Big Data y sus aplicaciones

Big Data y sus aplicaciones

1. ¿Qué es?

   • Análisis de grandes volúmenes de datos
     • Tipos de Datos: Estructurados, semi-estructurados, no estructurados
     • Datos provienen de: Aplicaciones, sistemas, Bases de datos, sensores

2. En la educación

   • Bollatti, R. (2003). BIGDATA EN LA EDUCACIÓN. XV WORKSHOP DE INVESTIGADORES DE CIENCIAS DE LA  COMPUTACION, 1196-1198.
   • Universidad Abierta Interamericana Argentina
     • Objetivo: Generar e implementar modelos por medio de Big Data para optimizar deserción estudiantil y realizar seguimiento académico
     • Plataforma: Hadoop
     • Fuentes de datos analizados: Redes sociales, sistemas informáticos institucionales, webs institucionales, entre otras.
   • Las soluciones Big Data pueden centrarse en lo institucional (Academic Analytics) o en el aprendizaje (Learning Analytics)

3. En el marketing

   • Samuel Israel Goyzueta Rivera; (2015). “Big Data Marketing: una aproximación”. Perspectivas, Año 18 – Nº 35 – mayo 2015. pp. 147-158. Universidad Católica Boliviana “San Pablo”, Unidad Académica Regional Cochabamba. Clasificación JEL: M2 - M29
   • Big Data Marketing: Proceso de recolección, análisis y ejecución de los insights
     • Capacidades que debe desarrollar ua empresa para aplicar BDM: Oportunidades, confianza, plataforma, organización, participación, relaciones
     • Objetivo: Mejorar relación con el cliente, resultados de marketing y la medición de la fiabilidad interna de la empresa

4. Sistema sanitario

   •    Martínez, J. (2015). “Big Data”; aplicación y utilidad para el sistema sanitario. Farmacia hospitalaria, 69-70.
   • Análisis de datos: Individuales de cada paciente, de las comunidades de pacientes y, de la sociedad en su conjunto
   • Aplicaciones Big Data: Elaboración de modelos predictivos, patrones de comportamiento, descubrimiento de nuevas necesidades, reducir riesgos, proveer servicios de salud más personalizados

5. NeoGeografía

   • BOSQUE, j. (2015) NEOGEOGRAFÍA, BIG DATA Y TIG: PROBLEMAS Y NUEVAS POSIBILIDADES. Polígonos. 165-173. 
   • ¿Qué es?: Participación de voluntarios para la elaboración de datos territoriales puestos al servicio de todos en Internet
   • ¿Cómo se relaciona con Big Data?
     • Gran cantidad de información (territorial o con referencia espacial) se genera constantemente y puede ser utilizada de diferentes maneras
       • Esta área constituye un verdadero reto pero también constituye una oportunidad

6. Sistemas de gestión académica

   • Díaz, F; Osorio, A.;  Amadeo, P.; Romero, D. (2003). Aplicando estrategias y tecnologías de Inteligencia de Negocio en sistemas de gestión académica. XV WORKSHOP DE INVESTIGADORES DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN, 225-229.
   • Objetivo: Análisis de información generada por diferentes sistemas informáticos
     • Herramientas empleadas: Pentaho, Spago, entre otras
     • Análisis de rendimiento académico, caracterizar aspirantes, seguimiento del graduado

7. Activismo de datos

   • Milan, S. y Gutiérrez, M. (2015). Medios ciudadanos y big data: La emergencia del activismo de datos. MEDIACIONES. 11-26.
   • Definición: Cómo la gente se involucra políticamente con los big data y la recolección masiva de datos
   • Es un nuevo concepto que surge como consecuencia de la respuesta política de los ciudadanos en respuesta a la masiva generación de información
   • Subáreas: Proactiva y reactiva

8. Audiencia social en Twitter

   • Claes,F.; Deltell, L. (2011) Audiencia social en Twitter: hacia un nuevo modelo de consumo televisivo. Trípodos, número 36. 111-132. 
   • Pais: España
   • Obtener información sobre el modo de consumo de los contenidos televisivos en base a la actividad en Twitter