El volumen de datos que manejan las empresas, tanto las grandes organizaciones como las PYMES, ha alcanzado niveles astronómicos en los últimos años. De 88.719 billones de bytes (petabytes) de tráfico IP en 2016 se ha pasado a 132.101 billones en 2018. Y se estima que, en 2020, esta cifra esté cercana a los 200.000 billones de bytes.

Este aumento de los datos masivos nos demuestra lo importante que es para las empresas contar con tecnologías de la Información capaces de administrar esa información de forma eficiente. Es de lo que se encarga el Big Data, al gestionar con Inteligencia Artificial tanto el volumen de datos, como la variedad de fuentes o la velocidad de creación, cambio y eliminación de esos datos.

El valor de mercado del Big Data en el mundo ronda actualmente los 55.000 millones de dólares, cifra que prácticamente se duplicará en menos de diez años.

Sin ir más lejos, el impacto del Big Data en las cuentas de Telefónica es de 150 millones al año solo en España.

Entre las diez compañías de Big Data e Inteligencia Artificial más punteras, figuran gigantes como Apple, Microsoft, Facebook, Amazon o Netflix, y otras también importantes, como Nvidia, Correos o UPS. Esta empresa de paquetería, por ejemplo, utilizó el Big Data para rediseñar las rutas de los conductores que repartían sus paquetes. A través del análisis de los datos, consiguió reducir en 85 millones los kilómetros recorridos y reconfigurar sus mapas para mejorar la experiencia del trabajador.

Por otro lado, los algoritmos de Amazon o de Netflix, construidos a partir de una enorme cantidad de datos, son capaces de definir las tendencias para dirigir al consumidor hacia el producto que está buscando y otros relacionados con el mismo.

Un uso menos comercial del Big Data es que está haciendo la joven empresa canaria Theam para crear, en colaboración con la Universidad de Harvard, una plataforma virtual gratuita con decenas de millones de nuevos archivos históricos de interés económico, que, hasta ahora, habían permanecido ocultos o eran inaccesibles para los investigadores (por ejemplo, las cuentas de una sociedad china de hace 60 años). Los desarrolladores de Theam están digitalizando estos documentos con un algoritmo de machine learning y generando una gran cantidad de datos, que pueden ayudar a crear modelos destinados a prevenir crisis y a proponer soluciones.