Ahogándose en Data

Strategic Security

​​​

Ahogándose en Data
 

For the English version, click here.

Big Data se utiliza en innumerables contextos de negocio y de seguridad, y puede ser de gran beneficio para quienes participan en operaciones de respuesta a desastres. Mediante la recolección de data analítica y sofisticada, el conocimiento del terreno, los recursos para recuperación de operaciones y el conocimiento de la situación, se ayuda  a planificadores de respuesta y equipos de seguridad.  

Para ir del Punto A al Punto B la información puede parecer exagerada, en el proceso de recolectar data para obtener información útil, el camino puede ser difícil y lleno de riesgos. Los expertos aún tratan de sortear obstáculos, en particular los que dificultan la integración, el acceso y la transmisión de información.   

“La data es un activo que no es útil a menos que sea líquido,” dijo Thad Allen, ex 23o Comandante de Guardacostas de los EEUU, quien dirigió las operaciones de respuesta en el Huracán Katrina y en el derrame de petróleo de Deepwater Horizon. Actualmente vicepresidente ejecutivo de Booz Allen Hamilton, Allen habló en un evento reciente celebrado en el Club Nacional de Prensa denominado “Toma de Decisiones Facilitadas por la Tecnología para Apoyo a Respuesta, Recuperación y Resistencia a Desastres,” en el que fue moderador. “La mayoría de los problemas relacionados con mucha data, por lo menos desde donde yo estoy, no son necesariamente problemas de tecnología,” dijo Allen.  “El problema verdadero es….cómo manejarla.”

El proceso de manejo de data tiene retos en cada etapa, dicen los expertos. El proceso de integrar data puede ser obstaculizado por dificultades tecnológicas. Esto puede ser un problema para operaciones de respuesta a emergencia que necesitan combinar data, como por ejemplo correlacionar información acerca de las condiciones del terreno con el inventario de recursos disponibles.  Por lo general, las organizaciones tienen “un pequeño trozo de tecnología” para recolectar información, pero estas piezas separadas de tecnología no pueden interactuar, dijo Brad Mediary, primer vicepresidente de Booz Allen.  “Cuando uno mira los proveedores de producto que están en el mercado, tienen buena tecnología.  El problema es que no son incentivados para trabajar juntos,” dijo Mediary. “Si las tecnologías no funcionan juntas, ¿Cómo comparte uno data? ¿Cómo se toman decisiones cuando se vive entre silos?”

A su vez, los esfuerzos para hacer que el hardware sea más compatible pueden ser entorpecidos por limitaciones de presupuesto. La tecnología adquirida inmediatamente después del 11 de septiembre está envejeciendo, de modo que los costos de mantenimiento están aumentando – mientras los presupuestos de seguridad siguen sin cambio, o disminuyen. De ese modo, Mediary ha encontrado que algunas compañías necesitan más tecnología para fusionar sistemas diferentes, pero sus presupuestos no se los permite. 

La modernización de los sistemas puede requerir la eliminación por fases del equipo viejo. Este proceso puede ser dificultoso. A veces los ejecutivos quedan involucrados en sistemas de tecnología antigua, incluso si el valor de esos sistemas es incierto, dijo Sam McLean, suplente actuante de la oficina de política, arquitectura, y gobierno en la Agencia Federal de Manejo de Emergencias (FEMA). “Hay varios sistemas que nuestros funcionarios consideran críticos o esenciales para una misión, pero no tenemos los criterios correctos para diferenciarlos, dijo McLean.  “De modo que continuamos metiendo dinero en esos sistemas porque nadie dice cómo priorizarlos.”

Para las organizaciones que se han modernizado con éxito y que ahora tienen sistemas de operación que están captando data vigorosamente, hay otro reto: sobrecarga. No toda la data es buena. Para ilustrar, Mediary leyó una cita del analista Nate Silver: “Cada día, tres veces por segundo, producimos el equivalente de la cantidad de data que la Biblioteca del Congreso tiene en toda su colección impresa, pero la mayoría es como videos de gatos en YouTube, o como niños de 13-year-años intercambiando mensajes de texto sobre la próxima película Twilight.”

“Nuestros clientes continúan confrontando demasiada data – se están ahogando en data.  Les falta ideas,” explicó Mediary. “En muchos casos, no saben ni siquiera qué preguntas hacer.”Esto ha conducido a una creciente necesidad de “limpiadores de data” para filtrar y decidir lo que es basura y lo que es potencialmente valioso, agregó.

Una vez que la data relevante se identifica, otra trampa acecha: una brecha que existe frecuentemente entre los científicos de data, quienes están trabajando directamente con la información, y ejecutivos que la necesitan para tomar decisiones.  “Hay un gran problema para compartir información,” dijo Ellie Graeden, director de análisis de sistemas estratégicos para Gryphon Systems.  Los científicos, dijo ella, son expertos en hacer modelos teóricos a partir de data, pero son menos duchos en hacer modelos que conecten la información con problemas actuales del mundo real. “Lo que la comunidad científica no está hacienda bien es darse cuenta de qué tipo de preguntas se están haciendo, y luego [determinar] qué se puede generar,” explicó.  

Allen, quien concurrió, destacó este problema citando un incidente de su trabajo después del Huracán Katrina. Después de que la tormenta creó una diáspora de 1.5 millón de ciudadanos desplazados, Allen quiso usar un diagrama de densidad en una conferencia de prensa que compararía las regiones del código postal en términos de número de residentes que solicitaban asistencia a FEMA. Allen dijo que sabía que los datos estaban disponibles, pero crear el diagrama fue un enorme reto. 

“Traducir modelos muy complicados producidos por los científicos, y hacer que sean entendidos por los expertos del asunto objeto involucrados en la respuesta quienes tienen que usarlos, es muy, muy crítico,” dijo. El incidente, agregó, mostró la necesidad de “emancipación de los datos” — dando a conocer datos de tal forma que las personas ajenas a la materia puedan entenderlos. 

Por otra parte, hay otro problema en compartir información que puede surgir con el uso de Big Data. El gobierno federal recolecta pilares de data potencialmente útil, pero a veces las agencias consideran que ciertos conjuntos de data son demasiado sensitivos para ser compartidos. Estos problemas de propiedad aún necesitan ser resueltos, dijo McLean. “Algunas personas dicen que la data les pertenece, cuando la data pertenece a todos,” dijo McLean.   Aunque los retos son numerosos, los expertos dijeron que ellos también han visto éxitos en el manejo de Big Data, y ellos brindaron observaciones y asesoramiento basado en esas experiencias positivas.

Del lado de la tecnología, Mediary dijo que algunas compañías han tenido éxito con un proceso gradual de modernización y actualización de sus operaciones de data.  “Una de las estrategias es comenzar con poco e ir aumentando gradualmente. A esto le llamamos la estrategia de un milagro a la vez,” dijo. Por ejemplo, algunos están emigrando de las bases de datos a unas que usan tecnología de fuente abierta para modernizar y automatizar el proceso de ingesta de datos, lo cual puede hacer que la data resultante sean más manejable y permita ahorro de presupuesto. 

Para resolver la “brecha de traducción,” Graeden ve organizaciones que están buscando contratar personal que entienda de data y que tenga destrezas cuantitativas, pero que también tengan la capacidad de transmitir la esencia de los hallazgos de la data en forma comprensible. “Ellos necesitan producir un cuadro sencillo que pueda contar una historia,” dijo. Este personal con talento múltiple viene de diferentes  campos, como la estadística, la física y la biología.  

Adicionalmente, el crowdsourcing es otra fuente potencial de data que puede ser efectivamente apalancada en situaciones de emergencia. Graeden citó “¿Lo sentiste?, un programa de crowdsourcing ejecutado por Servicio Geológico de los EEUU (U.S. Geological Survey) (USGS), en el cual los residentes envían reportes de temblores —“mis platos se sacudieron y la mesa vibró,” por ejemplo — que USGS luego utiliza para mapear las líneas de falla y para ayudar a calibrar la severidad de un terremoto.  

El concepto de crowdsourcing puede también aplicarse a compartir información durante la gestión de una respuesta, agregó Allen. Él citó un estudio de la Universidad de Harvard de las respuestas a las bombas en la Maratón de Boston, el cual encontró que, en esencia, la operación de respuesta fue exitosa en parte porque nadie estaba a cargo. De acuerdo con el estudio, que fue publicado en abril del año 2014, durante el evento de respuesta de 102-horas, diversos líderes de agencia pudieron exhibir “inteligencia de enjambre” a través de cooperación, compartir información, y unidad de misión, y de ese modo actuaron como un “cuadro unificado de jefes de crisis.”

Finalmente, McLean destacó la utilidad de establecer amplias estrategias en toda la empresa que integren la gestión de data con otros componentes de operaciones de respuesta a desastres. Trabajar con Big Data, dijo, significa “proveer a los que toman las decisiones de información relevante para las decisiones que se refiera al estatus de la respuesta.” Si la data es utilizable y relevante, también continuará siendo una herramienta valiosa para aumentar los esfuerzos de reconstrucción. 

“(La Data) tiene que ver también con la recuperación económica,” dijo McLean. “Es sobre toda la comunidad.”​

​Translated by Daniel Arevalo, CPP, P&G Latin America – Global Security AD, ASIS Intl. 7C Region, Vice President