Big data y su estrecha relación con Open Data

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Unidad II

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BIG DATA

Tarea 2

Extendiendo la Ventaja Competitiva

26 DE MAYO DEL 2019, TIJUANA, BAJA CALIFORNIA

Contenido

INTRODUCCIÓN        3

DESARROLLO: ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE        4

CONCLUSIONES        11

REFERENCIAS        12

INTRODUCCIÓN

Big Data abre la posibilidad de hacer grandes avances en muchas disciplinas científicas, aportes a la innovación y mejoras de productividad y competitividad. Sin embargo, hay que tener en cuenta que los desafíos que se presentan con Big Data no solo están referidos al volumen de datos, sino también a su carácter poco estructurado, a los aspectos de privacidad, a los problemas de procesamiento, a la visualización, entre otros.

 Junto a los problemas de infraestructura y de servicios, el aprovechamiento de Big Data para el desarrollo social y económico requiere un enfoque multidisciplinario y el diseño de políticas estratégicas.

A menudo se habla de Big Data y su estrecha relación con Open Data, reconociendo el papel clave de la sociedad como consultor principal. El gobierno, que tiene los recursos para recopilar grandes cantidades de datos, es visto como el principal proveedor de información. El objetivo de esta exposición es llamar la atención sobre la interacción entre el gobierno electrónico y los grandes datos en relación con los datos abiertos y los desafíos legales. Esta herramienta innovadora, que sirve para hacer útiles predicciones fiables, debe asimilarse como un objetivo a alcanzar en el grado de madurez del ecosistema tecnológico y especialmente en la implementación de las políticas de gobierno electrónico.

La Administración Pública contiene y proporciona una gran cantidad de información de interés para la sociedad, dentro de la cual la información pública tiene un valor específico. La transparencia de la información, su estudio y análisis puestos a disposición de los ciudadanos y del propio gobierno servirán a las instituciones como herramienta para mejorar la toma de decisiones y la adopción de diferentes medidas que se transformarán en beneficios para la sociedad.

El business intelligence favorece positivamente al sector empresarial en cuanto a poder obtener datos valiosos del comportamiento del negocio y encontrar respuestas inmediatas que les permitan solucionar cualquier obstáculo que impida vender a los clientes lo que necesitan.

Al observar los casos de éxito de business intelligence podemos constatar la importancia del uso de la tecnología como herramienta al servicio de este sector, siendo capaz de contribuir al diseño de estrategias para superar a la competencia, al enriquecer la experiencia de compra de los clientes y ganar su fidelidad.

DESARROLLO: ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE

BIG DATA

Impacto que ha demostrado el Big Data en la sociedad y de qué manera ha influenciado

El análisis de big data se postula como un nuevo método para llegar a soluciones de problemas reales que nos afectan a todos, pero ¿Hay forma de conseguir esto? sí, haciendo posible que las empresas privadas compartan estos datos que recopilan con algunas instituciones públicas. A continuación se describen algunos ejemplos para algunos de los sectores más importantes o que han tenido gran impacto según (Nadal , 2018).

Sector Financiero y Desastres Naturales

Como ejemplo, el BBVA comparte datos anónimos del comportamiento financiero de sus usuarios con la ONU para que pueda tener información sobre la resiliencia económica de la población después de los desastres naturales. Teniendo en cuenta esta información, la ONU puede adaptar o crear proyectos nuevos destinados a la recuperación económica de las zonas afectadas.

Aunque esta tendencia a colaborar es más o menos reciente, la lista de compañías que ya comparten datos con ayuntamientos y organizaciones humanitarias se va engrosando poco a poco. Al BBVA se suman Facebook, Google, Telecom o Air France.

Información de Redes sociales y Tendencias Demográficas

Portales como Data Collaboratives, impulsado por UNICEF y la fundación The GovLab, recopila algunas de las colaboraciones que se están llevando a cabo y defiende el intercambio responsable de datos como una herramienta para resolver problemas sociales en sectores tan distintos como la agricultura, la justicia, la salud, el transporte y las telecomunicaciones. Pero, ¿qué información puede aportar el comportamiento digital de los usuarios a todos estos sectores? A pesar de lo reciente de estas iniciativas, ya hay investigaciones que detallan algunos usos a priori sorprendentes. El estudio “El potencial de las redes sociales para mejorar la vida de los ciudadanos”, desarrollado por The GovLab en colaboración con Facebook, señala que los datos de las redes, los tweets, actualizaciones y búsquedas que hacemos ayudan a las organizaciones humanitarias a comprender mejor las tendencias demográficas y la distribución geográfica de diversos fenómenos como, por ejemplo, la propagación de enfermedades.

Ayuntamientos y planificación urbana

Unir el acceso a los datos que tienen las compañías con la capacidad de acción de los ayuntamientos también nos lleva a poder mejorar la ciudad. Teniendo datos sobre tráfico, contaminación y las zonas más transitadas de la ciudad, los ayuntamientos podrían mejorar la planificación urbana y obtener más información sobre cómo reducir los atascos. Pero, ¿por qué no son los ayuntamientos quienes recogen esos datos directamente? A grandes rasgos lo hacen, pero es mucho más fácil que Google Maps les envíe los movimientos de los móviles de sus usuarios y el tiempo que pasan en cada punto de la ciudad que hacer un estudio independiente pormenorizado que corra a cargo del ayuntamiento.

Educación

De acuerdo a (Yee , 2017) existe un lento progreso de Big Data en el sistema educativo

Cuando se trata de educación, Big Data se anuncia como un cambio significativo en el rendimiento académico. Knewton, una empresa de aprendizaje, está ayudando a iniciar el camino. La compañía recientemente recaudó $ 157 millones de dólares para construir un sistema de aprendizaje adaptable que predice y recomienda rutas de aprendizaje personalizadas y para estudiantes de todas las materias y niveles de grado.

Sin embargo, una serie de obstáculos impiden la adopción generalizada de este tipo de soluciones.

Los padres y maestros han expresado su preocupación por la privacidad de los estudiantes y temen que los datos puedan ser mal utilizados o incluso vendidos. Otros obstáculos incluyen el complicado proceso de implementación y el trabajo con presupuestos ajustados.

A diferencia de los sistemas que recomiendan productos para comprar o películas para ver, uno que recomienda qué aprender a continuación es mucho más complejo. Si bien se puede monitorear el progreso del curso de un estudiante, otras actividades fuera de línea, como las discusiones en el aula o la tarea realizada de forma independiente, son más difíciles de recopilar. Sin esa información, es difícil hacer recomendaciones realmente precisas sobre lo que los estudiantes deberían aprender a continuación.

Si bien Big Data tiene el potencial de mejorar el rendimiento académico, el aprendizaje automático necesita más refinamiento para proporcionar un verdadero camino de aprendizaje personal para cada estudiante.

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