El océano de datos donde todos dejamos gotas: Big Data
Siempre me ha impresionado pensar en la cantidad de rastros que dejamos en Internet sin darnos cuenta. Cada búsqueda, cada clic, cada compra y hasta cada desplazamiento por una pantalla es una pequeña huella digital. Una gota. Y aunque una gota parece inocua, millones de ellas crean un océano.
El Big Data es un término que se usa para describir esos volúmenes masivos, variados y veloces de información que se analizan para encontrar patrones, predecir comportamientos y tomar decisiones. Como señala Yepes (2025), se trata de «conjuntos de datos tan grandes y complejos que los métodos tradicionales de procesamiento no son adecuados». No hablamos de una base de datos tradicional, sino de un ecosistema inmenso y vivo que crece cada segundo.
Pero detrás de esa definición técnica hay una realidad mucho más cercana: todos aportamos a ese océano de datos, queramos o no. Cada acción digital es una gota más que alimenta modelos predictivos, motores de recomendación y estrategias de mercado.
El Big Data es volumen. Es lo que ocurre cuando millones de datos aislados se conectan para contar historias que ningún dato individual podría revelar.
Tu playlist preferida no se crea sola, miles de decisiones de usuarios similares ya fueron analizadas.
La ruta que te sugiere una app de transporte es posible gracias a patrones históricos de movilidad.
Las recomendaciones de productos no son magia, son cálculos basados en miles de compras anteriores.
Este proceso tiene un enorme potencial para mejorar servicios, optimizar sistemas y anticipar tendencias. Pero también plantea preguntas éticas profundas: ¿Quién recopila los datos?, ¿con qué propósito?, ¿con qué nivel de transparencia?
Uno de los casos más conocidos en la historia del Big Data ocurrió con Google Flu Trends, iniciado en 2008. El proyecto buscaba predecir brotes de gripe analizando patrones de búsquedas relacionadas con síntomas. En sus primeros resultados, logró anticipar la propagación de la influenza con días de ventaja frente a los métodos tradicionales de vigilancia epidemiológica. Parecía un triunfo del Big Data.
Pero con el tiempo el modelo comenzó a fallar: sobreestimó los casos en más de un 50% durante algunos inviernos, y la razón es que las búsquedas no siempre reflejan comportamientos reales; pueden estar influenciadas por noticias, pánico colectivo o estacionalidad mediática. El caso se convirtió en un recordatorio de que más datos no siempre significan mejores predicciones, y que el contexto es tan importante como el volumen.
Este ejemplo es especialmente valioso porque muestra que el Big Data no es infalible. Puede ser poderoso, sí, pero también susceptible a sesgos, ruido y malinterpretaciones.
La promesa del Big Data es enorme: desde optimizar sistemas de transporte hasta mejorar diagnósticos médicos o anticipar comportamientos de consumo. Pero esa promesa exige comprensión crítica.
Porque el océano de datos no es neutral, no es transparente y no siempre refleja la realidad tal como es. Por eso, entender cómo se recolectan, procesan y utilizan estos datos es un asunto técnico y también una condición esencial para participar de una sociedad digital más justa y consciente.
Al final, el Big Data nos recuerda algo simple: en el océano digital todos somos gotas pero también navegantes.
Visita: digitalia.gov.co
Referencias: AgenciaSinc ElDiario