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El Big data<\/strong> no tiene \u00fanicamente un fin comercial.\u00a0Algunas ciudades ya est\u00e1n adaptando sus infraestructuras al Big data<\/span>. Y es que la informaci\u00f3n de los ciudadanos podr\u00eda aumentar la eficiencia de la seguridad urbana, la recogida de basura o la movilidad urbana.<\/strong><\/p>\nLas ‘smart cities’\u00a0almacenar\u00e1n la informaci\u00f3n de sus habitantes o turistas para mejorar sus servicios<\/span>. Un ejemplo, con sensores en los contenedores se podr\u00edan optimizar las rutas\u00a0dependiendo del volumen de basura de los mismos. O gracias a la geolocalizaci\u00f3n se podr\u00edan prevenir atascos, ya sea desviando el transporte p\u00fablico o controlando los sem\u00e1foros.<\/p>\n Es cierto que de la virtud nace su defecto. El exceso de datos que genera el Big data hacen muchas veces indescifrable.<\/strong> Motivo por el que ya est\u00e1n surgiendo conceptos como el dark data o el smart data.<\/strong> \u00a0El dark data<\/strong> ser\u00eda la parte oculta del iceberg<\/span>, los datos que no usan las empresas<\/strong> -IBM calculaba que eran el 80%-. Esto surge porque muchos de esos datos no est\u00e1n estructurados y las empresas no analizan esa porci\u00f3n de conocimiento, perdiendo informaci\u00f3n relevante.<\/p>\n En cuanto al smart data<\/strong>, al igual que el dark data, surge derivado del Big data. Esto significa que el smart data busca simplificar esa informaci\u00f3n,\u00a0utilizar los grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n con un fin espec\u00edfico<\/span>.<\/strong> Pasar\u00eda un tamiz -representado por complejos algoritmos- por los datos para volverlos estad\u00edsticas. Por ejemplo, si una persona consume siempre lo mismo y un d\u00eda cambia -de Coca-Cola a Coca-Cola Zero- sabremos que algo a cambiado -puede estar a dieta-. Son pocos a\u00f1os de vida para saber el recorrido que tendr\u00e1, pero incluso las pymes y las startups se est\u00e1n adaptando a la nueva forma de conocer el cliente.<\/strong><\/p>\n
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