Big Data: una exploración de investigaciones, tecnologías y casos de aplicación

Las tecnologías asociadas al enfoque de Big Data ya han comenzado a tomar madurez y se vislumbran grandes oportunidades y retos en su utilización, optimización y adaptación a diferentes dominios de datos. Sin embargo, ya se encuentran resultados que muestran sus beneficios en aspectos como la reducción de tiempos, optimización de recursos y mayor flexibilidad. Existe una estrecha relación entre diferentes métodos y tecnologías para la construcción de soluciones que integren las capacidades de cada uno de estos y las potencien en nuevas propuestas. Incluyendo también el surgimiento de un nuevo perfil profesional, el “Data Scientist” [3], las personas capacitadas en este perfil deben saber del negocio, de las herramientas computacionales y de análisis e interpretación estadística.

  • La mínima cantidad de información que puede ser procesada por un aparato tecnológico es el bit, el cual sólo puede ser expresado en ceros o unos, mientras que un byte es un conjunto de 8 bits.
  • De acuerdo con algunas investigaciones, CA ha estado involucrada en más de cien campañas políticas en todo el mundo; a nivel de América Latina, al parecer esto ha sucedido específicamente en Colombia, Argentina, Brasil y México.
  • En pocas palabras, estas técnicas y fuentes de información tienen el potencial de transformar las metodologías de las ciencias sociales (Foster et al. 2016, 1).
  • En pacientes pediátricos hospitalizados, sin enfermedades críticas, las e-alertas han sido usadas en sistemas de vigilancia de nefrotoxina relacionadas con IRA, lo cual ha permitido reducir la intensidad de IRA en 42% de los casos27, aunque hay autores que ad vierten que la evidencia científica es aún limitada como para establecer con certeza que las e-alarmas sean de utilidad clínica28.
  • En este sentido, reconocen que los problemas, dinámicas y tendencias globales se aprecian de manera diferente desde distintas partes del mundo y, dentro de un mismo país o región, desde diversas ubicaciones, dependiendo del lugar social y económico que ocupen quienes perciban estos fenómenos.

Con la intención de bosquejar algunas respuestas al respecto, en la siguiente sección se analizarán las posibles implicaciones metodológicas de la ciencia de datos para los estudios globales. Por otro lado, el análisis de datos estudiantiles también podría servir para combatir la deserción académica y aumentar los estándares de calidad en la enseñanza. Así sucede en Colombia, donde un proyecto de investigación de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas propone un modelo de análisis de datos masivos https://www.kniterate.com/community/users/oliver25f4rr/ resultantes de los procesos académicos y los relaciona con datos históricos y personales para combatir la deserción académica (Rodríguez et al., 2019). Por medio de Big Data, el Ministerio de Educación de Ecuador, como órgano regulador encargado de la recopilación masiva de datos, logró realizar análisis exploratorios y predictivos, enfocados en el alcance de altos estándares de calidad y mejora en la toma de decisiones en cuanto a la infraestructura de las instituciones educativas (Tejada et al., 2018).

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Si los datos son la nueva materia prima de las empresas como Facebook, el acceso a la información para fines privados permanece un tema central en la discusión pública. La red social Twitter, por ejemplo, ha puesto a disposición la totalidad de sus datos para que equipos de investigadores puedan analizar la difusión de noticias falsas. Mientras que la red Facebook, ante los reiterados cuestionamientos https://www.blogtalkradio.com/sivaf14182 a la venta de espacios publicitarios que permitió la difusión de información por parte de cuentas falsas, ha ido en la dirección de bloquear las entradas que hasta ahora habían tenido los investigadores. En el futuro, cabe esperar que surjan nuevas regulaciones que demanden transparencia y que permitan desarrollar investigaciones serias y con fines netamente académicos.

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Por ejemplo, en una fotografía el metadato sería la información adicional que registra la cámara, como sería la fecha y hora. En otros sectores de la sociedad también existe evidencia de procesos de Datificación, sin embargo, se omite reseñar en detalle dichas áreas por el alcance del presente trabajo. Por otra parte, antes de reseñar cada uno de las áreas de conocimiento, la Tabla 2 resume los resultados obtenidos por tipología de producto. El contenido de los artículos es total responsabilidad de los autores y no refleja el punto de vista del Editor ni de la Universidad Anáhuac México.

Big Data

Por ejemplo, en Perú la tecnología de los macrodatos no es de plena actualidad para la administración pública, aunque seguramente este tema cobre valor, ya que el país está demostrando grandes avances tecnológicos, además lleva a cabo planes para digitalizar su administración a partir de la llegada de la Nueva Gestión Pública (Unión Internacional de Telecomunicaciones, 2018). Farmapp implementa Big Data, IoT y herramientas de geolocalización y tecnología satelital, para monitorear cultivos en busca de plagas, realizar pronósticos a causa del impacto de cambio del clima, analizar la eficiencia de los plaguicidas y las condiciones del suelo para realizar una siembra más adecuada (Asociación Nacional de Industriales, 2017). En Uruguay, la plataforma de agricultura digital Okaratech integra imágenes satelitales, muestras de suelos, estaciones meteorológicas, manejo productivo y datos de sensores de la maquinaria agrícola, para aplicar algoritmos de ML e IA que los interpretan y contextualizan para brindar una mejor toma de decisiones (Larronda, 2018). Finalmente, en Argentina, un proyecto de la Asociación Argentina de Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola (AACREA), está permitiendo realizar un mapeo del suelo al obtener datos sobre componentes químicos, humedad, entre otros, mediante sensores, y analizarlos con Big Data para mejorar la producción de alimentos y biotecnología (Malvicino y Yoguel, 2016). En el capítulo 6 se discuten las limitaciones del análisis de datos, y finalmente el capítulo 7 reflexiona sobre el futuro de los datos y los algoritmos (p. 20-21). Con el auge de las redes sociales, el aumento del acceso a internet, la información y los datos que se generan ha crecido exponencialmente.

  • En primer lugar, a la gran cantidad de datos disponibles, es decir a la existencia de un masivo volumen de datos que pueden ser utilizados con diversos fines y están al alcance de empresas, estados y particulares.
  • Una distinción notoria para el autor está en que estos datos no han sido creados con el objetivo directo de crearlos, como por ejemplo las encuestas o trabajos encaminados a recopilar cierta información; sino que estos datos son “resultado de otra acción” (p. 32), de cualquier actividad cotidiana en interacción con cualquier dispositivo interconectado digitalmente.
  • En primer lugar, abordamos los desafíos metodológicos que plantean los grandes volúmenes de datos a las ciencias del comportamiento, con especial énfasis en la distinción entre métodos convencionales como encuestas de opinión y el análisis de big data.
  • Así mismo, las personas a través de sus teléfonos celulares, computadores personales, sitios web y otro tipo de dispositivos digitales generan grandes flujos de datos personales.
  • Esto genera una enorme cantidad de datos que pueden ser obtenidos, clasificados y analizados gracias al avance de computadoras que cada día son más robustas (Hilbert y López 2011, 60-65).

El Data Science se ha establecido como un importante campo científico emergente, todavía hay muchos paradigma que  investigar que pueden ayudar a la transformación práctica en ámbitos como la ciencia, la ingeniería, el sector público, los negocios, las ciencias sociales y el estilo de vida. Esta revista  abarca las áreas más grandes de inteligencia artificial, análisis de datos, aprendizaje automático, reconocimiento de patrones, comprensión del lenguaje natural y manipulación de big data. https://www.espace-recettes.fr/profile/oliver25f4r/655811 Como mencionamos anteriormente, gran parte de la capacidad analítica desarrollada en los últimos años ha ocurrido en el seno de grandes empresas, plataformas que operan como intermediarios que registran y producen los grandes volúmenes de datos. En este sentido, existe una tensión entre los derechos de propiedad sobre la información entre quienes la producen (los usuarios) en interacción con estas plataformas privadas y aquellos que disponen de los datos y los usan para fines comerciales.

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