Macrodatos

De Wikipedia, la enciclopedia libre
(Redirigido desde «Big Data»)
Ir a la navegación Ir a la búsqueda
Un sistema de representación creado por IBM que muestra macrodatos que consisten en las ediciones de Wikipedia realizadas por el bot Pearle, mostrando su visualización más racional al ser acompañada de colores y posiciones en su representación.

Big data, macrodatos,[1]datos masivos, inteligencia de datos o datos a gran escala es un concepto que hace referencia a conjuntos de datos tan grandes y complejos como para que aplicaciones informáticas tradicionales de procesamiento de datos puedan tratarlos adecuadamente. Por ende, los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos son más sofisticados y requieren software especializado. En textos científicos en español con frecuencia se usa directamente el término en inglés big data, tal como aparece en el ensayo de Viktor Schönberger: La revolución de los datos masivos.[2]

El uso moderno del término "big data" tiende a referirse al análisis del comportamiento del usuario, extrayendo valor de los datos almacenados, y formulando predicciones a través de los patrones observados. La disciplina dedicada a los datos masivos se enmarca en el sector de las tecnologías de la información y la comunicación. Esta disciplina se ocupa de todas las actividades relacionadas con los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos. Las dificultades más habituales vinculadas a la gestión de estas cantidades de datos se centran en la recolección y el almacenamiento,[3]​ búsqueda, compartición, análisis,[4]​ y visualización. La tendencia a manipular enormes cantidades de datos se debe a la necesidad, en muchos casos, de incluir dicha información para la creación de informes estadísticos y modelos predictivos utilizados en diversas materias, como los análisis de negocio, publicitarios, los datos de enfermedades infecciosas, el espionaje y seguimiento a la población o la lucha contra el crimen organizado.[5]

El límite superior de procesamiento ha ido creciendo a lo largo de los años. Se estima que el mundo almacenó unos 5 zettabytes en 2014. Si se pone esta información en libros, convirtiendo las imágenes y todo eso a su equivalente en letras, se podría hacer 4500 pilas de libros que lleguen hasta el sol.[6]​ Los científicos con cierta regularidad encuentran límites en el análisis debido a la gran cantidad de datos en ciertas áreas, tales como la meteorología, la genómica,[7]​ la conectómica, las complejas simulaciones de procesos físicos[8]​ y las investigaciones relacionadas con los procesos biológicos y ambientales.[9]​ Las limitaciones también afectan a los motores de búsqueda en internet, a los sistemas de finanzas y a la informática de negocios. Los data setscrecen en volumen debido en parte a la recolección masiva de información procedente de los sensores inalámbricos y los dispositivos móviles (por ejemplo las VANET), el constante crecimiento de los históricos de aplicaciones (por ejemplo de los registros), cámaras (sistemas de teledetección), micrófonos, lectores de identificación por radiofrecuencia.[10][11]​ La capacidad tecnológica per cápita a nivel mundial para almacenar datos se dobla aproximadamente cada cuarenta meses desde los años 1980.[12]​ Se estima que en 2012 cada día fueron creados cerca de 2.5 trillones de bytesde datos.[13]


Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales y los paquetes de software utilizados para visualizar datos, a menudo tienen dificultades para manejar big data. Este trabajo puede requerir "un software masivamente paralelo que se ejecute en decenas, cientos o incluso miles de servidores"[14]​. Lo que califica como "big data" varía según las capacidades de los usuarios y sus herramientas, y las capacidades de expansión hacen que big data sea un objetivo en movimiento. "Para algunas organizaciones, enfrentar cientos de gigabytes de datos por primera vez puede provocar la necesidad de reconsiderar las opciones de administración de datos. Para otros, puede tomar decenas o cientos de terabytes antes de que el tamaño de los datos se convierta en una consideración importante". [15]

Definición[editar]

El término ha estado en uso desde la década de 1990, y algunos otorgan crédito a John Mashey[16]​ por popularizarlo. Big data o macrodatos es un término que hace referencia a una cantidad de datos tal que supera la capacidad del software convencional para ser capturados, administrados y procesados en un tiempo razonable. El volumen de los datos masivos crece constantemente. En 2012 se estimaba su tamaño de entre una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un único conjunto de datos. En la metodología MIKE2.0 dedicada a investigar temas relacionados con la gestión de información, definen big data[17]​ en términos de permutaciones útiles, complejidad y dificultad para borrar registros individuales.

Se ha definido también como datos lo suficientemente masivos como para poner de relieve cuestiones y preocupaciones en torno a la efectividad del anonimato desde una perspectiva más práctica que teórica. [18]

En 2001, en un informe de investigación que se fundamentaba en congresos y presentaciones relacionadas,[19]​ la META Group (ahora Gartner) definía el crecimiento constante de datos como una oportunidad y un reto para investigar en el volumen, la velocidad y la variedad. Gartner' continúa usando datos masivos como referencia.[20]​ Además, grandes proveedores del mercado de datos masivos están desarrollando soluciones para atender las demandas más críticas sobre cómo procesar tal cantidad de datos, como MapR y Cloudera.

Una definición de 2016 establece que "Big data representa los activos de información caracterizados por un volumen, velocidad y variedad tan altos que requieren una tecnología específica y métodos analíticos para su transformación en valor".[21]​ Además, algunas organizaciones agregan una nueva V, veracidad para describirlo,[22]​ revisionismo cuestionado por algunas autoridades de la industria.[23]​ Las tres V (volumen, variedad y velocidad) se han ampliado a otras características complementarias del big data:

  • Aprendizaje automático: los grandes datos a menudo no preguntan por qué y simplemente detectan los patrones [24]
  • Huella digital: el big data es a menudo un subproducto libre de costo de la interacción digital

Una definición de 2018 establece que "Big Data es donde se necesitan herramientas informáticas paralelas para manejar los datos", y señala: "Esto representa un cambio distinto y claramente definido en la informática utilizada a través de teorías de programación paralelas y pérdidas de algunas de las garantías y capacidades hechas por el modelo relacional de Codd ". [25]

La creciente madurez del concepto describe de manera más nítida la diferencia entre "big data" y "Business Intelligence":

  • Business Intelligence usa estadísticas descriptivas con datos con alta densidad de información para medir cosas, detectar tendencias, etc.
  • Big Data usa estadísticas inductivas y conceptos de identificación de sistemas no lineales [26]​ para inferir leyes (regresiones, relaciones no lineales y efectos causales) a partir de grandes conjuntos de datos con baja densidad de información para revelar relaciones y dependencias, o para realizar predicciones de resultados y comportamientos. [27]

Características[editar]

Los macrodatos se pueden describir por las siguientes características:[28]

  • Volumen: la cantidad de datos generados y guardados.
  • Variedad: el tipo y naturaleza de los datos para ayudar a las personas a analizar los datos y usar los resultados de forma eficaz. Los macrodatos usan textos, imágenes, audio y vídeo. También completan pedazos ¿Que pedazos? pedidos a través de la fusión de datos.
  • Velocidad: en este contexto, la velocidad a la cual se generan y procesan los datos para cumplir las exigencias y desafíos de su análisis.
  • Veracidad: la calidad de los datos capturados puede variar mucho y así afectar a los resultados del análisis.
  • Valor: los datos generados deben ser útiles, accionables y tener valor.[29]

Arquitectura[editar]

Los repositorios de big data han existido en muchas formas, a menudo creadas por corporaciones con una necesidad especial. Históricamente, los proveedores comerciales ofrecían sistemas de administración de bases de datos paralelos para big data a partir de la década de 1990. Durante muchos años, WinterCorp publicó un informe de base de datos más grande.[30]

Teradata Corporation en 1984, comercializó el sistema de procesamiento paralelo DBC 1012. Los sistemas Teradata fueron los primeros en almacenar y analizar 1 terabyte de datos en 1992. Los discos duros eran de 2,5 GB en 1991, por lo que la definición de big data evoluciona continuamente según la Ley de Kryder. Teradata instaló el primer sistema basado en RDBMSde clase petabyte en 2007. A partir de 2017, hay unas pocas docenas de bases de datos relacionales de Teradata de clase Petabyte instaladas, la mayor de las cuales excede de 50 PB. Los sistemas hasta 2008 eran datos relacionales estructurados al 100%. Desde entonces, Teradata ha agregado tipos de datos no estructurados, incluidos XML, JSONy Avro.

En 2000, Seisint Inc. (ahora LexisNexis Group) desarrolló un marco de intercambio de archivos distribuido basado en C++ para el almacenamiento y consultas de datos. El sistema almacena y distribuye datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en varios servidores. Los usuarios pueden crear consultas en un dialecto de C++ llamado ECL. ECL utiliza un método de "aplicar esquema en lectura" para inferir la estructura de los datos almacenados cuando se consulta, en lugar de cuando se almacena. En 2004, LexisNexis adquirió Seisint Inc.[31]​ y en 2008 adquirió ChoicePoint, Inc.[32]​y su plataforma de procesamiento paralelo de alta velocidad. Las dos plataformas se fusionaron en sistemas HPCC (o cluster de computación de alto rendimiento) y en 2011, HPCC fue de código abierto bajo la licencia Apache v2.0. Quantcast File Systemestuvo disponible aproximadamente al mismo tiempo.[33]

El CERN y otros experimentos de física han recopilado grandes conjuntos de datos durante muchas décadas, generalmente analizados a través de computadoras de alto rendimiento (supercomputadores) en lugar de las arquitecturas de mapas reducidos de productos, que generalmente se refieren al movimiento actual de "big data".

En 2004, Google publicó un documento sobre un proceso llamado MapReduceque utiliza una arquitectura similar. El concepto MapReduce proporciona un modelo de procesamiento en paralelo, y se lanzó una implementación asociada para procesar grandes cantidades de datos. Con MapReduce, las consultas se dividen y distribuyen a través de nodos paralelos y se procesan en paralelo (el paso del Mapa). Los resultados se recopilan y se entregan (el paso Reducir). El marco fue muy exitoso, por lo que otros quisieron replicar el algoritmo. Por lo tanto, una implementación del marco MapReduce fue adoptada por un proyecto de código abierto Apache llamado Hadoop. [34]​Apache Spark se desarrolló en 2012 en respuesta a las limitaciones del paradigma MapReduce, ya que agrega la capacidad de configurar muchas operaciones (no solo el mapa seguido de la reducción).

MIKE2.0 es un enfoque abierto para la administración de la información que reconoce la necesidad de revisiones debido a las implicaciones de big data identificadas en un artículo titulado "Oferta de soluciones de Big Data".[35]​La metodología aborda el manejo de big data en términos de permutaciones útiles de fuentes de datos, complejidad en interrelaciones y dificultad para eliminar (o modificar) registros individuales.[36]

Los estudios de 2012 mostraron que una arquitectura de capas múltiples es una opción para abordar los problemas que presenta el big data. Una arquitectura paralela distribuida distribuye datos entre múltiples servidores; estos entornos de ejecución paralela pueden mejorar drásticamente las velocidades de procesamiento de datos. Este tipo de arquitectura inserta datos en un DBMS paralelo, que implementa el uso de los marcos MapReduce y Hadoop. Este tipo de marco busca hacer que el poder de procesamiento sea transparente para el usuario final mediante el uso de un servidor de aplicaciones para el usuario.[37]

El análisis de Big Data para aplicaciones de fabricación se comercializa como una arquitectura 5C (conexión, conversión, cibernética, cognición y configuración).[38]

El lago de datos permite que una organización cambie su enfoque del control centralizado a un modelo compartido para responder a la dinámica cambiante de la administración de la información. Esto permite una segregación rápida de datos en el lago de datos, lo que reduce el tiempo de sobrecarga. [39][40]

Tecnología[editar]

Existen muchísimas herramientas para tratar con big data. Algunos ejemplos incluyen Hadoop, NoSQL, Cassandra, inteligencia empresarial, aprendizaje automático y MapReduce. Estas herramientas tratan con algunos de los tres tipos de big data:[41]

  • Datos estructurados: datos que tienen bien definidos su longitud y su formato, como las fechas, los números o las cadenas de caracteres. Se almacenan en tablas. Un ejemplo son las bases de datos relacionales y los almacenes de datos.
  • Datos no estructurados: datos en el formato tal y como fueron recolectados, carecen de un formato específico. No se pueden almacenar dentro de una tabla ya que no se puede desgranar su información a tipos básicos de datos. Algunos ejemplos son los PDF, documentos multimedia, correos electrónicos o documentos de texto.
  • Datos semiestructurados: datos que no se limitan a campos determinados, pero que contiene marcadores para separar los diferentes elementos. Es una información poco regular como para ser gestionada de una forma estándar. Estos datos poseen sus propios metadatos semiestructurados[42]​ que describen los objetos y las relaciones entre ellos, y pueden acabar siendo aceptados por convención. Como ejemplos tenemos los archivos tipo hojas de cálculo, HTML, XML o JSON.

Un informe de 2011 del McKinsey Global Institute caracteriza los componentes principales y el ecosistema de big data de la siguiente manera:[43]

Los big data multidimensionales también se pueden representar como cubos de datos o, matemáticamente, tensores. Los sistemas de bases de datos Arrayse han propuesto proporcionar almacenamiento y soporte de consultas de alto nivel en este tipo de datos. Las tecnologías adicionales que se aplican a big data incluyen un cálculo basado en tensor eficiente, [44]​ como el aprendizaje de subespacio multilineal,[45]​ bases de datos de procesamiento paralelo masivo (MPP), aplicaciones basadas en búsqueda, extracción de datos,[46]sistemas de archivos distribuidos, bases de datos distribuidas, nubee infraestructura basada en HPC(aplicaciones, almacenamiento y recursos informáticos)[47]​ e Internet. A pesar de que se han desarrollado muchos enfoques y tecnologías, sigue siendo difícil llevar a cabo el aprendizaje automático con grandes datos.[48]

Algunas bases de datos relacionales de MPP tienen la capacidad de almacenar y administrar petabytes de datos. Implícita es la capacidad de cargar, supervisar, realizar copias de seguridad y optimizar el uso de las tablas de datos de gran tamaño en el RDBMS. [49]

El programa de Análisis Topológico de Datos de DARPA busca la estructura fundamental de los conjuntos de datos masivos y en 2008 la tecnología se hizo pública con el lanzamiento de una compañía llamada Ayasdi.[50]

Los profesionales de los procesos de análisis de big data generalmente son hostiles al almacenamiento compartido más lento,[51]​ prefieren el almacenamiento de conexión directa (DAS) en sus diversas formas, desde unidad de estado sólido (SSD) hasta disco SATA de gran capacidad enterrado dentro de nodos de procesamiento paralelo. La percepción de las arquitecturas de almacenamiento compartidas, la red de área de almacenamiento (SAN) y el almacenamiento conectado a la red (NAS), es que son relativamente lentas, complejas y costosas. Estas cualidades no son consistentes con los sistemas de análisis de datos grandes que prosperan en el rendimiento del sistema, infraestructura de productos básicos y bajo costo.

La entrega de información real o casi en tiempo real es una de las características definitorias del análisis de big data. Por lo tanto, se evita la latencia siempre que sea posible. Los datos en la memoria son buenos; los datos en el disco giratorio en el otro extremo de una conexión FC SAN no lo son. El costo de una SAN en la escala necesaria para las aplicaciones analíticas es mucho mayor que otras técnicas de almacenamiento.

Hay ventajas y desventajas para el almacenamiento compartido en el análisis de big data, pero los practicantes de análisis de big data a partir de 2011 no lo favorecieron.

Captura[editar]

¿De dónde provienen todos estos datos? Los fabricamos directa e indirectamente segundo tras segundo. Un iPhone hoy en día tiene más capacidad de cómputo que la NASA cuando el hombre llegó a la luna[52]​ por lo que la cantidad de datos generados por persona y en unidad de tiempo es muy grande. Catalogamos la procedencia de los datos según las siguientes categorías:[53]

  • Generados por las propias personas. El hecho de enviar correos electrónicos o mensajes por WhatsApp, publicar un estado en Facebook, publicar relaciones laborales en Linkedin, tuitear contenidos o responder a una encuesta por la calle son cosas que hacemos a diario y que crean nuevos datos y metadatos que pueden ser analizados. Se estima que cada minuto al día se envían más de 200 millones de correos electrónicos, se comparten más de 700 000 piezas de contenido en Facebook, se realizan dos millones de búsquedas en Google o se editan 48 horas de vídeo en YouTube.[54]​ Por otro lado, las trazas de utilización en un sistema ERP, incluir registros en una base de datos o introducir información en una hoja de cálculo son otras formas de generar estos datos.
  • Obtenidas a partir de transacciones. La facturación, tarjetas de fidelización, las llamadas telefónicas, las conexiones torres de telefonía, los accesos a wifis públicas, el pago con tarjetas de crédito o las transacciones entre cuentas bancarias generan información que tratada puede ser datos relevantes. Por ejemplo transacciones bancarias: Lo que el usuario conoce como un ingreso de X euros, el sistema lo capturará como una acción llevada a cabo en una fecha y momento determinado, en un lugar concreto, entre unos usuarios registrados, y con ciertos metadatos.
  • Marketing electrónico y web. Se generan una gran cantidad de datos cuando se navega por internet. Con la web 2.0 se ha roto el paradigma webmaster-contenido-lector y los mismos usuarios se convierten en creadores de contenido gracias a su interacción con el sitio. Existen muchas herramientas de seguimiento utilizadas en su mayoría con fines de mercadotecnia y análisis de negocio. Los movimientos de ratón quedan grabados en mapas de calor y queda registro de cuánto pasamos en cada página y cuándo las visitamos.
  • Obtenidos a partir de las interacciones máquina a máquina (M2M). Son datos obtenidos a partir de la recogida de métricas obtenidas desde dispositivos (medidores, sensores de temperatura, de luz, de altura, de presión, de sonido…) que transforman las magnitudes físicas o químicas y las convierten en datos. Existen desde hace décadas, pero la llegada de las comunicaciones inalámbricas (wifi, Bluetooth, RFID, etc.) ha revolucionado el mundo de los sensores. Algunos ejemplos son los GPS en la automoción, los sensores de signos vitales (muy útil para seguros de vida), pulseras en los festivales[55]​, monitorizadores del funcionamiento y conducción de autoḿoviles (se obtiene información muy útil para la aseguradoras)[56]​, los smartphone (son sensores de localización).
  • Datos biométricos recolectados. En general provienen de servicios de seguridad, defensa y servicios de inteligencia.[57]​ Son cantidades de datos generados por lectores biométricos como escáneres de retina, escáneres de huellas digitales, o lectores de cadenas de ADN. El propósito de estos datos es proporcionar mecanismos de seguridad y suelen estar custodiados por los ministerios de defensa y departamentos de inteligencia. Un ejemplo de aplicación es el cruce de ADN entre una muestra de un crimen y una muestra en nuestra base de datos.

Transformación[editar]

Una vez encontradas las fuentes de los datos necesarios, muy posiblemente dispongamos de un sinfín de tablas de origen que no estarán relacionadas. El siguiente objetivo es hacer que los datos se recojan en un mismo lugar y darles un formato adecuado.

Aquí entran en juego las plataformas extraer, transformar y cargar (ETL). Su propósito es extraer los datos de las diferentes fuentes y sistemas, para después hacer transformaciones (conversiones de datos, limpieza de datos sucios, cambios de formato, etc.) y finalmente cargar los datos en la base de datos o almacén de datos especificada.[58]​ Un ejemplo de plataforma ETL es el Pentaho Data Integration, más concretamente su aplicación Spoon.

Almacenamiento NoSQL[editar]

El término NoSQL se refiere a Not Only SQL (no solo SQL) y son sistemas de almacenamiento que no cumplen con el esquema entidad-relación.[59]​ Proveen un sistema de almacenamiento mucho más flexible y concurrente y permiten manipular grandes cantidades de información de manera mucho más rápida que las bases de datos relacionales.

Distinguimos cuatro grandes grupos de bases de datos NoSQL:

  • Almacenamiento clave-valor (key-value): los datos se almacenan de forma similar a los mapas o diccionarios de datos, donde se accede al dato a partir de una clave única.[60]​ Los valores (datos) son aislados e independientes entre ellos, y no son interpretados por el sistema. Pueden ser variables simples como enteros o caracteres, u objetos. Por otro lado, este sistema de almacenamiento carece de una estructura de datos clara y establecida, por lo que no requiere un formateo de los datos muy estricto.[61]

Son útiles para operaciones simples basadas en las claves. Un ejemplo es el aumento de velocidad de carga de un sitio web que puede utilizar diferentes perfiles de usuario, teniendo mapeados los archivos que hay que incluir según el id de usuario y que han sido calculados con anterioridad. Apache Cassandra es la tecnología de almacenamiento clave-valor más reconocida por los usuarios.[62]

  • Almacenamiento documental: las bases de datos documentales guardan un gran parecido con las bases de datos Clave-Valor, diferenciándose en el dato que guardan. Si en el anterior no se requería una estructura de datos concreta, en este caso guardamos datos semiestructurados.[62]​ Estos datos pasan a llamarse documentos, y pueden estar formateados en XML, JSON, Binary JSON o el que acepte la misma base de datos.
Todos los documentos tienen una clave única con la que pueden ser accedidos e identificados explícitamente. Estos documentos no son opacos al sistema, por lo que pueden ser interpretados y lanzar queries sobre ellos.[60]​ Un ejemplo que aclare cómo se usa lo encontramos en un blog: se almacena el autor, la fecha, el título, el resumen y el contenido del post.

CouchDB o MongoDB[62]​ son quizá las más conocidas. Hay que hacer mención especial a MapReduce, una tecnología de Google inicialmente diseñada para su algoritmo PageRank, que permite seleccionar un subconjunto de datos, agruparlos o reducirlos y cargarlos en otra colección, y a Hadoop que es una tecnología de Apache diseñada para almacenar y procesar grandes cantidades de datos.

  • Almacenamiento en grafo: las bases de datos en grafo rompen con la idea de tablas y se basan en la teoría de grafos, donde se establece que la información son los nodos y las relaciones entre la información son las aristas,[62]​ algo similar al modelo relacional. Su mayor uso se contempla en casos de relacionar grandes cantidades de datos que pueden ser muy variables. Por ejemplo, los nodos pueden contener objetos, variables y atributos diferentes en unos y otros. Las operaciones de join se sustituyen por recorridos a través del grafo, y se guarda una lista de adyacencias entre los nodos.[60]​ Encontramos un ejemplo en las redes sociales: en Facebook cada nodo se considera un usuario, que puede tener aristas de amistad con otros usuarios, o aristas de publicación con nodos de contenidos. Soluciones como Neo4J y GraphDB[62]​ son las más conocidas dentro de las bases de datos en grafo.
  • Almacenamiento orientado a columnas: por último, este almacenamiento es parecido al documental. Su modelo de datos es definido como «un mapa de datos multidimensional poco denso, distribuido y persistente».[60]​ Se orienta a almacenar datos con tendencia a escalar horizontalmente, por lo que permite guardar diferentes atributos y objetos bajo una misma clave. A diferencia del documental y el clave-valor, en este caso se pueden almacenar varios atributos y objetos, pero no serán interpretables directamente por el sistema. Permite agrupar columnas en familias y guardar la información cronológicamente, mejorando el rendimiento. Esta tecnología se acostumbra a usar en casos con 100 o más atributos por clave.[62]​ Su precursor es BigTable de Google, pero han aparecido nuevas soluciones como HBase o HyperTable.

Análisis de datos[editar]

El análisis permite mirar los datos y explicar lo que esta pasando. Teniendo los datos necesarios almacenados según diferentes tecnologías de almacenamiento, nos daremos cuenta que necesitaremos diferentes técnicas de análisis de datos como las siguientes:

  • Asociación: permite encontrar relaciones entre diferentes variables.[63]​ Bajo la premisa de causalidad, se pretende encontrar una predicción en el comportamiento de otras variables. Estas relaciones pueden ser los sistemas de ventas cruzadas en los comercios electrónicos.
  • Minería de datos (data mining): tiene como objetivo encontrar comportamientos predictivos. Engloba el conjunto de técnicas que combina métodos estadísticos y de aprendizaje automático con almacenamiento en bases de datos.[64]​ Está estrechamente relacionada con los modelos utilizados para descubrir patrones en grandes cantidades de datos.
  • Agrupación (clustering): el análisis de clústeres es un tipo de minería de datos que divide grandes grupos de individuos en grupos más pequeños de los cuales no conocíamos su parecido antes del análisis.[64]​ El propósito es encontrar similitudes entre estos grupos, y el descubrimiento de nuevos, conociendo cuáles son las cualidades que lo definen. Es una metodología apropiada para encontrar relaciones entre resultados y hacer una evaluación preliminar de la estructura de los datos analizados. Existen diferentes técnicas y algoritmos de clusterización.[65]
  • Análisis de texto (text analytics): gran parte de los datos generados por las personas son textos, como correos, búsquedas web o contenidos. Esta metodología permite extraer información de estos datos y así modelar temas y asuntos o predecir palabras.[66]

Visualización de datos[editar]

Esto es una infografía

Tal y como el Instituto Nacional de Estadística dice en sus tutoriales, «una imagen vale más que mil palabras, o que mil datos». La mente agradece mucho más una presentación bien estructurada de resultados estadísticos en gráficos o mapas en vez de en tablas con números y conclusiones. En los macrodatos se llega un paso más allá: parafraseando a Edward Tufte, uno de los expertos en visualización de datos más reconocidos a nivel mundial «el mundo es complejo, dinámico, multidimensional, el papel es estático y plano. ¿Cómo vamos a representar la rica experiencia visual del mundo en la mera planicie?».

Mondrian[67]​ es una plataforma que permite visualizar la información a través de los análisis llevados a cabo sobre los datos que disponemos. Con esta plataforma se intenta llegar a un público más concreto, y una utilidad más acotada como un cuadro de mando integral de una organización. En los últimos años se han generalizado otras plataformas como Tableau, Power BI y Qlik[68]​.

Por otro lado, las infografías se han vuelto un fenómeno viral, donde se recogen los resultados de los diferentes análisis sobre nuestros datos, y son un material atractivo, entretenido y simplificado para audiencias masivas.[69]

Aplicaciones[editar]

El uso de Big Data ha sido utilizado por la industria de los medios, las empresas y los gobiernos para dirigirse con mayor precisión a su público y aumentar la eficiencia de sus mensajes.

El Big Data ha aumentado la demanda de especialistas en administración de la información tanto que Software AG, Oracle Corporation, IBM, Microsoft, SAP, EMC, HP y Dell han gastado más de $ 15 mil millones en firmas de software especializadas en administración y análisis de datos. En 2010, esta industria valía más de $ 100 mil millones y crecía a casi un 10 por ciento anual: aproximadamente el doble de rápido que el negocio del software en general.[70]

Las economías desarrolladas usan cada vez más tecnologías intensivas en datos. Hay 4.600 millones de suscripciones de teléfonos móviles en todo el mundo, y entre 1.000 y 2.000 millones de personas que acceden a Internet. Entre 1990 y 2005, más de mil millones de personas en todo el mundo ingresaron a la clase media, lo que significa que más personas se volvieron más alfabetizadas, lo que a su vez llevó al crecimiento de la información. La capacidad efectiva mundial para intercambiar información a través de redes de telecomunicaciones era de 281 petabytes en 1986, 471 petabytes en 1993, 2.2 exabytes en 2000, 65 exabytes en 2007[71]​ y las predicciones cifran el tráfico de internet en 667 exabytes anualmente para 2014. Según una estimación, un tercio de la información almacenada en todo el mundo está en forma de texto alfanumérico e imágenes fijas,[72]​ que es el formato más útil para la mayoría de las aplicaciones de big data. Esto también muestra el potencial de los datos aún no utilizados (es decir, en forma de contenido de video y audio).

Si bien muchos proveedores ofrecen soluciones estándar para big data, los expertos recomiendan el desarrollo de soluciones internas personalizadas para resolver el problema de la compañía si la empresa cuenta con capacidades técnicas suficientes. [73]

Gobierno[editar]

El uso y la adopción de big data dentro de los procesos gubernamentales permite eficiencias en términos de costo, productividad e innovación, pero no viene sin sus defectos[74]​. El análisis de datos a menudo requiere que varias partes del gobierno (central y local) trabajen en colaboración y creen procesos nuevos para lograr el resultado deseado.

Los datos masivos se usan habitualmente para influenciar el proceso democrático. Los representantes del pueblo pueden ver todo lo que hacen los ciudadanos, y los ciudadanos pueden dictar la vida pública de los representantes mediante tuits y otros métodos de extender ideas en la sociedad. Las campañas presidenciales de Obama y Trump los usaron de manera generalizada[75]​ y hay expertos que advierten de que hay que «reinventar la democracia representativa. Si no, es posible que se convierta en una dictadura de la información»[76]​.

Desarrollo internacional[editar]

La investigación sobre el uso efectivo de las tecnologías de información y comunicación para el desarrollo (también conocido como ICT4D) sugiere que la tecnología de big data puede hacer contribuciones importantes pero también presentar desafíos únicos para el desarrollo internacional.[77][78]​ Los avances en el análisis de big data ofrecen oportunidades rentables para mejorar la toma de decisiones en áreas de desarrollo críticas como la atención médica, el empleo, la productividad económica, la delincuencia, la seguridad y el manejo de recursos y desastres naturales.[79]​ Además, los datos generados por el usuario ofrecen nuevas oportunidades para ofrecer una voz inaudita. Sin embargo, los desafíos de larga data para las regiones en desarrollo, como la infraestructura tecnológica inadecuada y la escasez de recursos económicos y humanos exacerban las preocupaciones existentes con los grandes datos, como la privacidad, la metodología imperfecta y los problemas de interoperabilidad.[79]

Industria[editar]

El big data proporciona una infraestructura para la transparencia en la industria manufacturera, que es la capacidad de desentrañar incertidumbres como el rendimiento y la disponibilidad de componentes inconsistentes. La fabricación predictiva como un enfoque aplicable para el tiempo de inactividad y la transparencia cercanos a cero requiere una gran cantidad de datos y herramientas de predicción avanzadas para un proceso sistemático de datos en información útil.[80]​ Un marco conceptual de fabricación predictiva comienza con la adquisición de datos donde se encuentran disponibles diferentes tipos de datos sensoriales, tales como acústica, vibración, presión, corriente, voltaje y datos de controlador. Una gran cantidad de datos sensoriales, además de los datos históricos, construyen los grandes datos en la fabricación. Los big data generados actúan como la entrada en herramientas predictivas y estrategias preventivas como Pronósticos y Gestión de Salud (PHM).[81]

Medios[editar]

Los profesionales en medios y publicidad abordan los grandes datos como muchos puntos de información procesables sobre millones de personas. La industria parece alejarse del enfoque tradicional de utilizar entornos de medios específicos, como periódicos, revistas o programas de televisión, y en su lugar aprovecha a los consumidores con tecnologías que llegan a las personas objetivo en momentos óptimos en ubicaciones óptimas. El objetivo final es servir o transmitir, un mensaje o contenido que (estadísticamente hablando) esté en línea con la mentalidad del consumidor. Por ejemplo, los entornos de publicación adaptan cada vez más los mensajes (anuncios publicitarios) y el contenido (artículos) para atraer a los consumidores que han sido recolectados exclusivamente a través de diversas actividades de extracción de datos.[82]

Seguros[editar]

Los proveedores de seguro médico recopilan datos sobre "determinantes sociales", como el consumo de alimentos y televisión, el estado civil, el tamaño de la vestimenta y los hábitos de compra, desde los cuales hacen predicciones sobre los costos de salud para detectar problemas de salud en sus clientes. Es controvertido si estas predicciones se están utilizando actualmente para fijar precios.[84]

Deportes[editar]

En un ámbito donde se mueve tanto dinero, suelen utilizar las nuevas tecnologías antes que los usuarios de base. Nos encontramos por ejemplo que el análisis de los partidos constituye una parte fundamental en el entrenamiento de los profesionales, y la toma de decisiones de los entrenadores.

Amisco[85]​ es un sistema aplicado por los más importantes equipos de las ligas Española, Francesa, Alemana e Inglesa desde el 2001. Consta de 8 cámaras y diversos ordenadores instalados en los estadios, que registran los movimientos de los jugadores a razón de 25 registros por segundo, y luego envían los datos a una central donde hacen un análisis masivo de los datos. La información que se devuelve como resultado incluye una reproducción del partido en dos dimensiones, los datos técnicos y estadísticas, y un resumen de los datos físicos de cada jugador, permitiendo seleccionar varias dimensiones y visualizaciones diferentes de datos.[85]

Finanzas[86][editar]

El crecimiento de datos en el mundo financiero obliga al uso del big data para el procesamiento rápido de datos, gestión de la omnicanalidad, segmentación avanzada de clientes, creación de estrategias de precios dinámicos, gestión de riesgos, prevención de fraudes, apoyo en la toma de decisiones, detectar tendencias de consumo, definir nuevas formas de hacer mejor las cosas, detectar alertas y otro tipo de eventos complejos, hacer un seguimiento avanzado de la competencia...

Marketing y ventas[87][editar]

El big data cada vez se utiliza más para segmentación avanzada de los consumidores, automatizar la personalización de los productos, adaptar las comunicaciones al momento del ciclo de venta, captar nuevas oportunidades de venta, apoyo en la toma de decisiones a tiempo real, gestión de crisis...

Investigación[editar]

La búsqueda encriptaday la formación de clúster en Big Data se demostraron en marzo de 2014 en la Sociedad Estadounidense de Educación en Ingeniería. Gautam Siwach participó en abordar los desafíos de Big Data por el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MITy el Dr. Amir Esmailpour, en el Grupo de Investigación de UNH, investigó las características clave de Big Data como la formación de clusters y sus interconexiones. Se centraron en la seguridad de los macrodatos y la orientación del término hacia la presencia de diferentes tipos de datos en forma cifrada en la interfaz de la nube al proporcionar las definiciones sin procesar y los ejemplos de tiempo real dentro de la tecnología. Además, propusieron un enfoque para identificar la técnica de codificación para avanzar hacia una búsqueda acelerada sobre texto encriptado que conduzca a las mejoras de seguridad en big data.[88]

En marzo de 2012, la Casa Blanca anunció una "Iniciativa de Big Data" nacional que consistía en seis departamentos y agencias federales comprometiendo más de $ 200 millones para proyectos de investigación de big data.

La iniciativa incluyó una subvención de la National Science Foundation "Expeditions in Computing" de $ 10 millones durante 5 años para el AMPLab[89]​ en la Universidad de California, Berkeley.[90]​ El AMPLab también recibió fondos de DARPA, y más de una docena de patrocinadores industriales y utiliza big data para atacar una amplia gama de problemas, desde predecir la congestión del tráfico[91]​ hasta combatir el cáncer.[92]

La Iniciativa Big Data de la Casa Blanca también incluyó un compromiso del Departamento de Energía de proporcionar $ 25 millones en financiamiento durante 5 años para establecer el Instituto de Administración, Análisis y Visualización de Datos Escalables (SDAV),[93]​ dirigido por Lawrence Berkeley National Laboratory del Departamento de Energía. Laboratorio. El Instituto SDAV tiene como objetivo reunir la experiencia de seis laboratorios nacionales y siete universidades para desarrollar nuevas herramientas que ayuden a los científicos a gestionar y visualizar datos en las supercomputadoras del Departamento.

El estado de los Estados Unidos de Massachusetts anunció la Iniciativa Big Data de Massachusetts en mayo de 2012, que proporciona fondos del gobierno estatal y de empresas privadas a una variedad de instituciones de investigación. El Instituto de Tecnología de Massachusetts alberga el Centro de Ciencia y Tecnología de Intel para Big Data en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT, que combina fondos y esfuerzos de investigación gubernamentales, corporativos e institucionales.[94]

La Comisión Europea está financiando el Foro público privado de Big Data, que duró dos años, a través de su Séptimo Programa de Framework para involucrar a empresas, académicos y otras partes interesadas en la discusión de problemas de big data. El proyecto tiene como objetivo definir una estrategia en términos de investigación e innovación para guiar las acciones de apoyo de la Comisión Europea en la implementación exitosa de la economía de big data. Los resultados de este proyecto se utilizarán como aportación para Horizonte 2020, su próximo programa.

El gobierno británico anunció en marzo de 2014 la fundación del Instituto Alan Turing, que lleva el nombre del pionero de la informática y el descifrador de códigos, que se centrará en nuevas formas de recopilar y analizar grandes conjuntos de datos.[95]

En el Día de la Inspiración del Canadian Open Data Experience (CODE) de la Universidad de Waterloo Stratford Campus, los participantes demostraron cómo el uso de la visualización de datos puede aumentar la comprensión y el atractivo de los grandes conjuntos de datos y comunicar su historia al mundo.[96]

Para que la fabricación sea más competitiva en los Estados Unidos (y en el mundo), es necesario integrar más ingenio e innovación estadounidenses en la fabricación; Por lo tanto, la National Science Foundation ha otorgado al centro de investigación cooperativa Industry Industry para Intelligent Maintenance Systems (IMS) en la Universidad de Cincinnati para que se concentre en el desarrollo de herramientas y técnicas predictivas avanzadas aplicables en un entorno de big data.[97]​ En mayo de 2013, el IMS Center celebró una reunión de la junta asesora de la industria centrada en big data, donde presentadores de varias compañías industriales discutieron sus preocupaciones, problemas y objetivos futuros en el entorno de big data.

Ciencias sociales computacionales: cualquier persona puede usar Interfaces de programación de aplicaciones (API) proporcionadas por grandes titulares de datos, como Google y Twitter, para realizar investigaciones en las ciencias sociales y del comportamiento.[98]​ A menudo, estas API se proporcionan de forma gratuita. Tobias Preis usó los datos de Tendencias de Google para demostrar que los usuarios de Internet de países con un producto interno bruto (PIB) per cápita más alto tienen más probabilidades de buscar información sobre el futuro que la información sobre el pasado. Los hallazgos sugieren que puede haber un vínculo entre el comportamiento en línea y los indicadores económicos del mundo real. [99][100][101]​ Los autores del estudio examinaron los registros de consultas de Google realizados por la relación del volumen de búsquedas para el año siguiente ('2011') con el volumen de búsquedas del año anterior ('2009'), al que denominaron 'índice de orientación futura'.[102]​ Compararon el índice de orientación futura con el PIB per cápita de cada país y encontraron una fuerte tendencia en los países donde los usuarios de Google informan más sobre el futuro para tener un PIB más alto. Los resultados sugieren que potencialmente puede haber una relación entre el éxito económico de un país y el comportamiento de búsqueda de información de sus ciudadanos capturado en Big Data.

Tobias Preisy sus colegas Helen Susannah Moat y H. Eugene Stanley introdujeron un método para identificar los precursores en línea de los movimientos bursátiles, utilizando estrategias de negociación basadas en los datos del volumen de búsquedas provistos por Google Trends.[103]​ Su análisis del volumen de búsqueda de Google para 98 términos de relevancia financiera variable, publicado en Scientific Reports,[104]​sugiere que los aumentos en el volumen de búsqueda para términos de búsqueda relevantes financieramente tienden a preceder grandes pérdidas en los mercados financieros. [105][106][107][108][109][110]

Los grandes conjuntos de datos vienen con desafíos algorítmicos que anteriormente no existían. Por lo tanto, existe una necesidad de cambiar fundamentalmente las formas de procesamiento.

Los talleres sobre algoritmos para conjuntos de datos masivos modernos (MMDS) reúnen a científicos informáticos, estadísticos, matemáticos y profesionales del análisis de datos para analizar los desafíos algorítmicos del big data. [111]

Muestreo de Big Data[editar]

Una pregunta de investigación importante que se puede hacer sobre los conjuntos de datos grandes es si necesita ver los datos completos para sacar ciertas conclusiones sobre las propiedades de los datos o si una muestra es lo suficientemente buena. El nombre Big Data contiene un término relacionado con el tamaño y esta es una característica importante de Big Data. Pero el muestreo (estadísticas) permite la selección de puntos de datos correctos dentro del conjunto de datos más grande para estimar las características de toda la población. Por ejemplo, hay alrededor de 600 millones de tweets producidos todos los días. ¿Es necesario mirarlos a todos para determinar los temas que se discuten durante el día? ¿Es necesario mirar todos los tweets para determinar el sentimiento sobre cada uno de los temas? En la fabricación de diferentes tipos de datos sensoriales, como acústica, vibración, presión, corriente, voltaje y datos del controlador están disponibles en intervalos de tiempo cortos. Para predecir el tiempo de inactividad, puede que no sea necesario examinar todos los datos, pero una muestra puede ser suficiente. Big Data se puede desglosar por varias categorías de puntos de datos, como datos demográficos, psicográficos, de comportamiento y transaccionales. Con grandes conjuntos de puntos de datos, los especialistas en marketing pueden crear y utilizar segmentos de consumidores más personalizados para una orientación más estratégica.

Se han realizado algunos trabajos en algoritmos de muestreo para big data. Se ha desarrollado una formulación teórica para el muestreo de datos de Twitter. [112]

Salud y medicina[editar]

Hacia mediados 2009, el mundo experimentó una pandemia de gripe A, llamada gripe porcina o H1N1. La web Google Flu Trends fue capaz de predecirla gracias a los resultados de las búsquedas. Flu Trends usa los datos de las búsquedas de los usuarios que contienen síntomas parecidos a la enfermedad de la gripe y los agrupa según ubicación y fecha, y es capaz de predecir la actividad de la gripe hasta con dos semanas de antelación más que los sistemas tradicionales.

Más concretamente en Nueva Zelanda[113]​ cruzaron los datos de las tendencias de gripe de Google con datos existentes de los sistemas de salud nacionales, y comprobaron que estaban alineados. Los gráficos mostraron una correlación con las búsquedas de síntomas relacionados con la gripe y la extensión de la pandemia en el país. Los países con sistemas de predicción poco desarrollados pueden beneficiarse de una predicción fiable y pública para abastecer a su población de las medidas de seguridad oportunas.

Defensa y seguridad[editar]

Para incrementar la seguridad frente a los ataques de las propias organizaciones, ya sean empresas en el entorno económico o los propios ministerios de defensa en el entorno de ciberataques, se contempla la utilidad de las tecnologías de big data en escenarios como la vigilancia y seguridad de fronteras, lucha contra el terrorismo y crimen organizado, contra el fraude, planes de seguridad ciudadana o planeamiento táctico de misiones e inteligencia militar.[114]

Caso específico del proyecto Aloja[editar]

Una de las máquinas del Marenostrum, Supercomputador del BSC

El proyecto Aloja[115]​ ha sido iniciado por una apuesta en común del Barcelona Supercomputing Center (BSC) y Microsoft Research. El objetivo de este proyecto de big data quiere «conseguir una optimización automática en despliegues de Hadoop en diferentes infraestructuras». [40]

Caso específico de sostenibilidad

Conservation International es una organización con el propósito de concienciar a la sociedad de cuidar el entorno de una manera responsable y sostenible. Con la ayuda de la plataforma Vertica Analytics de HP, han situado 1000 cámaras a lo largo de dieciséis bosques en cuatro continentes. Estas cámaras incorporan unos sensores, y a modo de cámara oculta graban el comportamiento de la fauna. Con estas imágenes y los datos de los sensores (precipitaciones, temperatura, humedad, solar…) consiguen información sobre cómo el cambio climático o el desgaste de la tierra afecta en su comportamiento y desarrollo.[116]

Críticas[editar]

Las críticas al paradigma del big data vienen en dos formas, aquellas que cuestionan las implicaciones del enfoque en sí mismo, y las que cuestionan la forma en que se realiza actualmente.[117]​ Un enfoque de esta crítica es el campo de los estudios de datos críticos.

Críticas al paradigma de los grandes datos[editar]

"Un problema crucial es que no sabemos mucho sobre los microprocesos empíricos subyacentes que conducen a la aparición de las [se] características de red típicas de Big Data".[118]​ En su crítica, Snijders, Matzat y Reips señalan que a menudo se hacen suposiciones muy fuertes sobre las propiedades matemáticas que pueden no reflejar en absoluto lo que realmente está sucediendo a nivel de los microprocesos. Mark Graham ha criticado ampliamente la afirmación de Chris Anderson de que los macrodatos marcarán el final de la teoría:[119]​ centrándose en particular en la noción de que los macrodatos siempre deben contextualizarse en sus contextos sociales, económicos y políticos.[120]​ Incluso cuando las empresas invierten sumas de ocho y nueve cifras para obtener información de la transmisión de información de proveedores y clientes, menos del 40% de los empleados tienen procesos y habilidades suficientemente maduros para hacerlo. Para superar este déficit de perspicacia, los grandes datos, sin importar cuán exhaustivos o bien analizados, se complementen con un "gran juicio", según un artículo de Harvard Business Review.[121]

En la misma línea, se ha señalado que las decisiones basadas en el análisis de big data inevitablemente "están informadas por el mundo como lo fueron en el pasado o, en el mejor de los casos, como lo es actualmente". Alimentados por una gran cantidad de datos sobre experiencias pasadas, los algoritmos pueden predecir el desarrollo futuro si el futuro es similar al pasado.[122]​ Si la dinámica de sistemas del futuro cambia (si no es un proceso estacionario), el pasado puede decir poco sobre el futuro. Para hacer predicciones en entornos cambiantes, sería necesario tener un conocimiento profundo de la dinámica de los sistemas, que requiere teoría. Como respuesta a esta crítica, Alemany Oliver y Vayre sugirieron usar el "razonamiento abductivo como un primer paso en el proceso de investigación para traer contexto a las huellas digitales de los consumidores y hacer que emerjan nuevas teorías".[123]​ Además, se ha sugerido combinar enfoques de big data con simulaciones por computadora, tales como modelos basados ​​en agentes y Sistemas Complejos. Los modelos basados ​​en agentes son cada vez mejores para predecir el resultado de las complejidades sociales de escenarios futuros incluso desconocidos a través de simulaciones por computadora que se basan en una colección de algoritmos mutuamente interdependientes.[124][125]​ Finalmente, el uso de métodos multivariantes que exploran la estructura latente de los datos, como el análisis factorial y el análisis de conglomerados, han demostrado ser útiles como enfoques analíticos que van más allá de los enfoques bi-variados (tablas cruzadas) típicamente empleados con conjuntos de datos más pequeños.

En salud y biología, los enfoques científicos convencionales se basan en la experimentación. Para estos enfoques, el factor limitante es la información relevante que puede confirmar o refutar la hipótesis inicial.[126]​ Ahora se acepta un nuevo postulado en ciencias biológicas: la información provista por los datos en grandes volúmenes (ómicas) sin hipótesis previas es complementaria y a veces necesaria para los enfoques convencionales basados ​​en la experimentación.[127]​ En los enfoques masivos, la formulación de una hipótesis relevante para explicar los datos es el factor limitante.[128]​ La lógica de búsqueda se invierte y se deben considerar los límites de la inducción ("Gloria de la ciencia y el escándalo de la filosofía", C. D. Broad, 1926).

Los defensores de la privacidad están preocupados por la amenaza a la privacidad que representa el aumento del almacenamiento y la integración de la información de identificación personal; los paneles de expertos han publicado varias recomendaciones de políticas para adaptar la práctica a las expectativas de privacidad.[129][130][131]​ El uso indebido de Big Data en varios casos por los medios, las empresas e incluso el gobierno ha permitido la abolición de la confianza en casi todas las instituciones fundamentales que sostienen a la sociedad.[132]

Nayef Al-Rodhan sostiene que se necesitará un nuevo tipo de contrato social para proteger las libertades individuales en un contexto de Big Data y corporaciones gigantes que poseen grandes cantidades de información. El uso de Big Data debería supervisarse y regularse mejor a nivel nacional e internacional.[133]​ Barocas y Nissenbaum argumentan que una forma de proteger a los usuarios individuales es informando sobre los tipos de información que se recopila, con quién se comparte, bajo qué limitaciones y con qué fines.[134]

Críticas del modelo 'V'[editar]

El modelo 'V' de Big Data es concertante ya que se centra en la escalabilidad computacional y carece de una pérdida en torno a la perceptibilidad y la comprensibilidad de la información. Esto llevó al marco de Cognitive Big Data, que caracteriza la aplicación Big Data de acuerdo con: [135]

  • Completar los datos: comprensión de lo no obvio de los datos;
  • Correlación de datos, causalidad y predictibilidad: la causalidad como requisito no esencial para lograr la previsibilidad;
  • Explicación e interpretación: los seres humanos desean comprender y aceptar lo que entienden, donde los algoritmos no lo resuelven;
  • Nivel de toma de decisiones automatizada: algoritmos que respaldan la toma de decisiones automatizada y el autoaprendizaje algorítmico;

Crítica de la novedad[editar]

Grandes conjuntos de datos han sido analizados por máquinas de computación durante más de un siglo, incluida la analítica del censo estadounidense realizada en 1890 por las máquinas de tarjetas perforadas de IBM que computaron estadísticas que incluían medias y variaciones de poblaciones en todo el continente. En décadas más recientes, experimentos científicos como el CERN han producido datos en escalas similares a los "grandes datos" comerciales actuales. Sin embargo, los experimentos científicos han tendido a analizar sus datos utilizando clusters y grids especializados de computación de alto rendimiento (supercomputación), en lugar de nubes de computadoras básicas baratas como en la ola comercial actual, lo que implica una diferencia en la cultura y la tecnología.

Críticas de la ejecución de big data[editar]

Ulf-Dietrich Reips y Uwe Matzat escribieron en 2014 que el big data se había convertido en una "moda" en la investigación científica. La investigadora Danah Boyd ha expresado su preocupación sobre el uso de big data en la ciencia, descuidando principios como elegir una muestra representativa por estar demasiado preocupado por manejar grandes cantidades de datos.[136]​ Este enfoque puede generar sesgos en los resultados de una forma u otra. La integración a través de recursos de datos heterogéneos -algunos que pueden considerarse grandes datos y otros no- presenta desafíos logísticos y analíticos formidables, pero muchos investigadores sostienen que tales integraciones probablemente representen las nuevas fronteras más prometedoras en la ciencia. [137]​ En el provocativo artículo "Preguntas críticas para Big Data"[138]​, los autores titulan big data como parte de la mitología: "los grandes conjuntos de datos ofrecen una forma superior de inteligencia y conocimiento [...], con el aura de la verdad, la objetividad y precisión ". Los usuarios de big data a menudo "se pierden en el gran volumen de números", y "trabajar con Big Data sigue siendo subjetivo, y lo que cuantifica no necesariamente tiene un reclamo más cercano sobre la verdad objetiva". Los desarrollos recientes en el dominio de BI, como los informes proactivos, apuntan especialmente a mejoras en la usabilidad de big data, a través del filtrado automatizado de datos y correlaciones no útiles. [139]

El análisis de big data suele ser poco profundo en comparación con el análisis de conjuntos de datos más pequeños. [194] En muchos proyectos de big data, no hay grandes análisis de datos, pero el desafío es extraer, transformar y cargar parte del preprocesamiento de datos. [140]

Big data es una palabra de moda y un "término vago",[141][142]​ pero al mismo tiempo una "obsesión" con empresarios, consultores, científicos y medios de comunicación. Las muestras de datos grandes como Google Flu Trends no generaron buenas predicciones en los últimos años, lo que exageró los brotes de gripe en un factor de dos. Del mismo modo, los premios de la Academia y las predicciones electorales basadas únicamente en Twitter fueron más a menudo fuera del objetivo. Los grandes datos a menudo presentan los mismos desafíos que los datos pequeños; agregar más datos no resuelve los problemas de sesgo, pero puede enfatizar otros problemas. En particular, las fuentes de datos como Twitter no son representativas de la población en general, y los resultados extraídos de dichas fuentes pueden dar lugar a conclusiones erróneas. Google Translate, que se basa en el análisis estadístico de big data de textos, hace un buen trabajo al traducir páginas web. Sin embargo, los resultados de dominios especializados pueden ser dramáticamente sesgados. Por otro lado, los macrodatos también pueden introducir nuevos problemas, como el problema de las comparaciones múltiples: la prueba simultánea de un gran conjunto de hipótesis probablemente produzca muchos resultados falsos que erróneamente parecen significativos. Ioannidis argumentó que "la mayoría de los resultados de investigación publicados son falsos"[143]​ debido esencialmente al mismo efecto: cuando muchos equipos científicos e investigadores realizan cada uno experimentos (es decir, procesan una gran cantidad de datos científicos, aunque no con big data), la probabilidad de que un resultado "significativo" sea falso crece rápidamente, incluso más cuando se publican resultados positivos. Además, los resultados del análisis de big data son tan buenos como el modelo en el que se basan. En un ejemplo, Big Data participó en el intento de predecir los resultados de las elecciones presidenciales de EE. UU. 2016[144]​ con diversos grados de éxito. Forbes predijo: "Si usted cree en el análisis de Big Data, es hora de comenzar a planificar para la presidencia de Hillary Clinton y todo lo que eso implica".[145]

Virtualización de big data[editar]

La virtualización de big data es una forma de recopilar información de múltiples fuentes en el mismo lugar. El ensamblaje es virtual: a diferencia de otros métodos, la mayoría de los datos permanecen en su lugar y se toman bajo demanda directamente desde el sistema de origen.[146]

Véase también[editar]

Referencias[editar]

  1. «macrodatos e inteligencia de datos, alternativas a big data». Consultado el 11 de abril de 2017. 
  2. «"Los datos masivos (o big data) son el nuevo oro"». eldiario.es. Consultado el 23 de mayo de 2017. 
  3. Kusnetzky, Dan. What is "Big Data?". ZDNet. http://blogs.zdnet.com/virtualization/?p=1708
  4. Vance, Ashley. Start-Up Goes After Big Data With Hadoop Helper. New York Times Blog. 22 de abril de 2010. http://bits.blogs.nytimes.com/2010/04/22/start-up-goes-after-big-data-with-hadoop-helper/?dbk
  5. Cukier, K. (25 February 2010). «Data, data everywhere». The Economist. http://www.economist.com/specialreports/displaystory.cfm?story_id=15557443
  6. Martin Hilbert, experto en redes digitales: “Obama y Trump usaron el Big Data para lavar cerebros” http://www.theclinic.cl/2017/01/19/martin-hilbert-experto-redes-digitales-obama-trump-usaron-big-data-lavar-cerebros/
  7. Community cleverness required. Nature, 455(7209), 1. 2008. http://www.nature.com/nature/journal/v455/n7209/full/455001a.html
  8. Sandia sees data management challenges spiral. HPC Projects. 4 August 2009. «Copia archivada». Archivado desde el original el 11 de mayo de 2011. Consultado el 22 de abril de 2011. 
  9. Reichman,O.J., Jones, M.B., and Schildhauer, M.P. 2011. Challenges and Opportunities of Open Data in Ecology. Science 331(6018): 703-705.DOI:10.1126/science.1197962
  10. Hellerstein, Joe. Parallel Programming in the Age of Big Data. Gigaom Blog. 9 November 2008. http://gigaom.com/2008/11/09/mapreduce-leads-the-way-for-parallel-programming/
  11. Segaran, Toby and Hammerbacher, Jeff. Beautiful Data. 1st Edition. O'Reilly Media. Pg 257.
  12. «The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information.» Martin Hilbert y Priscila López (2011), Science, 332(6025), 60-65; free access to the article through here: martinhilbert.net/WorldInfoCapacity.html
  13. [1]
  14. Jacobs, A. (6 Julio, 2009). «"The Pathologies of Big Data"». ACMQueue. 
  15. Magoulas, Roger, Lorica, Ben (Febrero, 2009). «"Introduction to Big Data"». Release 2.0 (en inglés). Sebastopol CA: O'Reilly Media. 
  16. Mashey, John R. (1998). Big Data ... and the Next Wave of InfraStress (en inglés). Usenix. 
  17. Big Data Definition
  18. Douglas Patterson (2012), Big Ethics for Big Data 
  19. Douglas, Laney. «3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety». Gartner. Consultado el 6 de febrero de 2001. 
  20. Beyer, Mark. «Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data». Gartner. Consultado el 13 de julio de 2011. 
  21. De Mauro, Greco, Grimaldi, Andrea, Marco, Michele (2016). A Formal definition of Big Data based on its essential Features (en inglés). Emerald Group Publishing. 
  22. «What is Big Data?». Villanova University. 
  23. InformationWeek (ed.). «Big Data: Avoid 'Wanna V' Confusion». 
  24. Mayer-Schönberger, Cukier, Viktor, Kenneth (2013). Houghton Mifflin Harcourt, ed. Big Data: A Revolution that Will Transform how We Live, Work, and Think. 
  25. Fox, Charles (2018). Data Science for Transport. Springer International Publishing. ISBN 978-3-319-72952-7. 
  26. Billings, Stephen A. (2013). Nonlinear System Identification: NARMAX Methods in the Time, Frequency, and Spatio-Temporal Domains. John Wiley & Sons. ISBN 9781118535554. 
  27. Pierre Delort (03/04/2013). Les Echos, ed. «Big Data car Low-Density Data ? La faible densité en information comme facteur discriminant» (en francés). 
  28. Big Data's Fourth V
  29. «Las cinco V’s del Big Data - datahack, especialistas en Big Data, más que una escuela y un máster». www.datahack.es. Consultado el 2018-10-16. 
  30. Matthew Hicks (8 de noviembre, 2003). «Survey: Biggest Databases Approach 30 Terabytes». 
  31. O'Harrow Jr., Robert (15 de Julio, 2004). «LexisNexis To Buy Seisint For $775 Million». Washington Post. 
  32. Nakashima, O'Harrow Jr., Ellen, Robert (22 de Febrero, 2008). «LexisNexis Parent Set to Buy ChoicePoint». Washington Post. 
  33. Nicole Hemsoth. «Quantcast Opens Exabyte-Ready File System». 
  34. Dean, Ghemawat, Jeffrey, Sanjay (2004). «MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters». Search Storage. 
  35. «Big Data Solution Offering». MIKE 2.0. 
  36. «Big Data Definition». MIKE 2.0. 
  37. Boja, Pocovnicu, Bătăgan, Catalin, Adrian, Lorena (2012). «Distributed Parallel Architecture for "Big Data"». Informatica Economică (vol. 16, no. 2). 
  38. «5C Architecture, Introduced by IMS Center for Cyber-Physical Systems in Manufacturing». Imscenter.net. 
  39. Wills, John (2014). Solving key business challenges with a Big Data Lake. HCL. 
  40. Marynowski, Santin, Pimentel, Joa ̃o Eugenio, Altair Olivo, Andrey Ricardo (14 de Febrero, 2015). «Method for Testing the Fault Tolerance of MapReduce Frameworks». Computer Networks. 
  41. Purcell, Bernice (2013). «The emergence of Big Data technology and Analytics». Holy Family University. 
  42. Lopez García, David (2012-2013). Analysis of the possibilities of use of Big Data in organizations. Archivado desde el original el 1 de enero de 2015. Consultado el 18 de octubre de 2014. 
  43. James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh, and Angela Hung Byers (2011). «Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity». McKinsey&Company. 
  44. «"Future Directions in Tensor-Based Computation and Modeling"». 2009. 
  45. Haiping Lu, K. N. Plataniotis, A. N. Venetsanopoulos (2011). «A Survey of Multilinear Subspace Learning for Tensor Data». Pattern Recognition. 
  46. Pllana, Sabri; Janciak, Ivan; Brezany, Peter; Wöhrer, Alexander (2011). «A Survey of the State of the Art in Data Mining and Integration Query Languages». International Conference on Network-Based Information Systems (NBIS 2011). Computer Society. 
  47. Yandong Wang ; Robin Goldstone ; Weikuan Yu ; Teng Wang (2014). «Characterization and Optimization of Memory-Resident MapReduce on HPC Systems». IEEE. 
  48. L’Heureux, A.; Grolinger, K.; Elyamany, H. F.; Capretz, M. A. M. (2017). «Machine Learning With Big Data: Challenges and Approaches - IEEE Journals & Magazine». ieeexplore.ieee.org (en inglés estadounidense). 
  49. Monash, Curt (2009). «eBay's two enormous data warehouses | DBMS 2 : DataBase Management System Services». www.dbms2.com. 
  50. «"Resources on how Topological Data Analysis is used to analyze big data"». Ayasdi (en inglés estadounidense). 
  51. John Webster (2011-04-01). «Storage area networks need not apply». CNET (en inglés). 
  52. Paniagua, Soraya (Junio - septiembre 2013). «A world of sensors, from Data to Big Data». Revista Telos. 
  53. “Conceptos básicos de Big Data”, TRC Informática SL, 2013.
  54. Paniagua, Soraya (junio-septiembre 2013). «A world of sensors, from Data to Big Data». Revista Telos. 
  55. Big Data en los Festivales de Música. The Box Populi. 8 de Marzo 2018
  56. Tecnología IoT y big data: el futuro del sector asegurador. 15 de febrero de 2018
  57. Kohlwey, Edmund; Sussman, Abel; Trost, Jason; Maurer, Amber (2011). «Leveraging the Cloud for Big Data Biometrics». IEEE World Congress on Services. 
  58. Tomsen, Christian; Pedersen, Torben Bach (2009). «pygrametl: A Powerful Programming Framework for Extract–Transform–Load Programmers». 1DB Technical Report; No. 25, Department of Computer Science, Aalborg University. 
  59. Martín, Adriana; Chávez, Susana; Rodríguez, Nelson R.; Valenzuela, Adriana; Murazzo, Maria A. (2013). «Bases de datos NoSql en cloud computing». WICC. Consultado el 18 de octubre de 2014. 
  60. a b c d Hecht, Robin; Jablonski, Stefan (2011). «NoSQL Evaluation, a use case oriented survey». International Conference on Cloud and Service Computing. 
  61. Seeger, Marc (21 de septiembre de 2009). Key-Value stores: a practical overview. Consultado el 1 de enero de 2015. 
  62. a b c d e f Bianchi Widder, Maria Belén (septiembre de 2012). «Els beneficis de l’ús de tecnologies NoSQL». UPCommons. Consultado el 1 de enero de 2015. 
  63. Vila, M Amparo; Sanchez, Daniel; Escobar, Luis (2004). «Relaciones Causales en Reglas de Asociación». XII Congreso Español sobre tecnologías y lógica Fuzzy. 
  64. a b Manyika, James; Chui, Michael; Brown, Brad; Bughin, Jacques; Dobbs, Richard; Roxburgh, Charles; Byers, Angela Hung (Mayo de 2011). «Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity». McKinsey. Consultado el 1 de enero de 2015. 
  65. Jain, A.K.; Murty, M.N.; Flynn, P.J. (septiembre de 1999). «Data Clustering: A Review». ACM Computing Surveys 31 (3). Consultado el 1 de enero de 2015. 
  66. Maltby, Dylan (9 de octubre de 2011). «Big Data Analytics». ASIST 2011 (New Orleans). 
  67. Theus, Martin (2003). «Interactive Data Visualization using Mondrian». Journal of Statistical Software. 
  68. «Tableau vs Qlikview | Tableau vs Power BI | Power BI vs Qlikview - 2018». SelectHub (en inglés estadounidense). 2018-08-27. Consultado el 2018-10-16. 
  69. Albarracín, Pablo (12 de agosto de 2013). «Visualización avanzada de datos: La belleza del Big Data». Revista América Economía Tecno. Archivado desde el original el 1 de enero de 2015. Consultado el 18 de octubre de 2014. 
  70. «Data, data everywhere». The Economist (en inglés). 25 de Febrero, 2010. 
  71. Hilbert, Martin; López, Priscila. «The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information». MartinHilbert.net (en inglés estadounidense). 
  72. Hilbert, Martin (2014-03). «What Is the Content of the World's Technologically Mediated Information and Communication Capacity: How Much Text, Image, Audio, and Video?». The Information Society (en inglés) 30 (2): 127-143. ISSN 0197-2243. doi:10.1080/01972243.2013.873748. 
  73. Rajpurohit, Anmol (11 de Julio, 2014). «Interview: Amy Gershkoff, Director of Customer Analytics & Insights, eBay on How to Design Custom In-House BI Tools». www.kdnuggets.com (en inglés estadounidense). 
  74. Davis, Aaron. «The government and big data: Use, problems and potential». Computerworld (en inglés). Consultado el 27 de agosto de 2018. 
  75. Martin Hilbert, experto en redes digitales: “Obama y Trump usaron el Big Data para lavar cerebros” http://www.theclinic.cl/2017/01/19/martin-hilbert-experto-redes-digitales-obama-trump-usaron-big-data-lavar-cerebros/
  76. Lissardy, Gerardo (6 de abril de 2017). «Martin Hilbert, gurú del Big Data: "La democracia no está preparada para la era digital y está siendo destruida"». BBC News Mundo (en inglés británico). Consultado el 27 de agosto de 2018. 
  77. «White Paper: Big Data for Development: Opportunities & Challenges (2012) | United Nations Global Pulse». www.unglobalpulse.org (en inglés). Consultado el 27 de agosto de 2018. 
  78. «Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development». World Economic Forum. Consultado el 27 de agosto de 2018. 
  79. a b Hilbert, Martin (2013). «Big Data for Development: From Information - to Knowledge Societies». SSRN Electronic Journal (en inglés). ISSN 1556-5068. doi:10.2139/ssrn.2205145. Consultado el 27 de agosto de 2018. 
  80. «Prognostics and health management design for rotary machinery systems—Reviews, methodology and applications». Mechanical Systems and Signal Processing (en inglés) 42 (1-2): 314-334. 1 de enero de 2014. ISSN 0888-3270. doi:10.1016/j.ymssp.2013.06.004. Consultado el 27 de agosto de 2018. 
  81. «Prognostic and Health Management Technology for MOCVD Equipment». Industrial Technology Research Institute (en inglés). Consultado el 27 de agosto de 2018. 
  82. Nick, Couldry, (2014). «Advertising, big data and the clearance of the public realm: marketers' new approaches to the content subsidy». eprints.lse.ac.uk (en inglés). Consultado el 27 de agosto de 2018. 
  83. «Why Digital Advertising Agencies Suck at Acquisition and are in Dire Need of an AI Assisted Upgrade». Insincerely Yours (en inglés estadounidense). 15 de abril de 2018. Consultado el 27 de agosto de 2018. 
  84. Allen, Marshall (17 de julio de 2018). «Health Insurers Are Vacuuming Up Details About You — And It Could Raise Your Rates — ProPublica». ProPublica (en inglés estadounidense). Consultado el 27 de agosto de 2018. 
  85. a b Reilly, Thomas; Korkusuz, Feza (2009). Science and Football VI. The proceedings of the Sixth World Congress on Science and Football. p. 209. ISBN 0-203-89368-9. Archivado desde el original el 1 de enero de 2015. 
  86. «Big Data y finanzas - datahack, especialistas en Big Data, más que una escuela y un máster». www.datahack.es. Consultado el 2018-10-16. 
  87. «Por qué mezclar Big Data, Marketing y Ventas es una buena idea - datahack, especialistas en Big Data, más que una escuela y un máster». www.datahack.es. Consultado el 2018-10-16. 
  88. Siwach, Gautam; Esmailpour, Amir (2014). «Encrypted Search & Cluster Formation in Big Data». Department of Electrical and Computer Engineering The University of New Haven (West Haven, CT, USA). 
  89. «AMPLab - UC Berkeley». AMPLab - UC Berkeley (en inglés estadounidense). Consultado el 2018-09-29. 
  90. «NSF Leads Federal Efforts In Big Data | NSF - National Science Foundation». www.nsf.gov (en inglés). 2012. 
  91. Timothy Hunter, Teodor Moldovan, Matei Zaharia, Justin Ma, Michael Franklin, Pieter Abbeel, Alexandre Bayen (2011). «Scaling the Mobile Millennium System in the Cloud». AMPLab - UC Berkeley (en inglés estadounidense). 
  92. David Patterson (5 de Diceimbre, 2011). «David Patterson: Enlist Computer Scientists in Cancer Fight». The New York Times (en inglés). 
  93. «Secretary Chu Announces New Institute to Help Scientists Improve Massive Data Set Research on DOE Supercomputers». Energy.gov (en inglés). 
  94. «Welcome to Big Data at CSAIL | bigdata CSAIL». bigdata.csail.mit.edu (en inglés). 
  95. «Welcome to Big Data at CSAIL | bigdata CSAIL». bigdata.csail.mit.edu (en inglés). 19 de Marzo, 2014. 
  96. «Inspiration day at University of Waterloo, Stratford Campus». BetaKit (en inglés canadiense). 28 de Febrero, 2014. 
  97. JayLee, Edzel Lapira, Behrad Bagheri, Hung-an Kao (2013-10-01). «Recent advances and trends in predictive manufacturing systems in big data environment». Manufacturing Letters (en inglés) 1 (1): 38-41. ISSN 2213-8463. doi:10.1016/j.mfglet.2013.09.005. 
  98. «International Journal of Internet Science, Volume 9, Issue 1». www.ijis.net. 
  99. Preis, Tobias; Moat, Helen Susannah; Stanley, H. Eugene; Bishop, Steven R. (2012-04-05). «Quantifying the Advantage of Looking Forward». Scientific Reports 2. ISSN 2045-2322. PMC PMC3320057 |pmc= incorrecto (ayuda). PMID 22482034. doi:10.1038/srep00350. Consultado el 2018-09-29. 
  100. Marks, Paul (5 de Abril, 2012). «Online searches for future linked to economic success». New Scientist (en inglés estadounidense). Consultado el 2018-09-29. 
  101. Johnston, Casey (6 Abril 2012). «Google Trends reveals clues about the mentality of richer nations». Ars Technica (en inglés estadounidense). Consultado el 2018-09-29. 
  102. Tobias Preis (24 Mayo, 2012). «Supplementary Information: The Future Orientation Index is available for download». 
  103. Ball, Philip (2013-04-26). «Counting Google searches predicts market movements». Nature (en inglés). ISSN 1476-4687. doi:10.1038/nature.2013.12879. Consultado el 2018-09-29. 
  104. Preis, Tobias; Moat, Helen Susannah; Stanley, H. Eugene (2013-04-25). «Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends». Scientific Reports 3. ISSN 2045-2322. PMC PMC3635219 |pmc= incorrecto (ayuda). PMID 23619126. doi:10.1038/srep01684. Consultado el 2018-09-29. 
  105. Bilton, Nick. «Google Search Terms Can Predict Stock Market, Study Finds». Bits Blog (en inglés). Consultado el 2018-09-29. 
  106. Matthews, Christopher. «Trouble With Your Investment Portfolio? Google It!». Time (en inglés estadounidense). ISSN 0040-781X. Consultado el 2018-09-29. 
  107. Ball, Philip (2013-04-26). «Counting Google searches predicts market movements». Nature (en inglés). ISSN 1476-4687. doi:10.1038/nature.2013.12879. Consultado el 2018-09-29. 
  108. Bernhard Warner (2013-03-25). «"'Big Data' Researchers Turn to Google to Beat the Markets"». www.bloomberg.com. Consultado el 2018-09-29. 
  109. «Hamish McRae: Need a valuable handle on investor sentiment? Google it». The Independent (en inglés británico). Consultado el 2018-09-29. 
  110. Richard Waters (2013-04-25). «Subscribe to read». Financial Times (en inglés británico). Consultado el 2018-09-29. 
  111. «Workshop on Algorithms for Modern Massive Data Sets (MMDS)». web.stanford.edu. Consultado el 2018-09-29. 
  112. Deepan Palguna; Vikas Joshi; Venkatesan Chakaravarthy; Ravi Kothari & L. V. Subramaniam (2015). Analysis of Sampling Algorithms for Twitter. International Joint Conference on Artificial Intelligence.
  113. Wilson, N; Mason, M; Tobias, M; Peacey, M; Huang, Q S; Baker, M (Eurosurveillance Edition 2009). «Interpreting “Google Flu Trends” data for pandemic H1N1 influenza: The New Zealand Experience». Eurosurveillance Edition 2009. 14 / Issue 44 (4). 
  114. Carrillo Ruiz, Jose Antonio; Marco de Lucas, Jesus E.; Cases Vega, Fernando; Dueñas Lopez, Juan Carlos; Cristino Fernandez, Jose; Gonzalez Muñoz de Morales, Guillermo; Pereda Laredo, Luis Fernando (Marzo de 2013). «Big Data en los entornos de Defensa y Seguridad». Instituto Español de Estudios Estratégicos. 
  115. «El BSC y Microsoft Research Center optimizarán Big Data con el proyecto Aloja». Computing. 31 de julio de 2014. Consultado el 1 de enero de 2015. 
  116. How Big Data Is Helping to Save the Planet.. 15 de septiembre de 2014. 
  117. Kimble, C.; Milolidakis, G. (2015). "Big Data and Business Intelligence: Debunking the Myths". Global Business and Organizational Excellence. 35 (1): 23–34. arXiv:1511.03085. doi:10.1002/joe.21642.
  118. Snijders, C.; Matzat, U.; Reips, U.-D. (2012). "'Big Data': Big gaps of knowledge in the field of Internet". International Journal of Internet Science. 7: 1–5.
  119. Anderson, Chris (2008-06-23). «The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete». WIRED (en inglés estadounidense). Consultado el 2018-09-29. 
  120. Graham, Mark (2012-03-09). «Big data and the end of theory?». the Guardian (en inglés). Consultado el 2018-09-29. 
  121. «Good Data Won’t Guarantee Good Decisions». Harvard Business Review. 2012-04-01. Consultado el 2018-09-29. 
  122. TEDx Talks (2015-01-13), Big data requires big visions for big change | Martin Hilbert | TEDxUCL, consultado el 2018-09-29 
  123. Alemany Oliver, Mathieu; Vayre, Jean- Sébastien (2015-03). «Big data and the future of knowledge production in marketing research: Ethics, digital traces, and abductive reasoning». Journal of Marketing Analytics (en inglés) 3 (1): 5-13. ISSN 2050-3318. doi:10.1057/jma.2015.1. Consultado el 2018-09-29. 
  124. Rauch, Jonathan (2002-04-01). «Seeing Around Corners». The Atlantic (en inglés estadounidense). Consultado el 2018-09-29. 
  125. Epstein, J. M., & Axtell, R. L. (1996). Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up. A Bradford Book.
  126. «Accueil - Big Data Paris 2019». Big Data Paris 2019 (en fr-FR). Consultado el 2018-09-29. 
  127. Tambe, Sanjeev (2015-10-29). BIG DATA IN BIOSCIENCES. doi:10.13140/RG.2.1.3685.0645. Consultado el 2018-09-29. 
  128. Harford, Tim (2014-03-28). «Big data: are we making a big mistake?». Financial Times (en inglés británico). Consultado el 2018-09-29. 
  129. «Don’t Build a Database of Ruin». Harvard Business Review. 2012-08-23. Consultado el 2018-09-29. 
  130. Bond-Graham, Darwin (2013.12.03). «Iron Cagebook». www.counterpunch.org (en inglés estadounidense). Consultado el 2018-09-29. 
  131. Bond-Graham, Darwin (2013.09.11). «Inside the Tech industry’s Startup Conference». www.counterpunch.org (en inglés estadounidense). Consultado el 2018-09-29. 
  132. Goldring, Kira. «Is Big Data being used for good?». theperspective.com/. Consultado el 2018-09-29. 
  133. Al-Rodhan, Nayef (2014-09-16). «The Social Contract 2.0: Big Data and the Need to Guarantee Privacy and Civil Liberties | Harvard International Review». hir.harvard.edu (en inglés estadounidense). Consultado el 2018-09-29. 
  134. Barocas, Solon; Nissenbaum, Helen; Lane, Julia; Stodden, Victoria; Bender, Stefan; Nissenbaum, Helen (2014/06). Privacy, Big Data, and the Public Good (en inglés). Cambridge University Press. pp. 44-75. ISBN 9781107590205. doi:10.1017/cbo9781107590205.004. Consultado el 2018-09-29. 
  135. Lugmayr, Artur; Stockleben, Bjoern; Scheib, Christoph; Mailaparampil, Mathew; Mesia, Noora; Ranta, Hannu (2016-06-01). A COMPREHENSIVE SURVEY ON BIG-DATA RESEARCH AND ITS IMPLICATIONS – WHAT IS REALLY 'NEW' IN BIG DATA? -IT'S COGNITIVE BIG DATA!. Consultado el 2018-09-29. 
  136. «"Privacy and Publicity in the Context of Big Data"». www.danah.org. Consultado el 2018-09-29. 
  137. Jones, MB; Schildhauer, MP; Reichman, OJ; Bowers, S (2006). "The New Bioinformatics: Integrating Ecological Data from the Gene to the Biosphere". Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics. 37 (1)
  138. Boyd, D.; Crawford, K. (2012). "Critical Questions for Big Data". Information, Communication & Society. 15 (5): 662–679.
  139. Failure to Launch: From Big Data to Big Decisions, Forte Wares.
  140. «Interview: Michael Berthold, KNIME Founder, on Research, Creativity, Big Data, and Privacy, Part 2». www.kdnuggets.com (en inglés estadounidense). Consultado el 2018-09-29. 
  141. «"Big Data" is an overused buzzword and this Twitter bot proves it - SiliconANGLE». SiliconANGLE (en inglés estadounidense). 2015-10-26. Consultado el 2018-09-29. 
  142. Harford, Tim (2014-03-28). «Big data: are we making a big mistake?». Financial Times (en inglés británico). Consultado el 2018-09-29. 
  143. Ioannidis, John P. A. (2005-8). «Why Most Published Research Findings Are False». PLoS Medicine 2 (8). ISSN 1549-1277. PMC PMC1182327 |pmc= incorrecto (ayuda). PMID 16060722. doi:10.1371/journal.pmed.0020124. Consultado el 2018-09-29. 
  144. Lohr, Steve; Singer, Natasha (2016-11-10). «How Data Failed Us in Calling an Election» (en inglés). Consultado el 2018-09-29. 
  145. Markman, Jon. «Big Data And The 2016 Election». Forbes (en inglés). Consultado el 2018-09-29. 
  146. «What Is Data Virtualization?». www.datawerks.com (en inglés estadounidense). Consultado el 14 de mayo de 2018. 

Enlaces externos[editar]