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Las empresas tomarán mejores decisiones si analizan bien los datos, además hay que tener presente que la revolución del Big data coincide en el tiempo con otra, la de la economía del comportamiento (tal y como demuestra el premio Nobel a Richard Thaler).
Perggi Luyo

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Con la gran información que tenemos hoy en día

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Con la gran información que tenemos hoy en día

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¿La información que queda afuera con las personas que no son tecnológicas, es un gran inconveniente? ¿Tal vez se estén corriendo el riesgo de tomar decisiones equivocadas basadas precisamente en lo que los datos nos decían?
Perggi Luyo

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Hace poco escuche un podcast, donde decía que se debe analizar para actuar de manera más adecuada. Esto me hizo reflexionar que muchas cosas le confiamos hoy en día a la tecnología digital, damos mucha confianza en dar respuestas, comentarios, likes en las redes. Por ejemplo, el Big Data en los últimos años ha ayudado mucho entre las personas ejecutivas, considerando que los datos deberían estar en el centro de la toma de decisiones hoy en día, como clave de estrategia con las competencias y el crecimiento de innovación en las empresas.
Perggi Luyo

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La minería de datos es un proceso de descubrimiento de varios modelos, resúmenes y valores derivados, conocimiento de una determinada colección de datos (Kantardzic, 2011).
Francisco Castro

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¿Cómo se puede hacer para que el uso de estas herramientas de Big-Data sean accesibles y entendibles para el ciudadano común  y tenga acceso a la información de forma sencilla y pueda tomar decisiones basado en datos relevantes? Y no decidan otros por ellos.

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¿Cómo se puede hacer para que el uso de estas herramientas de Big-Data sean accesibles y entendibles para el ciudadano común  y tenga acceso a la información de forma sencilla y pueda tomar decisiones basado en datos relevantes? Y no decidan otros por ellos.

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Francisco Castro

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Me hace pensar como toda la información que proporcionamos en las redes o formularios en la web, se va recolectando en grandes Big Datas logrando que múltiples organizaciones privadas y públicas hacen uso de estas creando diversos mecanismos matemáticos y lógicos tratando de dar solución a necesidades reales o aquellas creadas para sus propios fines como, por ejemplo: Marketing
Francisco Castro

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El Internet de las cosas (IoT) es el proceso que permite conectar elementos físicos cotidianos al Internet: desde objetos domésticos comunes, como las bombillas de luz, hasta recursos para la atención de la salud, como los dispositivos médicos; también abarca prendas y accesorios personales inteligentes e incluso los sistemas de las ciudades inteligentes.
Erick Rodríguez

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¿Cómo puede el IoT colaborar en los entornos laborales, de manera que se puedan identificar opciones de mejora que permitan establecer ambientes adecuados para las personas trabajadoras?
Erick Rodríguez

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En la actualidad se habla de conceptos como IoT, AI, Web scraping entre otros, todas herramientas que permiten manipular grandes cantidades de información con la finalidad de identificar e incluso predecir situaciones y comportamientos de los que no se tenía noción.

Sin embargo, al manipular estos volúmenes de información, ¿estamos protegiendo los datos de forma segura?, ¿estamos aportando la mayoría de controles de Ciberseguridad?, no podemos dejar de lado un mercado negro de venta de información que crece contantemente y que genera mucho dinero a personas inescrupulosas que se dedican a este negocio.
Erick Rodríguez

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Web scraping o raspado web, es una técnica utilizada mediante programas para extraer información de sitios web, usualmente simulando la navegación de un humano.

Daniel González

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Que nos falta para que el análisis de datos genere un cambio drástico en la oferta disponible de programas de formación y carreras universitarias, con base en la oferta de puestos de trabajo disponibles y propiciando que se descarten aquellas especialidades que no generan empleabilidad.

Daniel González

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Son datos de información caracterizados por su alto volumen, velocidad y variedad, que demandan soluciones innovadoras y eficientes de procesado para la mejora del conocimiento y toma de decisiones en las organizaciones.

Borge Iboy

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¿Qué debo estudiar para ser un experto en Big Data?

Borge Iboy

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La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las organizaciones se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente aprovechando la información y utilizarla para identificar nuevas oportunidades.

Borge Iboy

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¿ Que consecuencias negativas puede provocar el uso de Big data para cuestiones de políticas publicas ?
¿ Donde, como y cuando es conveniente su uso en las políticas públicas?
¿y en cuanto a la extracción de datos de las paginas web, que debo tener en cuenta para no tener conflictos en el momento de publicar estadísticas?

Cynthia Mendez

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La enorme cantidad datos extraídas de las paginas web y rapidez que genera al usar con big data nos facilita el análisis de sectores específicos, que en ocasiones los institutos de estadísticas no pueden proporcionar o la burocracia que lleva tramitar a pedir ya llega desactualizada no el momento preciso.
Cynthia Mendez

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La rapidez de obtener datos actualizados sin tanta limitaciones es algo emocionante.
Cynthia Méndez

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Para entender qué es la Ciencia de Datos (Data Science), primero hay que entender qué es "Ciencia" y qué es "Dato". Y entender que dato no es lo mismo que información. Y darse cuenta de que, en general, lo que se busca es extraer conocimiento a través de la "información" que se obtiene a través de los "datos". ¡Pero no es cualquier conocimiento! Es un conocimiento obtenido a través de la "Ciencia". " se entiende por ciencia como la adquisición de conocimiento sobre algo a través del uso de un método científico.
Darleni González

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Me impactó cuando vimos en el curso y me parece increíble la cantidad de datos que se generan en un solo minuto utilizando internet y para lo que toda esa información sirve sin que nosotros dimensiones siquiera que sea posible.
Viviana Ugarte

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Cuáles son los datos que más se persiguen y que contribuyen para la generación de nuevos conocimientos y estadísticas pero que a la vez son los más protegidos y con mayor dificultad de obtener?
Viviana Ugarte

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Un algoritmo es una secuencia de pasos a través de un conjunto de reglas que se llevan a cabo para poder ejecutar una tarea.
Viviana Ugarte.

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"Big Data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y/o alta variedad que demandan formas innovadoras y rentables de procesamiento de información que permiten un mejor conocimiento, toma de decisiones y automatización de procesos" (Gartner).

- Jose Flores

# data[].attributes.body
Teniendo en cuenta la velocidad, cantidad y variedad con que se generan los datos, ¿llegará el momento donde sea insostenible o poco viable almacenar los datos? Por ejemplo, mantener series históricas.

- Jose Flores

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Hasta qué punto el uso de técnicas de Big Data, ML, AI o algún otro tipo de algoritmos avanzará tan rápido que las leyes/políticas no puedan dar respuesta a temas de privacidad, acceso de los datos, calidad de los datos, etc.?

- Jose Flores

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Técnica utilizada para acceder y extraer datos  que se encuentran disponibles en los sitios web ya sea de manera estructurada o no estructurada.
Diego Sanabria

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Éxisten comunidades de usuarios o profesionales que desarrollan web-scraping en las que se puedan compartir y encontrar experiencias, códigos de programación, entre otras cosas?
Diego Sanabria

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El uso ético de los datos para fines estadístico es un tema sumamente importante que debería mantenerse en debate de manera continúa, considerando que actualmente de alguna u otra forma estamos obligados a compartir información en la web, atendiendo el auge del desarrollo de plataformas dígitales para realizar ciertas tareas (pago de una deuda, acceder a materiales académicos, etc.)
Diego Sanabria

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("raspado web" o "scrapear") es un proceso dentro del Data Science que se utiliza para la extracción de datos de sitios web
Carlos Rivera, Guatemala

# data[].attributes.body
¿Podríamos aprender con al menos unas tres herramientas el hacer Web scraping?
Carlos Rivera, Guatemala

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La ética y el uso correcto e idóneo para un fin lícito y de crecimiento íntegro.
Carlos Rivera, Guatemala

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Dificultad de detectar habilidades y competencias requeridas

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Dificultad de detectar habilidades y competencias requeridas

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Es un desafío obtener habilidades y competencias desde anuncios laborales, en cuanto las descripciones no necesariamente las incluyen, a veces se describen habilidades blandas genéricas y se asume que con el título del puesto, o un titulo profesinal, se dan por sabidas las competencias técnicas; cuando se decriben no necesariamente hay un patrón o un lenguaje común. Además, la descripción considera muchas cosas además de las competencias y habilidades.
Así también, las bolsas de empleo, al menos en Chile, no cuentan con un apartado especifico para describir las competencias del puesto de trabajo, lo que podría ayudar a capturar la información. Por otro lado, el clasificador de ocupaciones CIUO 08 no cuenta con competencias asociadas a cada ocupación.

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¿Como capturar habilidades y competencias desde las bolsas de empleo?

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¿Como capturar habilidades y competencias desde las bolsas de empleo?

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La dificultad de asociar competencias a la categoría de ocupación a 4 digitos en el clasificador CIUO 08

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La dificultad de asociar competencias a la categoría de ocupación a 4 digitos en el clasificador CIUO 08

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¿Sirven el clasifcador CIUO 08 en su nivel más desagregado, a 4 dígitos, para entender las competencias que se requieren? Cuando la ocupación es un conjunto con trabajos, y los trabajos están cada vez más especializados, la misma ontología de la categoría de ocupación como conjunto de trabajos no permite incoporle un listado acotado de competencias que no sean genéricas. Además hay que agregar que las competencias requeridas en los puestos de trabajo son dinámicas y van cambiando en el tiempo.

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Entrar en el mundo del BIG DATA entrega toda una nueva potencialidad de la información, la que se genera casi de forma automática, y que permitirá mejorar infinitamente la labor que desarrollamos desde los distintos organismos públicos asociados a la capacitación y el empleo.

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¿Cómo podemos, en Chile, mejorar la oferta programática de capacitación utilizando metodologías asociadas al BIG DATA?

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¿Cómo podemos, en Chile, mejorar la oferta programática de capacitación utilizando metodologías asociadas al BIG DATA?

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Las técnicas asociadas al big data profundizarán las brechas de información existentes entre el mundo laboral formal e informal, estamos mejorando aun más los registros administrativos del mundo laboral formal, ¿cómo haremos para avanzar en la misma línea con los informales? ¿cómo cerramos la brecha para diseñar mejores políticas de empleo?

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La eficacia del uso de Big Data para problemas sociales o de negócios demanda conocimientos y especialistas de muchas áreas.
Anaely

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Datos no tienen sentido sin el adecuado procesamiento y análisis. Así, para el mejor uso de herramientas de Big Dataa, es fundamental tener en cuenta la claridad de los objetivos que se desea alcanzar y las personas adecuadas que darán sentido a la información generada.
Anaely

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¿Cuál es la representatividad de la vacantes online en relación con el número total de nuevos puestos de trabajo? ¿Hay alguna experiencia que ha logrado obtener una estimativa para esa representatividad?
Anaely

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Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo).

Mildred Chanquín

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A parte de Machine learning que otra herramienta se podría utilizar para cerrar brecha a un egresado o participante?

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A parte de Machine learning que otra herramienta se podría utilizar para cerrar brecha a un egresado o participante?

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La big data ha venido evolucionar siempre y cuando la información sea de fuente confiable y analizados correctamente para la toma de decisiones.

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Processamento e análise de conjunto de dados extremamente grandes, que não podem ser processados utilizando-se ferramentas convencionais de processamento de dados.

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Das características apresentadas: Volume, Velocidade e Variedade. Estudos chegam até 7 "Vs". Onde as características Veracidade e Valor se apresentam dentro do Big Data como vantagens ou benefícios?

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Desenvolver trabalho unindo independência, empreendedorismo e preocupação com o futuro pode ser o resultado da formula acima se a formação docente e divulgação de conhecimento de forma analógica ser uma referência?

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Son sistemas de clasificación. Son clasificaciones jerárquicas, que permiten la identificación y categorización de los datos.
Maria Afonso

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¿Cómo pueden ayudar las taxonomías en el procesamiento de datos?

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¿Cómo pueden ayudar las taxonomías en el procesamiento de datos?

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Maria Afonso

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El proceso de análisis de datos presupone la adopción de una taxonomía que ayude en la recuperación y clasificación de los datos trabajados
Maria Afonso

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Tokenización, concatenación, vectorización, stop-words y stemming. 

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Tokenización, concatenación, vectorización, stop-words y stemming. 

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Se denominan tokenización, concatenación, stop-words y stemming a cuatro procedimientos para la "depuración" de textos de cara a su tratamiento informático. Token es la unida semántica mínima a tratar (palabra). Stop-words son palabras que no aportan contenido, como preposiciones, artículos, etc. ó palabras que aparecen tantas veces que pierden capacidad descriptiva, como, en nuestro campo, "formación", "competencia" y otras. Concatenación son palabras unidas que aportan contenido nuevo: prevención_riesgos_laborales, por ejemplo. Steamming remite al uso de las raíces de las palabras. Cada palabra remite a su raíz.
Yolanda Ponce

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¿Hasta qué punto los algoritmos de bid data tienen sesgos basado en la concepción del mundo de las personas que los crean? Por ejemplo, no reconocen voces agudas porque se entrenan con voces masculinas.

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¿Hasta qué punto los algoritmos de bid data tienen sesgos basado en la concepción del mundo de las personas que los crean? Por ejemplo, no reconocen voces agudas porque se entrenan con voces masculinas.

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Yolanda Ponce

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Hay varias cosas del big data que me parecen inquietantes. La primera es su uso para influir políticamente a la población (caso Cambridge Analytica). La segunda es que los algoritmos tengan sesgos de género o de raza, por ejemplo, que afiancen desigualdades e injusticias sociales. La tercera es el exceso de confianza en los resultados del big data, cuando, según parece, frecuentemente hay errores. Ver noticia

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Hay varias cosas del big data que me parecen inquietantes. La primera es su uso para influir políticamente a la población (caso Cambridge Analytica). La segunda es que los algoritmos tengan sesgos de género o de raza, por ejemplo, que afiancen desigualdades e injusticias sociales. La tercera es el exceso de confianza en los resultados del big data, cuando, según parece, frecuentemente hay errores. Ver noticia

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Yolanda Ponce

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El Gobierno rechaza abrir el código fuente del sistema que asigna descuentos en la factura de la luz a familias vulnerables, lo que contribuiría a investigar más fallos

Contadores de electricidad en un edificio de Madrid. Europa Press vía Getty

El Gobierno de España concede desde 2017 a las familias más vulnerables un descuento en la factura de la luz, el llamado bono social. Para poder acceder a ese beneficio hace falta reunir una serie de condiciones: acreditar un nivel de renta bajo, cobrar la pensión mínima, estar en situación de desempleo o ERTE o tener familia numerosa. Las solicitudes no las evalúa un grupo de funcionarios, sino un algoritmo, BOSCO. Y ese algoritmo se equivoca. La organización Civio demostró en 2019 que la aplicación automática había negado ayudas a personas que tenían derecho a ellas. El Gobierno corrigió el error, pero no accedió a abrir su código fuente para poder buscar otros posibles desajustes. Civio acudió a los tribunales y el pasado mes de febrero, tres años después, la justicia le dio la razón al Ejecutivo argumentando motivos de seguridad nacional.

El caso de BOSCO es ilustrativo de un debate no resuelto y cada vez más relevante: cómo deben articular las sociedades la gobernanza algorítmica. ¿Tenemos derecho los ciudadanos a saber cómo funcionan los sistemas automáticos que toman decisiones sobre la asignación de recursos públicos? La motivación principal del equipo de Civio al seguir el caso es, de hecho, preparar el terreno de cara a posibles complicaciones que surjan en el futuro con otros algoritmos. "Queremos allanar el terreno por si luego pedimos información sobre otro sistema más complicado. Hay que sentar las bases para que la próxima vez la Administración no tarde cuatro años en abrir el código fuente de sus algoritmos", explica David Cabo, cofundador de Civio.

En @civio llevamos desde 2019 intentando acceder al código fuente del programa que decide si alguien tiene derecho a recibir descuentos en su factura de la luz (el bono social). Ayer perdimos un juicio, habrá más. ¿Pero esto de dónde viene? https://t.co/BdqzLpUW6T 🧵
- David Cabo (@dcabo) February 11, 2022

El error que detectaron fue grueso. Hasta 2020, cuando se incorporó estar en situación de desempleo, había tres vías de entrada para acceder al descuento del bono social: tener rentas bajas (un máximo de 24.000 euros si se dan otras condiciones especiales), ser familia numerosa o beneficiarse de una pensión mínima de incapacidad o jubilación sin ingresos adicionales. "Esta última vía deja fuera a otro tipo de pensionistas, como las viudas, y a los pensionistas que reciban algún ingreso o, tras la última reforma, ingresos que superen los 500 euros mensuales. Eso sí, en muchos casos, esos pensionistas pueden acceder por la otra puerta de entrada, la de renta, ya que no superan los ingresos máximos", cuenta en el blog de Civio Eva Belmonte, compañera de Cabo y responsable de la investigación de BOSCO. "Pero si esas personas marcan la casilla de pensionista, que lo son, la aplicación rechaza su solicitud. Lo hace pese a comprobar su renta y a sabiendas de que sí tienen derecho por renta".

También comprobaron que cuando alguno de los miembros de la unidad familiar no daba su consentimiento para que se examinaran sus datos de renta se les denegaba. Aunque pertenecieran a una familia numerosa y por tanto tuvieran derecho a la ayuda independientemente de sus ingresos.

Rastreando un problema

"Nos dimos cuenta de que algo fallaba cuando vimos que solicitaba el bono social mucha menos gente de la que tenía derecho a ella", dice Cabo. Según cálculos del propio Gobierno, en 2019 tenían derecho a la ayuda unos 5,5 millones de hogares, pero el Ejecutivo estimaba que solo 2,5 la solicitarían. Al final lo hicieron 1,1 millones de familias, una cifra baja. Civio elaboró junto con la CNMC una guía para que los interesados supieran cómo rellenar la solicitud, una tarea compleja. Porque hay muchos papeles que presentar y no precisamente ante la Administración. Los consumidores tienen que pedirle el bono social a las eléctricas; estas transfieren los datos de sus clientes al Gobierno, que a su vez los inserta en BOSCO. Es el sistema informático quien le dice luego a las operadores cuáles de sus clientes pueden disfrutar de los descuentos.

Al cabo de un tiempo, algunos de los que usaron la guía y que sabían que reunían las condiciones se quejaron de que no se les había concedido la ayuda. El equipo de Civio revisó su aplicación y vio que estaba todo en orden. Entonces pidió acceso al Ministerio de Transición Ecológica la documentación técnica con la que se había elaborado BOSCO. "Vimos que había habido problemas en la forma en que habían traducido el Decreto Ley en especificaciones técnicas para la aplicación automática. Lo que no sabemos es si hay más errores en la traducción de esas especificaciones en el código fuente", señala Cabo.

Por eso pidieron que se les mostraran las tripas del algoritmo. El Juzgado Central de lo Contencioso Administrativo número 8 resolvió en febrero que liberar el código violaría el derecho a la propiedad intelectual que ostenta el Gobierno y afectaría tanto a la seguridad pública como a la defensa nacional. Fuentes del Ministerio recalcan ese aspecto: facilitar el acceso al código fuente, sostienen, podría dar pie al hackeo del sistema. Desde Civio contraargumentan que no piden las contraseñas de nada, sino poder estudiar la arquitectura del sistema para comprobar que no perjudique a nadie. La organización ya ha anunciado que recurrirá la sentencia y que llegará hasta el Tribunal Supremo.

Gobernanza algorítmica y seguridad

Gemma Galdon, directora de la consultora Eticas, cree que la sentencia era previsible. "Cuando se solicita acceso al código de los algoritmos, el dueño siempre se escuda en la propiedad intelectual. No conozco ningún caso legal en el que el derecho de la empresa a protegerla haya quedado superado por el derecho al acceso", subraya.

Galdon y su equipo, que también siguen la pista de BOSCO desde hace tiempo, plantean una estrategia de acción diferente. "Vamos a hacer una reclamación formal para saber si se han cumplido las condiciones legales que rodean la aplicación de un algoritmo en asuntos públicos. La ley nacional y comunitaria dice que cuando se somete un asunto público a decisiones automatizadas ese algoritmo debe ser auditado y ser sometido a una valoración de impacto", añade.

Para Ana Valdivia, investigadora en el King's College London especializada en el impacto social de los algoritmos, este caso expone la llamada paradoja de la eficiencia, en referencia a la fe que tienen los gobiernos en la infalibilidad de estos programas informáticos para gestionar asuntos públicos. "Hay quien piensa que los sistemas algorítmicos toman decisiones de manera más eficiente porque procesan información de forma más rápida que los humanos y son más baratos que la mano de obra. Pero implementar un algoritmo en la vida real es lo contrario a eficiente", escribe en un artículo publicado a principios de mes junto con el jurista Javier de la Cueva. "Hay que digitalizar el proceso, reunir los datos, limpiarlos, entrenar el algoritmo, evaluarlo, implementarlo en el sistema y probar que funciona en la vida real, entre otras tareas. Además, los errores como los de BOSCO pueden perjudicar seriamente la eficiencia".

Estos dos expertos creen que el caso del bono social ilustra las fricciones entre la ley y los algoritmos. "Mientras los ciudadanos deberían tener el derecho a saber si una decisión ha sido tomada por un algoritmo, los tribunales dictan sentencias a favor de la opacidad algorítmica", sostienen.

La imposibilidad de acceder al código fuente de un algoritmo que toma decisiones sobre la cosa pública tiene, a su parecer, varias implicaciones relevantes. Principalmente impide saber "si se ha llegado al resultado final mediante un razonamiento que no contempla la ley". En en el código fuente donde se puede ver las categorías y delimitaciones conceptuales aplicadas por los ingenieros, que en el caso de BOSCO llevaron a error. "Un sistema de caja negra, en el que las normas que determinan por qué un caso es preferible a otro son desconocidas, afecta a la capacidad de las partes de apelar contra la decisión", concluyen los académicos.

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Un algoritmo opaco al que han detectado errores decide quién recibe ayudas públicas del bono social

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El Gobierno rechaza abrir el código fuente del sistema que asigna descuentos en la factura de la luz a familias vulnerables, lo que contribuiría a investigar más fallos El Gobierno de España concede desde 2017 a las familias más vulnerables un descuento en la factura de la luz, el llamado bono social.

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Big data es un conjunto de datos que es ilimitado y no estructurado (es decir, que no lleva un orden, sino que los datos se registran conforme se reciben); impreciso pero predecible (o sea, que puede contener patrones y que unos datos se pueden inferir de otros) y que puede mostrar correlaciones, aunque no relaciones de causalidad. De los autores Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier

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Big data es un conjunto de datos que es ilimitado y no estructurado (es decir, que no lleva un orden, sino que los datos se registran conforme se reciben); impreciso pero predecible (o sea, que puede contener patrones y que unos datos se pueden inferir de otros) y que puede mostrar correlaciones, aunque no relaciones de causalidad. De los autores Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier

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El término 'crawling' o 'crawleo' hace referencia al método o procedimiento utilizado por los motores de búsqueda de Google para clasificar e indexar todas y cada una de las páginas web existentes en la red.

El método de Google y otros buscadores para otorgar un puesto a una página tras las búsquedas de los usuarios (es decir, su nivel de posicionamiento orgánico o SEO) proviene de la palabra 'crawler', que es una de la varias formas utilizadas para nombrar a los robots de búsqueda, como por ejemplo arañas, spiders o trepadores.

Catherine Paucarpura - Perú

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¿El análisis con Big Data tiene efectos adversos?

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¿El análisis con Big Data tiene efectos adversos?

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Es decir, ¿el utilizar análisis de datos "frios" ha tenido alguna consecuencia adversa a lo que se buscaba?

Catherine Paucarpura - Perú

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En mi experiencia, muchos analistas de bases de datos se guían solo de los resultados que los softwares brindan con las técnicas que hayan utilizado, sin embargo, es importante que también se realice un análisis de casos específicos, que brindan información importante a considerar.

Catherine Paucarpura - Perú

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Concepto de big data definido por Sosa Escudero (2021) como: “fenómeno de datos masivos que surgen de la interacción espontánea con dispositivos interconectados, que son estudiados y procesados por métodos computacionales y numéricos”. Se suele caracterizar los datos masivos con las “3V”: volumen (muchos datos), velocidad (se generan muy rápidamente casi en tiempo real) y variedad (hay una gran variedad de fuentes y tipos). Roberto More Barrantes - Perú

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Concepto de big data definido por Sosa Escudero (2021) como: “fenómeno de datos masivos que surgen de la interacción espontánea con dispositivos interconectados, que son estudiados y procesados por métodos computacionales y numéricos”. Se suele caracterizar los datos masivos con las “3V”: volumen (muchos datos), velocidad (se generan muy rápidamente casi en tiempo real) y variedad (hay una gran variedad de fuentes y tipos). Roberto More Barrantes - Perú

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La importancia de poder reconocer la veracidad de la información y del valor de la misma, potencia la big data a utilizar, lo que complementa  lo definido por Sosa en relación a las "3V". Roberto More Barrantes - Perú

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La importancia de poder reconocer la veracidad de la información y del valor de la misma, potencia la big data a utilizar, lo que complementa  lo definido por Sosa en relación a las "3V". Roberto More Barrantes - Perú

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Toma de decisiones fundada en evidencia.

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Toma de decisiones fundada en evidencia.

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Es la aplicación de la ciencia de datos que me resulta más interesante por la contribución que puede prestar a la elaboración de políticas públicas.

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¿Es posible utilizar las técnicas de Big Data en el Estado con absoluto respeto a la privacidad de las personas?

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La ciencia de datos nos puede aportar información nueva y relevante para abordar distintas problemáticas sociales. Pero a condición de que podamos reflexionar críticamente sobre las fuentes utilizadas, los métodos y los resultados obtenidos.

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Concebido como un fénomeno al que nos aproximamos para obtener nuevo conocimiento a partir de un abordaje que supone poner en juego distintas disciplinas

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¿Las fuentes digitales disponibles son lo suficientemente representativas del mercado de trabajo?

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La importancia de contar con marcos teóricos sólidos que nos resguarden, en la mayor medida posible, de quedar encandilados por correlaciones espurias.

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Volumen: Terabytes-Transacciones-Archivos almacenados en la red

Velocidad: Procesamiento-Tiempo cercano- Tiempo real- Stream

Variedad: Estructurado-Semiestructurado-No estructurado

Veracidad: grado de fiabilidad de la información recibida.

Valor: Que sirva de conocimiento-Acción-Decisión

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¿Cuáles son las consideraciones éticas y legales a las cuales debemos alinearnos en cuánto a la privacidad de datos u otros asociados al big data?

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Convertir la información en conocimiento es la premisa ante todo proceso y análisis de datos realizados.

La transferencia de conocimiento llega a los portales de la cuantificación, mediante datos que obtenemos a un solo click, por decir de alguna manera, al cual nosotros decidimos darle validez.

El alcance, la eficiencia e innovación de la información es masiva, hagamos que la repercusión de ese conocimiento sea útil.