Archivo de la etiqueta: Big Data

La revolución de la ciencia de datos

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The Data Science Revolution. Research Libraries Issues (No. 298; 2019) “The Data Science Revolution” was published online today by the Association of Research Libraries.

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Los programas de análisis de datos y ciencia de datos en las universidades de investigación de Canadá y Estados Unidos han crecido dramáticamente en la última década. Un esfuerzo intrínsecamente interdisciplinario, basado en estadísticas, ciencias de la computación, ingeniería y otras disciplinas; sin embargo, la formación en ciencias de la información ha seguido múltiples trayectorias. Las proyecciones de la demanda del mercado laboral de habilidades de manipulación de datos, la creciente aceptación de la ciencia abierta y el intercambio de datos, la “crisis” de reproducibilidad y la promesa de desbloquear nuevos descubrimientos científicos mediante el análisis de cantidades masivas de datos han alimentado el entusiasmo por la alfabetización en ciencias de datos. Los modelos de financiación de nuevos centros e institutos se han multiplicado, también, desde las grandes donaciones filantrópicas y personales (Universidad de Virginia) hasta la inversión federal (Pan-Canadian AI Strategy y la iniciativa Big Data to Knowledge, o BD2K), pasando por las fundaciones privadas (Gordon y Betty Moore y Alfred P. Sloan) que han invertido en la creación de “entornos” de ciencias de la información en tres grandes universidades de investigación estadounidenses.

 

 

Miranda Ventura y el Big Data

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Pombo, Cristina; Martínez Cortés, Cynthia. “Miranda Ventura y el Big Data”.Madrid:BID, 2019
Cada vez más, actores públicos y privados se plantean cómo escalar su impacto a través del uso de la tecnología. Al mismo tiempo, el uso y gestión de los datos personales de millones de personas preocupa a los ciudadanos y existe un sentimiento de urgencia sobre la necesidad de proteger la seguridad y privacidad de los datos usados. ¿Qué medidas se pueden tomar y cuál es el riesgo de no tomarlas? ¿Cómo puede el sector público gestionar los datos de forma responsable? Este documento ofrece marcos de referencia sobre la gestión ética de datos y sobre la importancia del consentimiento, un compendio de mejores prácticas y una hoja de ruta con pasos concretos para una gestión responsable de datos por parte del sector público.

La policia utiliza Sensorvault, la base de datos de ubicaciones de Google para resolver crímenes

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La policía estadounidense está aprovechando la enorme cantidad de información de localización del gigante tecnológico en su esfuerzo por resolver crímenes, con los problemas añadidos de privacidad que esto conlleva.

La base de datos de Sensorvault está conectada a un servicio de Google llamado “Historial de ubicación”. La función, que comenzó en 2009, incluye informacion de dispositivos Android y Apple.

El historial de ubicación no está activado de forma predeterminada. Google pide a los usuarios que lo habiliten cuando están configurando determinados servicios (por ejemplo, alertas de tráfico en Google Maps o imágenes de grupo vinculadas a la ubicación en Google Photos).

Si tienes activado el Historial de ubicación, Google recopilará tus datos siempre que hayas accedido a tu cuenta y tengas Google Apps habilitadas para la localización en tu teléfono. La empresa puede recopilar los datos incluso cuando la persona no está utilizando sus aplicaciones, si la configuración de su teléfono lo permite.

Segun New York Times, funcionarios de las fuerzas de seguridad de todo el país utilizan la información en una base de datos de Google llamada Sensorvault con registros de ubicación de cientos de millones de dispositivos en todo el mundo para resolver crímenes.

Aunque la nueva técnica puede identificar a los sospechosos cerca de los delitos, corre el riesgo de recoger la información sobre los transeúntes inocentes, lo que pone de relieve el impacto que la recopilación masiva de datos por parte de las empresas puede tener en la vida de las personas.

 

 

Big data. Hagamos hablar a los datos

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Rodríguez Canfranc, Pablo. Big data. Hagamos hablar a los datos. Profesiones Digitales 1. Madrid: Fundación Telefónica, 2019

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El reto del big data consiste en poder gestionar la avalancha de información en bruto que nos rodea para darle una utilidad. La data science es una disciplina basada en métodos matemáticos, estadísticos y de programación informática, que permite responder a preguntas relacionadas con la estrategia de una empresa u organización, describiendo, anticipando y prediciendo sucesos y recomendando acciones.

PROFESIONES DIGITALES es una colección de monográficos de Fundación Telefónica que pretende dar a conocer aquellos perfiles profesionales más demandados por la economía digital.

Con un lenguaje sencillo y divulgativo, cada número acerca al lector una disciplina en la que desarrollan su actividad los trabajadores con los puestos más vanguardistas, ofreciendo de esta manera una breve orientación sobre nuevas áreas laborales.

 

Big data. Hagamos hablar a los datos

 

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Big data. Hagamos hablar a los datos. Madrid: Fundación Telefónica, 2018

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El reto del big data consiste en poder gestionar la avalancha de información en bruto que nos rodea para darle una utilidad. La data science es una disciplina basada en métodos matemáticos, estadísticos y de programación informática, que permite responder a preguntas relacionadas con la estrategia de una empresa u organización, describiendo, anticipando y prediciendo sucesos y recomendando acciones.

PROFESIONES DIGITALES es una colección de monográficos de Fundación Telefónica que pretende dar a conocer aquellos perfiles profesionales más demandados por la economía digital.

Con un lenguaje sencillo y divulgativo, cada número acerca al lector una disciplina en la que desarrollan su actividad los trabajadores con los puestos más vanguardistas, ofreciendo de esta manera una breve orientación sobre nuevas áreas laborales.

¿Qué es y qué importancia tiene la gestión de datos de investigación (GDI)?

 

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Alonso-Arévalo, Julio ¿Qué es y qué importancia tiene la gestión de datos de investigación (GDI)?. Desiderata, nº 10 – Año II – enero, febrero y marzo de 2019

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El aumento del volumen y organización de la información capturada por las empresas y organizaciones, el incremento de los multimedia, las redes sociales y la “Internet de las cosas” van a impulsar un crecimiento exponencial de los datos en el futuro más inmediato. La importancia de estos datos sobre patrones de comportamientos serán un recurso vital para el desarrollo social y económico de la sociedad, por lo que será necesaria la planifi cación, gestión y reutilización de estos datos.

Los Big Data pueden ofrecer la promesa de convertir los datos en una ventaja competitiva.

Business information and infographics concept.

. Karim Taga,  Michael Opitz, Arvind Rajeswaran, Lokesh Dadhich, Jorge Abril-Martorell, Pranav Prince “Telecoms data monetization: Reality, not a mirage. Big data can deliver the promise of converting data into competitive advantage”. Arthur D. Little, 2018

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A nivel mundial, las empresas de telecomunicaciones consideran que el análisis de datos es un pilar estratégico clave y continúan invirtiendo en esta dirección. Sin embargo, pocos de ellos han recuperado aún los beneficios de estas inversiones, porque se enfrentan a múltiples dilemas para encontrar los casos de uso adecuados, tomar las decisiones tecnológicas correctas a partir de opciones cada vez mayores y adoptar los modelos operativos y de gestión adecuados para fomentar la toma de decisiones basada en datos.

Las empresas de telecomunicaciones deben darse cuenta de que la analítica de datos es una “capacidad imprescindible” en esta era digital, y las inversiones relacionadas les ayudarán a sobrevivir en el panorama competitivo emergente. Necesitan explotar los casos de uso de análisis en todas sus funciones principales de negocio, tanto en la atención al cliente como en otras áreas, como la cadena de suministro, los recursos humanos y las operaciones. Las empresas de telecomunicaciones están en una posición única para crear oportunidades de monetización de datos externos, pero éstas deben explorarse caso por caso, manteniendo al mismo tiempo un enfoque primario en la monetización interna. Por último, los ejecutivos de las empresas de telecomunicaciones deben liderar los esfuerzos para impulsar el cambio en toda la organización a fin de fomentar la toma de decisiones basadas en datos.

Varias de las principales empresas de telecomunicaciones han incluido la “creación de grandes capacidades de datos y análisis” como un pilar estratégico clave, y continúan invirtiendo en esta dirección. Sin embargo, los beneficios de estas inversiones no han sido los mismos para todos ellos. Creemos que es hora de que las empresas de telecomunicaciones aborden las siguientes cuestiones a la hora de aprovechar el valor de sus inversiones en análisis.

  • Identificación de grupos de valores: Un gran número de casos de uso aparecen constantemente en el horizonte, pero ¿dónde está la oportunidad en la cadena de valor, y qué casos de uso representan el mejor potencial de creación de valor?
  • Toma de decisiones tecnológicas: Una amplia gama de soluciones y opciones tecnológicas están surgiendo en el espacio de datos y análisis. Pero ¿Cuáles son las consideraciones clave para la toma de decisiones tecnológicas?
  • Elección del modelo operativo óptimo: Existen diferentes arquetipos de modelos operativos para que las empresas de telecomunicaciones construyan capacidades de análisis de datos en sus organizaciones. ¿Cuáles son las consideraciones clave para el diseño de modelos operativos en contextos específicos?
  • Poner en práctica la estrategia de monetización: Las empresas de telecomunicaciones necesitan encontrar formas de ejecutar el análisis de datos para obtener una ventaja estratégica. ¿Cómo pueden las empresas de telecomunicaciones garantizar la ejecución sostenible de sus grandes iniciativas de datos?