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    Big data: Conceptos, tecnologías y aplicaciones
    Big data: Conceptos, tecnologías y aplicaciones
    Big data: Conceptos, tecnologías y aplicaciones
    Libro electrónico175 páginas2 horas

    Big data: Conceptos, tecnologías y aplicaciones

    Por David Gómez-Ullate Oteiza y David Ríos Insúa

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    Información de este libro electrónico

    La captura de datos a través de aplicaciones y teléfonos móviles produce cantidades ingentes de información sobre nuestro día a día online. Es por ello comprensible que dichos datos tengan cada vez más valor, ya que se utilizan para mejorar las relaciones con los ciudadanos o clientes, personalizar servicios y productos y automatizar todo tipo de procesos. Descubrir que estamos cediendo nuestra información personal despierta a menudo el pánico general, pero hasta las actividades más rutinarias —como consultar el tiempo o pasar el robot aspirador— suponen la apertura de una ventana a nuestra privacidad; la misma que también hace posible que una aplicación traduzca un texto sin mucho esfuerzo o que nuestro móvil nos resuelva una duda preguntándole a viva voz. En este libro se explican, de manera accesible, los conceptos básicos del big data y la ciencia de datos, algunos de sus beneficios y riesgos, y se promueve un uso responsable de la tecnología.
    IdiomaEspañol
    EditorialLos Libros de la Catarata
    Fecha de lanzamiento23 oct 2019
    ISBN9788490978436
    Big data: Conceptos, tecnologías y aplicaciones
    Autor

    David Gómez-Ullate Oteiza

    Es investigador distinguido en la Universidad de Cádiz y profesor titular de Matemática Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid, actualmente en excedencia. Su labor reciente se centra en la transferencia de conocimiento al sector industrial en ciencia de datos e inteligencia artificial. En la actualidad dirige proyectos en el sector aeronáutico, seguros y biomédico aplicando técnicas de visión artificial y procesamiento de lenguaje natural.

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      Big data - David Gómez-Ullate Oteiza

      María

      CAPÍTULO 1

      Frente al mar de datos

      Introducción

      Las últimas décadas han visto un rápido crecimiento en la capacidad de las empresas para explotar los numerosos avances recientes en las TIC, en la investigación operativa (IO) y la modelización estadística, de cara a recopilar y procesar datos de mercado y de operaciones para apoyar sus procesos de toma de decisiones. Como resultado, la analítica de negocios (business analytics) se ha convertido en un campo floreciente para la consultoría y la formación empresarial. Sin embargo, aunque muchas decisiones de algunos gobiernos a menudo vienen apoyadas con métodos tradicionales del análisis de políticas públicas, incluyendo aproximaciones como el análisis de coste-beneficio, pocos departamentos y agencias gubernamentales han logrado, por el momento, aprovechar de forma sistemática las grandes masas de datos disponibles, los hoy llamados big data, y los métodos avanzados de estadística y de aprendizaje automático (machine learning) para obtener evidencias que informen sus decisiones.

      Este hecho constituye una interesante novedad desde una perspectiva histórica, ya que los métodos cuantitativos de ayuda a la toma de decisiones han surgido frecuentemente en el sector público. Por ejemplo, la estadística social, que se remonta a Quetelet, se inició en el siglo XIX para apoyar a los gobiernos a partir de la idea de que las regularidades estadísticas proporcionan señales sobre realidades sociales. Del mismo modo, el campo de la investigación operativa nació durante la Segunda Guerra Mundial al servicio de las fuerzas armadas de los Estados Unidos de América y del Reino Unido, y creció rápidamente a partir del desarrollo de distintos métodos de apoyo a la toma de decisiones en problemas militares.

      Indudablemente, si lo comparamos con cómo se toman decisiones en el sector empresarial, los responsables de las decisiones públicas se enfrentan a tareas más complejas. Además de las dificultades propias de los problemas del sector privado, los decisores públicos deben enfrentarse a cuestiones adicionales relacionadas con el hecho de tomar decisiones por y para otras personas. Así, los responsables políticos se enfrentan a las cuestiones asociadas a decidir cómo se asignan los recursos públicos, tratándose de determinar quién obtiene qué, cuándo y cómo. Puesto que tales recursos son escasos, deben tomarse decisiones complejas, como en la famosa disyuntiva cañones o mantequilla. Por otra parte, si nos centramos en el caso de los sistemas democráticos, algunas de las peculiaridades adicionales de la toma de decisiones en el sector público se referirían a que:

      El público y/o sus representantes toman las decisiones, dependiendo del grado de participación que se contemple.

      Hay funcionarios públicos que, generalmente, se encargan de la gestión de la organización en la que debe tomarse la decisión.

      En general, el público es el que financia los análisis previos a la toma de decisiones a través de sus impuestos.

      Los impactos de la toma de decisiones afectan a la sociedad en general.

      La valoración última de los resultados de una decisión es, típicamente, no solo monetaria sino que incorpora otros objetivos.

      Los métodos empleados para informar sobre las decisiones están sujetos al escrutinio público.

      Otras cuestiones que diferencian las decisiones públicas frente a las privadas se refieren a la coexistencia de distintos sistemas de valores y culturas en una sociedad, y que tales decisiones pueden verse afectadas por los breves horizontes electorales de los representantes, con el consiguiente riesgo asociado a adoptar una visión demasiado cortoplacista de lo público.

      Nuestro objetivo en este libro es, por un lado, describir las técnicas y métodos para el análisis de big data, e ilustrar cómo pueden emplearse por parte de los gobiernos y ciudadanos para un mejor desarrollo de la sociedad.

      Analítica para negocios

      Ya hemos mencionado cómo en sus orígenes las disciplinas de la estadística y de la investigación operativa provenían del apoyo de la toma de decisiones en políticas públicas. Durante la última década, el crecimiento de la potencia de cálculo y los avances en tecnologías para grandes conjuntos de datos han proporcionado nuevas perspectivas en tales disciplinas, y en otras afines como el aprendizaje automático, lo que ha llevado a una nueva visión denominada analítica (analytics), que ha demostrado ser extremadamente valiosa para ayudar a los responsables de toma de decisiones en áreas de negocios y de la

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