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par Anderson Aguillon Il y a 5 années

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Big Data

En la era moderna, los datos se consideran un recurso valioso por sí mismos, transformándose en un factor esencial de producción. El surgimiento del Big Data ha provocado cambios en las reglas para gobernar y gestionar la información, requiriendo una revisión constante de análisis y predicciones.

Big Data

Big Data (La Revolución de los datos masivos)

A partir de ahora

Prisioneros de nuestras acciones pasadas
Big Data como herramienta para superar problemas Globales
Nuevas herramientas con mayor capacidad de procesamiento
Menores costes de análisis de la información
Generación de la sociedad de la información

Control

Revisión de los análisis y predicciones de los datos masivos
Monitorizacón y transparencia
Cambios de reglas para gobernar en la era de Big Data

Riesgos

Dictadura de los datos
Análisis de datos sesgados
Privacidad y Propensión
Datos con información personal
Revelaciones valiosas a quienes los analicen
Pronostico, predicción y perfil amiento de las acciones o actores

Implicaciones

La desaparición del experto
Decisiones basadas en datos y no en experiencias o reflexiones
Carencias del juicio humano: Decisiones por instinto o viscerales
Nuevos intermediarios de los datos
Compartir información resulta rentable
Lo valioso es el propósito de los datos
Cadena de valor de los datos masivos
¿Quienes le ven oportunidad al uso de los datos?
¿Quienes analizan los datos?
¿quienes tienen los datos?

Valor

En la era actual todos los datos serán considerados valiosos en y por si mismos
Datos como factor de producción

Datificación

La datificación de Todo
Las interacciones se convierten en datos
La Localización de convierte en datos
Palabras se convierten en datos
Extraer la mayor cantidad de Datos de los lugares menos esperados para conseguir un objetivo.
Cuantificar el mmundo

La digitalización propussa la datificación pero no la sustituye

Correlación

¿El fin de la teoría?
Con la gran cantidad de datos se vuelve obsoleto el método científico
Datos con correlación no lineales
Correlaciones complejas que incluyen una sucesión de variables para determinar un resultado
Útil para predecir y determinar predilecciones
Análisis de la gran cantidad de datos
La correlación es la dependencia que tiene el comportamiento de un dato con respecto al comportamiento de alguno otro

Analizar si entre los datos consultados existe alguna correlación y determinar facilidades

Confusión

La confusión en acción
Vivir con el desorden

El 95% de los datos no se encuentran estructurados y por eso no podemos omitirlos

No existe una única visión de la realidad en el sistema
Mas es mejor que mejor
Con mayor cantidad de datos se omite la exactitud y el resultado se toma de una tendencia general
La exactitud de la recolección de los datos es baja
Probabilidad de error que aumenta a medida que se tienen mas datos o disparidad de los datos.
Limpiar los datos antes de ser procesados

Más

La posibilidad de analizar mas datos N=todo
de Algunos a todos

La capacidad que nos ha dado la tecnología actual de poder analizar mayor cantidad de datos en poco tiempo nos lleva a analizar ya no solo una muestra de los datos sino su totalidad para conseguir mejores resultados

Ahora

Los datos en el ahora generan una gran muestra de los usos que estos pueden tener como por ejemplo lo desarrollado en el proceso de la gripe H1N1 que con ayuda del navegador Google y sus datos de consulta se llogro controlar esta epidemia global, al igual que Etzioni con su prediccion de los costos de viaje.
Más, de Sobra, Ya basta

Fuente de innovación y valor económico

Dejar Hablar a los Datos

Los datos Masivos transforman mercados,Organizaciones,Relaciones entre los ciudadanos y gobiernos, etc.

La cantidad de datos esta creciendo rápidamente (era Digital)