Análisis bibliométrico de la investigación en big data y cadena de suministro

Finalmente, en Brasil, la Universidad Abierta de Brasil y la Universidad Estatal de Ceará (UAB – UECE), desarrollaron un modelo predictivo que analiza la interacción entre tutores y estudiantes, logrando identificar once acciones desarrolladas por los tutores, de las cuales siete aumentaban la probabilidad de aprobación de los estudiantes y cuatro que debían ser evitadas pues la reducía (Oliveira et al., 2019). En el caso del COVID-19 se han desarrollado diferentes tipos de algoritmos tendientes a la detección temprana de problemas pulmonares, bien a través de imágenes de rayos X (Sánchez, Torres & Martínez, 2020), tomografías o ultrasonido (Fraile, 2020). Las investigaciones en curso basan su desarrollo en la ciencia de Diferencia entre los datos NoSQL y los datos relacionales datos, debido a que esta proporciona herramientas de análisis que permiten plantear soluciones plausibles bien para lidiar con futuras pandemias como con tratamientos actuales de frente al COVID-19. Por ejemplo, en todo el mundo han surgido comunidades que han creado plataformas que trabajan bajo el modelo de inteligencia colectiva, donde desarrolladores, científicos de datos, investigadores, médicos, entre otros voluntarios, formulan proyectos relacionados con la COVID-19. Una plataforma que centraliza esta información es Helpwithcovid, que cuenta con bibliotecas como el Covid Healthcare Coalition, que permite a cientos de miles de investigadores tener acceso a información clave para trabajar con aprendizaje profundo.

Este paradigma ha sido implementado en numerosas aplicaciones, algunos ejemplos se pueden encontrar en los siguientes documentos, todos se caracterizan por el uso de MapReduce como base de su implementación. Como se puede apreciar, son variados los campos de dominio y problemáticas que pueden ser abordadas mediante la adopción de MapReduce para la simplificación de complejos. Este artículo trata sobre un concepto nuevo, innovador, y de proyecciones de usos importantes, que abarca prácticamente todas las áreas de estudios. Este concepto es Big Data una nueva disciplina en la gestión de base de datos, que se originó debido a la necesidad de nuevos modelos para la gestión de datos, a la rápida evolución de las tecnologías existentes, a la rápida generación de datos, a la gran cantidad y variedad de datos que generamos diariamente. Big Data es un método de gestión de datos que nos permitirán tomar decisiones, resolver problemas e inclusive predecir posibles situaciones. Sin embargo, su implementación no es solo cuestión de tecnología, sino que requiere un cambio en la estructura organizacional.

Clústeres de IA simplificados

Para efectos de este documento se describen, sin entrar en detalle, la minería de datos, el aprendizaje máquina, el reconocimiento de patrones, los algoritmos genéticos y las reglas de asociación. Otra de las bases de Big Data es la computación en la nube o cloud computing logrando que los desarrolladores ya no requieran de grandes inversiones en hardware, la elasticidad de recursos sin necesidad de pagar por servicios Premium de gran escala es un hito fundamental en la historia de las tecnologías de la información. Se auguró el crecimiento de cloud computing independientemente de si los servicios adquiridos son a bajo o alto nivel de abstracción.

• En la Tabla 2 se presentan los resultados de los diez países con mayor producción de literatura en la investigación sobre big data, cadenas de suministro y logística.
• Estas métricas pueden ser analizadas utilizando las técnicas discutidas a lo largo de este artículo con el fin encontrar biomarcadores que detecten de forma temprana situaciones de riesgo.
• Por un lado, al hablar de datos en abierto se conectaría con todas la opciones que existen para la recopilación, tratamiento, reutilización y difusión de los datos sin restricciones.
• El big data es una herramienta clave para la toma de decisiones en las organizaciones actuales, ya que permite operar de manera más rápida y eficiente con grandes cantidades de datos (Maheshwari et al., 2021; Witkowski, 2017).
• Si bien los resultados del cálculo de los indicadores bibliométricos indegree, outdegree y betweenness de la red que se obtuvieron con Gephi no se presentan en el texto debido a la extensión de las tablas, se incluyen en un archivo de Excel adjunto.

Cabe notar que una diferencia importante con las encuestas de opinión dice relación con los métodos de recolección de información. Si la encuesta de opinión se basa en el despliegue de encuestadores cara a cara, vía telefónica, y últimamente a través de internet, en el análisis de redes sociales digitales es necesario desplegar otro tipo de conocimientos. Gran parte de los datos sobre redes digitales o internet se obtienen a partir https://www.javiergosende.com/ciencia-datos-inteligencia-artificial de métodos de programación mediante los cuales se automatiza la recolección de información de sitios web, periódicos o redes sociales, una técnica conocida como “web scraping”. Twitter, por ejemplo, ha desarrollado y puesto a disposición del público un código que sirve como vía de acceso a la información que se produce públicamente en la red, a través de lo que se conoce como “Application Programming Interface” o API.

Escalabilidad en la analítica de datos e IA con Tableau Cloud: ¿Quieres saber más?

Las primeras seis instituciones en esta lista tienen al menos diez publicaciones en este campo, lo que indica el interés de la academia en este tema, debido a la creciente necesidad de profesionales en esta área. Las nuevas tecnologías de almacenamiento y análisis de datos están cambiando la gobernanza de los países; pese a los grandes beneficios que ofrecen al brindar mecanismos más eficaces para prestar servicios a sus ciudadanos, aún no son estrategias de planes de gobierno para muchos países en vías de desarrollo. Por ejemplo, en Perú la tecnología de los macrodatos no es de plena actualidad para la administración pública, aunque seguramente este tema cobre valor, ya que el país está demostrando grandes avances tecnológicos, además lleva a cabo planes para digitalizar su administración a partir de la llegada de la Nueva Gestión Pública (Unión Internacional de Telecomunicaciones, 2018). Los hallazgos encontrados nos muestran que el idioma inglés y la revista científica son los vehículos de la comunicación científica. La inclusión, la clasificación para la asignación de puntajes (factor de impacto) de variadas secciones en este tipo de publicaciones pueden abrir un debate, no es la misma inversión en un artículo que una reseña de libros.

En algunos casos, los gobiernos han mejorado su investigación criminal con ayuda de herramientas de análisis de datos que examinan diversidad de variables para identificar áreas donde el crimen tiene mayor porcentaje de reincidencia (BID, 2017). Uno de los sectores que más beneficios obtiene al implementar técnicas de recolección y análisis de datos es la salud, debido a que aquellas herramientas contribuyen a la reducción de costos de investigación médica, sirven para encontrar predisposiciones y patrones sintomáticos en diversas enfermedades. Así sucedió con la compañía Berg, que usó IA para descubrir el medicamento BPM destinado a combatir el cáncer (Guillén, 2017). En el sector de la educación algunas plataformas informáticas están recolectando a gran escala datos sobre las actividades de enseñanza-aprendizaje, de las cuales no se tenían antecedentes, aplicando técnicas de Minería de Datos e IA para mejorar la calidad educativa por medio del análisis de datos (Raffaghelli, 2020). De esa forma se ha dado lugar a una nueva disciplina denominada Learning Analytics (LA), cuyos objetivos fundamentales son la reflexión y la predicción sobre los datos masivos (estructurados y no-estructurados), a través del procesamiento social con instrumentos analíticos como ML o análisis estadístico clásico (Rojas-Castro, 2017).