Big data

La parte central, la “plataforma de minería de Big Data” (nivel I), que se enfoca en el acceso a los datos de bajo nivel y computación. Los desafíos en el intercambio de información y la privacidad, los dominios de aplicación de Big Data y el conocimiento forman el nivel II, que se concentra en la semántica de alto nivel, las aplicaciones de dominio de conocimiento y los problemas de privacidad del usuario. Nouvet y Mégret exponen que el análisis de big data, como método cuantitativo para analizar las violaciones a los derechos humanos, es una contribución de gran envergadura para las ciencias sociales; y que a pesar de que este tipo de herramientas tecnológicas no fue planeado precisamente https://pairup.makers.tech/en/fdgfdd2 con la finalidad de aportar a los derechos humanos, en la práctica son de gran utilidad (2016, pp. 1-2). Hoy en día es posible examinar las actividades del ser humano a escalas inimaginables a partir de las “huellas digitales”, las cuales tienen el potencial de ayudar a comprender mejor las complejidades del comportamiento humano (Lin 2015, 34). El nuevo tipo de información derivado del big data ha originado un campo de investigación completamente diferente; a la vez, las ciencias informáticas han generado otras formas de crear y recopilar datos, han desarrollado técnicas analíticas y estadísticas, y han proporcionado formas inéditas de visualizar y presentar la información.

Finalmente, se espera que esta investigación sirva como referente de estudio y análisis en cursos de educación media y superior, y como punto de partida para futuras investigaciones que profundicen en áreas específicas o de interés, y que contrasten a la región con el resto del mundo. Un enfoque similar se presentó en Chile, donde el Centro de Imágenes Biomédicas de la Pontificia Universidad Católica de Chile desarrolló técnicas de radiología cuantitativa con macrodatos, al convertir la información de imágenes radiológicas en métricas precisas y reproducibles que permiten encontrar biomarcadores que descubran de forma temprana situaciones de riesgo para la salud (Andía, Arrieta y Sing, 2019). Así, el Big Data puede ayudar a descubrir el peligro de una pandemia al identificar en tiempo real tendencias en buscadores de Internet como Google Trends o sistemas de datos (Monleón-Getino, 2015). Un claro ejemplo de esta metodología ocurrió en Colombia, donde una investigación desarrollada entre la Fundación ISI y las Naciones Unidas describe que puede asociarse el contagio de zika entre 2014 y 2016 a través del rastreo de la posición geográfica de las personas al usar su teléfono móvil (Perrotta, 2018). Mientras que Big Data hace referencia al almacenaje y procesamiento, por su parte, la IA es un área de las Ciencias de la Computación que se encarga del diseño de sistemas inteligentes, y se refiere a algoritmos que buscan simular las capacidades de inteligencia del cerebro humano (Ocaña et al., 2019). Por su parte, ML es cualquier algoritmo informático que aprende a realizar una tarea directamente a partir de ejemplos, sin que un ser humano proporcione instrucciones o reglas explícitas sobre cómo hacerlo (Majaj y Pelli, 2018).

Big Data

Otro ejemplo nacional deja ver cómo el Ministerio de Hacienda de Colombia y el DNP desarrollaron una metodología, a partir de datos de Google Trends, para analizar estadísticamente los términos de búsqueda con el objetivo de predecir y obtener tendencias económicas de ciertos sectores más rápido que a través de la estadística tradicional (Karisma, 2016). Como resultado de este tratado, los poderes judiciales de Chile y Uruguay comenzaron a publicar las sentencias, la información presupuestaria y las estadísticas. De igual forma, Argentina es otro país que impulsa el Open Data como un esfuerzo por mejorar la transparencia al aumentar la disponibilidad de la información en formatos reutilizables y accesibles (Tapia, 2018). Para Walter Sosa “la nueva ciencia de datos ofrece una oportunidad única de interacción entre disciplinas aparentemente disímiles, que tienen en común la necesidad de lidiar con información masiva” (p. 44).

Se evidencia que la Datificación y las tecnologías asociadas, están transformando la sociedad en los países objeto de estudio, reflejándose mejoras en la calidad de vida de sus ciudadanos, principalmente en sectores como Gestión Pública y Seguridad. Se resalta que hay carencia de leyes que regulen cuestiones de protección y tratamiento https://leetcode.com/oliver25f4r/ de datos privados, especialmente en el campo tecnológico, lo cual se traduce en un reto de seguridad de información que debe ser atendido de forma interdisciplinar. Hasta ahora, el análisis de datos masivos se ha utilizado en distintas disciplinas de investigación científica cuya finalidad ha sido resolver problemas complejos.

Revista

A continuación, se da una breve descripción de algunas tecnologías y técnicas de Big Data, los artículos referenciados en esta sección comprenden algunos de los documentos “ramas”encontrados en la exploración con la herramienta ToS, otros hacen parte de la búsqueda inicial en Scopus y otros son fuentes adicionales consultadas por los autores para ampliar el tema y cubrir el objetivo de brindar una visión del estado del arte referente a la temática abordada. Map Reduce [8] es un modelo de programación asociado a las implementaciones que requieren procesamiento y generación de grandes bases de datos. Los autores muestran Map Reduce como un modelo que facilita el trabajo con sistemas paralelos y distribuidos, ya que oculta detalles de paralelización, tolerancia a fallos, optimización y balance de carga. Es necesario optimizar los recursos de red cuando se trabaja con Map Reduce, por ello es bueno leer los datos desde discos locales y reducir la cantidad de datos enviados a través de la red. Un Estado, sea creador o mero importador de tecnologías, está inmerso en un mundo globalizado en el que las repercusiones en positivo o negativo del uso de estas tecnologías es generalizado.

De esta manera, se examinan los elementos conceptuales que definen la ciencia de datos, se establecen las concepciones paradigmáticas de los estudios globales, se analizan los vínculos posibles entre la ciencia de datos y los estudios globales y se discuten los límites y alcances que la ciencia de datos puede aportar como enfoque metodológico. Como tecnologías de Big Data se clasifican aquellas que dan soporte a la captura, transformación, procesamiento y análisis de los datos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. Se decide presentar estas tecnologías ya que son software de libre uso y que permite la generación de soluciones de Big Data de acuerdo con las necesidades particulares de un dominio de datos u organización. Cabe aclarar que existen un mayor número de tecnologías que soportan Big Data, tanto libres como propietarias, pero para efectos de este documento se ha acotado de acuerdo con lo anteriormente expuesto y tomando las tecnologías que dieron las bases iniciales al ecosistema Big Data. Big data se ha constituido como un “tópico caliente” que atrae la atención no solo de la industria, sino también de la academia y del Gobierno. Siguiendo los lineamientos para la construcción de artículos de revisión [5], este artículo tiene como objetivo presentar una visión general acerca de Big Data incluyendo un análisis cienciométrico de las publicaciones en este campo y haciendo una exploración cuidadosa de una serie de trabajos en el tema, que contemplan aplicaciones, oportunidades, desafíos y retos de Big Data.

Cómo aplicar el Big Data en el marketing: usos y beneficios

Por tanto, los Big Data están intrínsicamente relacionados con la “ciencia de datos” debido a que son su materia prima17,18. La variedad es otra característica de los datos ma sivos, lo cual hace referencia a las diferentes fuentes y tipos de https://www.answers.com/u/sivaf14182 datos que lo conforman. Por ejemplo, pueden ser archivos de texto o de datos, imágenes, videos, da tos de sistemas de posicionamiento global (GPS), de sensores digitales de equipos (médico, industriales, medidores de electricidad, etc.).

  • Sin embargo, el uso de las tecnologías puede afectar por igual a los individuos, por lo que al momento de regular el uso de las tecnologías los Estados deben participar en conjunto.
  • En consecuencia, ya se han emprendido iniciati vas como para generar registros de datos médicos que puedan servir para investigaciones futuras, donde en el presente no se tiene claridad de la pregunta de in vestigación a la que pueden dar respuesta.
  • Por ejemplo, pueden ser archivos de texto o de datos, imágenes, videos, da tos de sistemas de posicionamiento global (GPS), de sensores digitales de equipos (médico, industriales, medidores de electricidad, etc.).
  • No obstante, aquí de nuevo la analogía con el rey del rock and roll, después de una abrupta onda de éxito, Google Flu Trends declinó al igual que Elvis (por el ostracismo y el servicio militar).
  • En el caso de tiendas de productos, podría ser la revisión de los productos que se compran juntos con frecuencia para sugerirlos a un cliente que adquiera uno de los productos relacionados.
  • Desde la perspectiva tecnológica se presenta Hadoop como la principal herramienta desarrollada para el tratamiento de Big Data, incluyendo el manejo de sistemas de archivos distribuidos y el paradigma de programación Map Reduce.

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