilimitado, se pueden encontrar ya algunos beneficios de esa gestión de datos: mantenimiento predictivo, detección de anomalías, predicción de la demanda, eficiencia energética, así como la colaboración entre empresas, entre otras…
Los expertos de ITI también han puesto sobre la mesa diferentes proyectos en los que se encuentran trabajando para posicionar a España como referencia europea, muchos de los cuales están abiertos a la participación por parte de empresas, tanto tecnológicas, como industriales.
ITI lidera EUHubs4Data un proyecto europeo para acompañar a las empresas en su camino hacia la explotación de datos, construyendo una gran federación europea de nodos con tecnologías y servicios para ello. Se trata de una apuesta estratégica de la Comisión Europea para facilitar el acceso de las empresas a un conocimiento compartido, que permita crear una economía fuerte y competitiva, la puerta de entrada a un mundo impulsado por datos.
En palabras de Daniel Alonso, promotor de Alianzas de IA y Big Data de ITI, y coordinador del proyecto EUHubs4Data "el proyecto establecerá una red de espacios de innovación que facilitará la creación de un catálogo conjunto de servicios y de datos que contribuyan a la creación de un Espacio Común de Datos en Europa y que soporten la innovación y la experimentación de soluciones impulsadas por los datos seguras y confiables, que usen datos propietarios, industriales y personales".
Asimismo, el centro tecnológico es miembro del proyecto europeo GAIA-X que persigue la creación de una nueva infraestructura de datos en la nube, cuyo principal objetivo es que los datos de entidades europeas se almacenen en una infraestructura que sea gestionada por entidades europeas, protegiendo la soberanía de un activo tan relevante en la economía del futuro como son los Datos, y siendo independientes de otras grandes potencias mundiales, como EEUU, China o Rusia.
Al mismo tiempo, ITI es uno de los DIH de referencia en el proyecto Reach, una iniciativa nacida de los esfuerzos de European Data Incubator (EDI), y del programa Horizonte 2020 de la Comisión Europea, que persigue acelerar empresas innovadoras dirigidas por los datos en Europa, con la vista puesta en un mercado común de datos, a nivel europeo.
El centro tecnológico también da pasos desde la Comunitat Valenciana, para alinear la estrategia regional a la europea.
En esta línea, ITI está trabajando en el proyecto Inddis cuyo objetivo principal es el diseño, creación y puesta en marcha de un prototipo de Espacio de Datos, para la Industria de la Comunitat Valenciana, que permita la explotación de datos en el sector y a lo largo de la cadena de valor. Para ello, se está trabajando en la composición de un ecosistema de empresas industriales dispuestas a explotar las posibilidades del espacio de datos y de empresas tecnológicas capaces de aportar servicios basados en esos datos.
Asimismo, ITI también coordina Inndromeda Digital, la iniciativa integrada por todos los agentes del Sistema Valenciano de Innovación, cuya misión se centra en acercar las tecnologías digitales a las empresas y la Administración Pública y donde el ITI Data Innovation Space se pone a disposición para el desarrollo de experimentos.
La jornada también ha contado con una parte práctica de la mano de Raúl Hussein, director de Servicios de Análisis de Datos Avanzados de ITI, que ha explicado dos casos de éxito que afrontan retos tecnológicos en materia de servicios Big Data para el manejo de datos y construcción de modelos predictivos, en base a esos datos.
Dos casos de éxito de sectores y ámbitos de aplicación diferentes, aunque ambos basados en la construcción de modelos de predicción. Uno de ellos, para la extracción de información de las redes sociales, para predecir sobre qué hablan los influencers y su público, de aplicación al marketing digital. Y el otro, de aplicación el sector de las telecomunicaciones, para optimizar la calidad de la telefonía móvil, con el objetivo de poder predecir y detectar anomalías en la calidad de la señal, e identificar zonas de baja calidad. Un proyecto en el que se trabajó con 12 millones de datos durante tres años.
Los dos casos de éxito también son un claro ejemplo del uso de los espacios de datos, porque ambos han hecho uso de ellos, para poder dar soporte al ciclo de vida del modelo predictivo, ya que ofrecen un lugar donde poder capturar y almacenar un gran número de datos, así como su explotación, y una infraestructura donde poder entrenar y explotar el modelo predictivo.
