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Eduardo Vera, Gerente de Innovación y Desarrollo del CMM:
“Muchas organizaciones tienen un mar
de datos, pero no la capacidad de análisis de estos”

Un mejor conocimiento de los procesos complejos, ahorro de costos, más eficiencia y menos riesgos son parte de los beneficios concretos de big data, un reflejo de la importancia de esta tecnología para la competitividad de las empresas.
Eduardo Vera.

¿Cuál es su labor en el CMM?
Actualmente soy Director Ejecutivo del Proyecto Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento (NLHPC), financiado por Conicyt, que tiene por objetivo instalar en Chile una red de infraestructura de computación de alto rendimiento para el procesamiento de datos científicos y sus aplicaciones industriales. El equipo, el segundo más grande de América Latina, cuenta con 2.600 nodos de computación. La idea con esto es hacer que la ciencia sea más competitiva como en el caso de las áreas de informática, biomedicina o astronomía, entre otras. A su vez, El CMM es un centro de excelencia en el tema de big data.

¿Cómo trabaja el CMM el área de big data?
Lo que el centro busca hacer es combinar capacidades matemáticas y computacionales con diferentes grupos interdisciplinarios, entre los que se cuentan transporte, astronomía, bioinformática y recursos naturales. Es muy importante este trabajo interdisciplinario, ya que los matemáticos no pueden hacer solos esta labor, se requiere de especialistas de otros campos. Por eso me gustaría reiterar que todas las empresas deberían contar con un núcleo de profesionales capaces de interactuar con el conocimiento que está disponible.

¿Qué tan relevante para la competitividad del país son las herramientas de big data?
Son fundamentales. Muchas empresas y organizaciones tienen un mar de datos pero no poseen capacidad de análisis de dicha información. Si se logra hacer un análisis más acabado, es posible obtener mejor conocimiento de los procesos complejos, ahorrar costos, ser más eficientes y minimizar riesgos, entre otros beneficios concretos. En estos primeros cinco años, el gran uso del NLHPC ha venido desde el mundo académico, pero, sin duda, la industria y el sector de gobierno podrían ser usuarios importantes en este ámbito.

¿Qué potencialidades y campos de aplicación existen en big data?
En el mundo académico se usa muy fuerte hoy en día en astronomía, biomedicina y bioinformática. A su vez, me parece que esta herramienta posee muchas posibilidades en el sector industrial, donde se puede llegar a optimizar segmentos de la producción como un todo de manera simultánea a través de un proceso secuencial. Una de los pocos sectores que está utilizando de forma incipiente este tipo de aplicación es la minería, que si bien es bastante pionera en la implementación de TI, también es muy conservadora en cuanto a innovación. Las políticas públicas son otro campo con gran potencial, ya que muchas veces su elaboración se basa en visiones ideológicas pero el sustento cuantitativo que debería ir detrás no existe, pues los datos no son bien analizados.

A su vez, ¿cuáles son las tendencias más interesantes?
Creo que hoy tenemos cientos de posibilidades de hacer cosas muy novedosas en este país. Por ejemplo, en el caso de los desastres naturales, podríamos tener la oportunidad de tomar decisiones sobre bases cuantitativas. Este tipo de soluciones de High Performance Computing (HPC) permite lograr mejores predicciones respecto a si una lluvia podría llegar a producir o no derrumbes. También hay otro tema interesante, como es el ordenamiento territorial, y no dejar todo esto en manos del mercado o directamente sin ningún tipo de regulación.Hay muchas capacidades técnicas que no se están empleando en la solución de problemas de políticas públicas.

¿Qué tan avanzada se observa esta tecnología en Chile? ¿Qué obstáculos existen?
Realmente aún está muy “verde”. Lo que ocurre es que esto no es una solución que se haga simplemente plug&play. Para poder utilizar esta herramienta a nivel estatal y privado, se requiere tener al menos un grupo pequeño de interlocutores que se relacionen directamente con los expertos en la materia. Las organizaciones y empresas en general poseen poca capacidad de investigación y carecen de personal especializado, como matemáticos, que puedan trabajar en el ámbito de big data. A esto se suma que las universidades que tienen la capacidad de formación en estos ámbitos son pocas. El desafío debería ser que un gran número de profesionales sea capaz de manejar datos masivos y computadores de alto nivel.

¿Qué tipos de retos genera esto?
Uno de los desafíos más importantes, y en el cual el CMM está muy involucrado, es mejorar la calidad de la educación matemática en el país. No hablo de educación secundaria ni universitaria, más bien de formación primaria. Estamos fallando en habilidades matemáticas y de lenguaje básicas. Uno de los objetivos más importantes que debemos plantearnos como sociedad es crear conciencia de que efectivamente tenemos capacidad para analizar fenómenos complejos, pero que no podemos hacerlo de manera irresponsable, poco científica, y que muchas veces solo se ejecuten a partir de prejuicios ideológicos.

Noviembre 2015
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