Big Data se ha convertido en una tendencia a nivel mundial y aunque aún no cuenta con un concepto científico o académico consensuado, se augura cada día mayor crecimiento del mercado que lo envuelve y de las áreas de investigación asociadas. En este artículo se reporta una exploración de literatura sobre Big Data, que comprende un estado del arte de las técnicas y tecnologías asociadas a Big Data, las cuales abarcan captura, procesamiento, análisis y visualización de datos. Se exploran también las características, fortalezas, debilidades y oportunidades de algunas aplicaciones y modelos que incluyen Big Data, principalmente para el soporte al modelado https://uberant.com/users/oliver25f4r/ de datos, análisis y minería de datos. Asimismo, se introducen algunas de las tendencias futuras para el desarrollo de Big Data por medio de la definición de aspectos básicos, alcance e importancia de cada una. La metodología empleada para la exploración incluye la aplicación de dos estrategias, una primera corresponde a un análisis cienciométrico; y la segunda, una categorización de documentos por medio de una herramienta web de apoyo a los procesos de revisión literaria. Como resultados se obtiene una síntesis y conclusiones en torno a la temática y se plantean posibles escenarios para trabajos investigativos en el campo de dominio.
- Otra de las bases de Big Data es la computación en la nube o cloud computing logrando que los desarrolladores ya no requieran de grandes inversiones en hardware, la elasticidad de recursos sin necesidad de pagar por servicios Premium de gran escala es un hito fundamental en la historia de las tecnologías de la información.
- La metodología empleada para la exploración incluye la aplicación de dos estrategias, una primera corresponde a un análisis ci…
- Específicamente en el campo de los estudios globales, la posibilidad de obtener y procesar datos masivos podría revolucionar la manera en que comprendemos ciertas tendencias y dinámicas de la globalización, tanto en una dimensión mundial como en las interacciones entre lo global con lo local o regional.
- No se puede negar que el big data es una herramienta clave, precisamente, para la generación de nuevos saberes en la denominada sociedad del conocimiento, entendida como «aquella donde las interrelaciones que vinculan a los individuos se sustentan a través del acceso y procesamiento de información con el propósito de generar conocimiento, primordialmente, a través de las tecnologías de la información y la comunicación (TICS)» (Ávalos, 2013, p. 5).
- No obstante, una implementación de Big Data requiere altos costos en expertos, mayor tiempo de adaptación tecnológica, dificultad para implementar nuevos análisis y percepción limitada.
Por eso, la captura ininterrumpida de la información no solo permite abordar el fenómeno de la opinión pública de manera compleja y fluida, sino también sortear situaciones que son tradicionalmente adversas a las metodologías de encuestas que representan una “toma instantánea” altamente influenciada por la contingencia. Por eso, siguiendo la metáfora, si las encuestas de opinión pueden describirse como una “foto instantánea” de la realidad, el monitoreo de redes es un “video” que captura la opinión pública y las conductas en movimiento, distinguiendo entre tendencias instaladas, hechos coyunturales y temas emergentes. Es importante también, tener en cuenta cómo en el área de la industria y los negocios se ha presentado una explosión en el número de datos, causada principalmente por el rápido desarrollo del internet, nuevos conceptos como el internet de las cosas y la computación en la nube. 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.
Marketing Digital: Qué es y sus ventajas
Así entonces, un Gi gabyte (Gb) corresponde a 109 byte, un Terabyte (Tb) a 1012, un Petabyte (Pb) a 1015 y un Exabyte (Eb) a 1018 bytes. Por tanto, cuando se habla de datos masivos, se está refiriendo a una generación de datos del orden de los Pb y Eb o superior. Los Macrodatos o Big Data, hasta ahora no tiene una definición muy precisa, pero hay cierta coinciden cia en definirlos como aquella información recopilada electrónicamente que, por su volumen, formato y di versidad, no puede ser procesada con las herramientas https://data.world/oliver25f4r informáticas comunes, por lo que requiere de solucio nes computacionales de alta complejidad8,9,10,11. Finalmente, Sosa proporciona algo cercano a una definición al afirmar que “big data se refiere a la copiosa cantidad de datos producidos espontáneamente por la interacción con dispositivos interconectados” (p. 33). 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).
De nuevo, al igual que Elvis con su come back, Google Flu Trends fue resucitado por la comunidad científica para reparar sus errores y renovar su credibilidad. Este caso es emblemático para Sosa puesto que ilustra la historia de éxitos y fracasos que está entorno al auge del big data y sus constantes innovaciones en técnicas de análisis. El libro invita a reflexionar acerca de sí la lluvia de datos en nuestros días “será capaz de cambiar radicalmente nuestra forma de ver el mundo y cómo convivirá con los métodos tradicionales de la ciencia” (p. 20). Se propone una aproximación asequible al mundo de los datos y sus técnicas utilizadas para traducirlos https://pairup.makers.tech/en/fdgfdd2 en conocimiento relevante. Frente a la evolución de los datos, la calidad de los mismos es fundamental ante la rapidez con que se generan, el procesamiento de la información, el incremento en la capacidad de almacenamiento y la posibilidad de realizar análisis más complejos. Pero los tipos de datos han variado a lo largo del tiempo; antes eran datos estructurados, ahora son semiestructurados y no estructurados, como imágenes o correos electrónicos”, comenta la doctora María del Pilar Ángeles, coordinadora de la licenciatura en Ciencia de Datos, en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM.
Big data, medios digitales y sociedad: retos para la investigación en comunicación
Big Data no trata solo de grandes volúmenes de datos, sino que incluye otras dimensiones significativas en el tratamiento de datos, como son la variedad, velocidad y veracidad. No obstante, una implementación de Big Data requiere altos costos en expertos, mayor tiempo de adaptación tecnológica, dificultad para implementar nuevos análisis y percepción limitada. Big Data no busca sustituir a los sistemas tradicionales, sino construir una nueva tendencia donde se construyan arquitecturas de sistemas que permitan manejar todas las peticiones. Y ya ha logrado incentivar en la comunidad académica y comercial el desarrollo de tecnologías de apoyo que toman los paradigmas base y los emplean en la construcción de soluciones particularizadas a problemas de entornos de investigación y producción reales. Aprendizaje máquina es un área de investigación bastante reconocida en las ciencias de la computación, principalmente comprende el descubrimiento de modelos, patrones y regularidades en los datos [37]. Publica artículos sobre temas tales como enfoques estructurales, cuantitativos o estadísticos para el análisis de datos; avances en los métodos de clasificación, agrupación en clústeres y reconocimiento de patrones; estrategias para modelar datos complejos y extraer grandes conjuntos de datos; métodos para la extracción de conocimientos de datos y aplicaciones de métodos avanzados en dominios específicos de la práctica.
- Por eso, puede decirse que las estadísticas operan bajo el imperativo de “construir” el dato por medio de censos presenciales, que recién en los años 1930 se basaron en muestreos representativos.
- Las fuentes de datos autónomas con control distribuido y descentralizado son, según los autores, la principal característica de las aplicaciones de Big Data.
- 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.
- Dentro de los documentos más relevantes para hacer frente a esta situación de vulneración de los derechos humanos por el uso de técnicas de big data más recientes, se encuentran las Directrices éticas para una inteligencia artificial (IA) fiable, estudio de los expertos que señala que la IA debe ser lícita, ética y robusta.