¿Qué es Big Data?

La seguridad y privacidad de los registros médicos son algunas de las inquietudes que surgen en relación al uso de datos personales con otros fines que no sean para lo cual fueron registrados. Es así como el consen timiento informado de los propietarios de los datos surge como un elemento importante, pero también se advierte sobre la relevancia de definir qué se enten derá por datos personales40. Por esto y otras razones, la Unión Europea (UE) ya ha tomado precauciones, mediante un reglamento de protección de las personas con relación al tratamiento de datos personales y a la libre circulación41. Por otro lado, en el aprendizaje no supervisado, el algoritmo del equipo no posee la respuesta correc ta, por lo que debe generar los perfiles o predicciones solo con la información histórica que se le entrega.

articulos cientificos de big data

A pesar de que el término Big Data se asocia principalmente con cantidades de datos exorbitantes, se debe dejar de lado esta percepción, pues Big Data no va dirigido solo a gran tamaño, sino que abarca tanto volumen como variedad de datos y velocidad de acceso y procesamiento. En la actualidad se ha pasado de la transacción a la interacción, con el propósito de obtener el mejor provecho de la información que se genera minuto a minuto [2]. Los temas tratados en esta contribución son la pun ta de iceberg, puesto que son una ínfima parte de los desafíos y oportunidades que involucra la puesta en valor de la producción de datos en el ámbito de la sa lud. Sin embargo, da luces sobre el avance tecnológi co de tratamiento y análisis de datos a gran escala, así como también de sus aplicaciones en la pediatría.

Big data y deporte: cuando el partido se juega con algoritmos

En primer término, es importante tener en cuenta que el registro médico surge de la práctica clínica, por tanto, el dato que se registra corresponde a un conjun to de acciones realizadas por profesionales de salud, en pos de atender o dar respuesta a una necesidad de salud de quien la requiera. En consecuencia, los datos que se generan no necesariamente son con fines de investi gación científica, por lo cual pueden contener errores, estar incompletos o pueden haberse curso de tester de software registrado bajo di ferentes reglas de clasificación o unidades de medida, entre otros. Por lo cual, un desafío importante cuando se emprende el análisis de estos datos es la limpieza y validación de éstos20. La revista tiene como objetivo promover y comunicar los avances en la investigación de big data proporcionando un lugar de alta calidad para investigadores, profesionales y responsables políticos de las muchas comunidades diferentes que trabajan con este tema.

  • Añadamos a esto la gran cantidad de información sobre nuestra salud que generan hoy en día los wearables.
  • En suma, aunque exista la percepción de que estos datos masivos están siendo subutilizados y no se está obteniendo el beneficio que podrían ofrecer47, resulta relevante también que se reflexione sobre sus riesgos y limitaciones, para así estimular una investigación cien tífica con una cultura ética del uso de la información personal de sujetos que pueden ser titulares de derechos48.
  • La única intención es que os deis cuenta de la cantidad de información que se obtiene hoy en día en ciencia y de cómo necesitamos ayuda para obtener datos, manejarlos y comprenderlos.
  • La legalidad, veracidad y la calidad de la información es estricta responsabilidad de la dependencia, entidad o empresa productiva del Estado que la proporcionó en virtud de sus atribuciones y/o facultades normativas.
  • Se han centrado en el estudio de patrones de fosforilación (una fosforilación es un tipo de modificación química de las proteínas, generalmente sirve para activarlas o inactivarlas) en las sinapsis (zonas de unión entre dos neuronas).

Una realidad que desemboca en la necesidad de contar con profesionales que se encarguen de transformar la gran cantidad de información en valor corporativo. Los Data Scientists dependen de los sistemas de Big Data para acceder y procesar los datos, mientras que los profesionales de Big Data dependen de las habilidades de Data Science para extraer conocimiento y valor de esos datos. Esta simbiosis entre ambas disciplinas es esencial para aprovechar al máximo el potencial de los datos en el mundo empresarial, la investigación y otras áreas. En este artículo, exploraremos las diferencias clave entre Big Data y Data Science, además de cómo cada uno contribuye al proceso de toma de decisiones y al avance de la tecnología. En esta era digital, los términos Big Data y Data Science se han vuelto omnipresentes, pero a menudo se utilizan indistintamente, lo que puede llevar a confusión.

La influencia del Big Data en el ámbito deportivo

El teorema plantea la existencia de un gran volumen de datos heterogéneos y provenientes de fuentes autónomas con control distribuido y descentralizado, y que trata de explorar relaciones complejas y cambiantes entre los datos. La heterogeneidad se refiere a los diferentes tipos de representaciones para los mismos individuos, y la diversidad de características se refiere a https://www.digitaltoo.com/2023/11/23/un-curso-de-ciencia-de-datos-online-que-disparara-tu-carrera-profesional/ la variedad a la hora de representar cada observación particular. Las fuentes de datos autónomas con control distribuido y descentralizado son, según los autores, la principal característica de las aplicaciones de Big Data. Al ser autónomas, cada fuente de datos tiene la capacidad de generar y recopilar información sin la participación de un ente de control centralizado.

Bien tapaditos por la noche – La Vanguardia

Bien tapaditos por la noche.

Posted: Thu, 23 Nov 2023 06:50:00 GMT [source]

Es importante también, tener en cuenta cómo en el área de la industria y los negocios se ha presentado una explosión en el número de datos, causada principalmente por el rápido desarrollo del internet, nuevos conceptos como el internet de las cosas y la computación en la nube. Big data se ha constituido como un “tópico caliente” que atrae la atención no solo de la industria, sino también de la academia y del Gobierno. Los autores presentan desde diferentes perspectivas el significado y las oportunidades que nos brinda el ecosistema Big Data y dan una serie de condiciones necesarias para que un proyecto de Big Data sea exitoso. En primer lugar, se deben tener claros los requerimientos independientemente de si son técnicos, sociales o económicos.

SALUD PÚBLICA

La inteligencia artificial y el Big Data se articulan para poder lidiar con diferentes problemas relacionados con el análisis de datos masivos, en particular información de la COVID-19. En el presente artículo se muestran algunos proyectos de investigación relacionados con el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático, el Big Data y la ciencia de datos, tendientes a dar soluciones plausibles bien en el monitoreo, detección, diagnóstico y tratamiento de las enfermedades asociadas con el virus. Con esto en mente, se muestra la correspondencia entre las tecnologías disruptivas y la información crítica, creando sinergias que permiten elaborar sistemas más avanzados de estudio y análisis facilitando la obtención de datos relevantes para la toma de decisiones sanitarias. Cabe señalar que el Big Data se caracteriza por tres adjetivos propios para el desarrollo de un proyecto de investigación, que son “Volumen”, “Variedad” y “Velocidad”, conocidos como las 3 V del Big Data; otros autores (Ishwarappa y Anuradha, 2015) adicionan la “Veracidad” y “Valor”. El volumen en el campo del Big Data demanda grandes recursos de procesamiento y almacenamiento de información, que están representados en la “Variedad” de los datos, que pueden ser de tipo estructurados y no estructurados.

Esto porque la datificación hace alusión al dato, el cual es un registro de información, en cualquier medio. La transformación de estos datos, por medio del análisis y la reorganiza ción, en información susceptible de ser utilizada en cualquier área del conocimiento (medicina, aeronáu tica, física, astronomía, etc.), es lo que se podría llamar “datificación”. Por tanto, antes de que pudiéramos contar con máquinas de procesamiento de datos, en forma manual o con herramientas rudimentarias, ya se efectuaba la datificación, lo cual fue la llave maestra del avance del conocimiento científico. En cambio, la digitalización hace referencia al proceso mediante el cual una información que se encuentra en formato analó gico se convierte a códigos binarios de ceros y unos, para que así sea legible y puedan ser procesados por un computador. De las diferencias anteriores se puede observar que el concepto data science se engloba dentro del concepto de big data.

En segundo lugar, para trabajar de forma eficiente con Big Data se requiere explorar y encontrar la estructura central o el kernel de los datos a ser procesados, ya que al tener esto se puede caracterizar el comportamiento y las propiedades subyacentes a Big Data. En tercer lugar, se debe adoptar un modelo de administración top-down, se puede considerar también un modelo bottom-up, sin embargo, solo serviría cuando se trata de problemas específicos, y luego tratar de unirlos para formar una solución completa es complejo. Por último, los autores exponen la necesidad de abordar desde los proyectos Big Data soluciones integradas, no con esfuerzos aislados [15]. Map Reduce [8] es un modelo de programación asociado a las implementaciones que requieren procesamiento y generación de grandes bases de datos. Los cómputos se hacen en términos de una función de mapeo y otra de reducción y el cálculo se hace de forma paralelizada.

Las e-alertas se han usado para la definición y estadificación de la insuficiencia renal aguda (IRA), sobre la base de los RES y los sistemas integrados de cuidados intensivos26. En pacientes pediátricos hospitalizados, sin enfermedades críticas, las e-alertas han sido usadas en sistemas de vigilancia de nefrotoxina relacionadas con IRA, lo cual ha permitido reducir la intensidad de IRA en 42% de los casos27, aunque hay autores que ad vierten que la evidencia científica es aún limitada como para establecer con certeza que las e-alarmas sean de utilidad clínica28. La pediatría no está ajena a esta realidad, pues cada vez se emplean tecnologías más avanzadas que están generando grandes volúmenes de datos, los cuales impactarán en la forma en que se conduzcan las in vestigaciones en el futuro inmediato. De hecho, la digitalización creciente es mencionada como uno de los desafíos y oportunidades que tendrán que enfrentar los pediatras de las próximas décadas7.

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