Tiene toda la razón, IBM ha sido todo un toro en la industria del big data, posiblemente uno de los más optimistas por la suma de $ 16 mil millones en los últimos 8 años. De las inversiones, estos son algunos de los éxitos (la mayoría aún en curso) que hace alarde de IBM en su sitio:
Ciudades más inteligentes de IBM
Recientemente, IBM ha invertido en el uso de big data para que las ciudades funcionen de manera más fluida. Bromean sobre el uso de teléfonos inteligentes tomados de baches y se enorgullecen del hecho de que pudieron salvar a la pequeña ciudad de Debuque, Iowa, el 7% de su uso de agua y el 11% de su factura de electricidad.
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Esto es lo que tenían que decir al respecto:
Las ciudades más inteligentes del futuro impulsarán un crecimiento económico sostenible. Sus líderes tienen las herramientas para analizar datos para tomar mejores decisiones, anticipar problemas para resolverlos de manera proactiva y coordinar recursos para operar de manera efectiva.
A medida que crecen las demandas y se ajustan los presupuestos, las soluciones también deben ser más inteligentes y dirigirse a la ciudad en su conjunto. Al recopilar y analizar la gran cantidad de datos generados cada segundo de cada día, herramientas como el IBM Intelligent Operations Center coordinan y comparten datos en una sola vista, creando el panorama general para los tomadores de decisiones y los respondedores que apoyan a la ciudad más inteligente.
Watson de IBM (Smarter Healthcare)
Watson, que es una supercomputadora similar a Siri en la presentación (pero en un campo de juego absolutamente diferente en potencia y rendimiento informáticos), fue construida por IBM para analizar, analizar y presentar grandes cantidades de datos a los investigadores.
En el sector sanitario, a Watson se le ha encomendado la tarea de compilar grandes conjuntos de registros de pacientes, informes médicos y documentos. El resultado, aunque todavía no es claro o definitivo, ha sido hasta ahora un repositorio al que los médicos pueden recurrir para tratar o diagnosticar a un paciente.
Citaré nuevamente a IBM:
Watson utiliza capacidades de lenguaje natural, generación de hipótesis y aprendizaje basado en evidencia para apoyar a los profesionales médicos a medida que toman decisiones. Por ejemplo, un médico puede usar Watson para ayudar a diagnosticar y tratar pacientes. Primero, el médico puede hacer una consulta al sistema, describiendo los síntomas y otros factores relacionados. Watson comienza analizando la entrada para identificar las piezas clave de información. El sistema admite terminología médica por diseño, extendiendo las capacidades de procesamiento del lenguaje natural de Watson.
Watson luego extrae los datos del paciente para encontrar datos relevantes sobre antecedentes familiares, medicamentos actuales y otras afecciones existentes. Combina esta información con los hallazgos actuales de pruebas e instrumentos y luego examina todas las fuentes de datos disponibles para formar hipótesis y probarlas. Watson puede incorporar pautas de tratamiento, datos de registros médicos electrónicos, notas del médico y de la enfermera, investigaciones, estudios clínicos, artículos de revistas e información del paciente en los datos disponibles para el análisis.
Watson luego proporcionará una lista de diagnósticos potenciales junto con una puntuación que indica el nivel de confianza para cada hipótesis.
La banca más inteligente de IBM
Watson también está comenzando a clasificar inmensas cantidades de datos financieros.
Reuters publica 9000 páginas de noticias financieras todos los días. Los analistas de Wall Street producen cinco documentos de investigación cada minuto. Los profesionales de servicios financieros reciben cientos de correos electrónicos al día.
Al analizar todos estos datos, Watson puede advertir a las instituciones financieras de eventos como el colapso de 2007-08 al detectar el riesgo con una opinión imparcial (si compañías como Goldman Sachs eligen escuchar es algo completamente diferente).
Watson también puede aprender patrones en el comportamiento del consumidor y hacer que las corporaciones ofrezcan mejores productos y servicios (como el desarrollo del cliente de Steve Blank con esteroides).
En resumen, IBM está lejos de terminar con su búsqueda de un planeta más inteligente. Otros esfuerzos incluyen tráfico más inteligente, redes más inteligentes, comercio más inteligente, educación más inteligente y docenas de otras industrias. Está claro que IBM ha invertido mucho en big data y, en lo que a mí respecta, parece que está dando sus frutos. Si la inversión no ha sido exitosa financieramente, diría que ya ha sido significativa más allá de cualquier medida, por lo que, en ese sentido, IBM ha tenido éxito en Big Data.
Fuentes:
IBM acelera su cartera de Big Data
IBM Watson
IBM – Smarter Planet – Estados Unidos
