Browsing by Author "Vaca, Pablo"

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    Un estado actual sobre ciencia de datos y Big Data
    (Secyt UTN Facultad Regional San Francisco, 2020-10) Carrizo, Claudio; Cardona, Fernando; Navarro Peláez, Raúl; Racca, Sofía; Barrera, Facundo Hernan; Vaca, Pablo
    Actualmente existe un creciente interés en las organizaciones por extraer información y producir conocimiento a partir de la cantidad masiva de datos creados diariamente (Fayyad et al., 2017). La disponibilidad de Big Data permite a las organizaciones de todas las industrias aprovechar el análisis de datos, con el fin de extraer conocimiento procesable que puede utilizarse para la toma de decisiones y predicciones comerciales sólidas (Molina-Solana, M. et al., 2017). Al utilizar Big Data, el análisis empresarial abre el potencial predictivo del análisis de datos para mejorar la gestión estratégica, la eficiencia operativa y el rendimiento financiero (Newman, R. et al., 2017). Pero no es solo la masividad lo que hace que todos estos datos nuevos sean interesantes o plantee desafíos (Van der Aalst, W.M., 2016), son datos en sí, y su comportamiento en tiempo real (Rupp, G.M. et al., 2017), los convierten en componentes básicos en la búsqueda de conocimiento. Uno de los grandes desafíos que afrontan la Ciencia de Datos y el Big Data, es la falta de personas que tengan experiencia y habilidades en el manejo de plataformas de Big Data y el análisis de datos.
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    Hacia la optimización del uso de datos abiertos en el ámbito público
    (Facultad de Ciencias Exactas, Naturales y Agrimensura (UNNE), 2018-08-28) Carrizo, Claudio; Vaca, Pablo; Salgado, Carlos; Sanchez, Alberto; Peralta, Mario G.
    En la actualidad, existe una fuerte iniciativa por parte de los gobiernos en poner los datos públicos a disposición de los ciudadanos, con el fin de que los mismos puedan aportar un valor a la información, en pos de mejorar la calidad de vida de los habitantes, impulsando lo que se denomina “Ciudades inteligentes”. Pero desde la experiencia de los ciudadanos que consumen estos datos, existen dificultades al realizar procesos ETL (Extraction, Transformation and Load, en inglés) sobre todo, en lo que respecta a normalización, formatos de presentación e interpretación de los datos. El objetivo de esta investigación consiste en proponer un modelo y algunos formatos de datos que sean apropiados al dominio del problema. El modelo de datos debe permitir caracterizar y normalizar los datos, mientras que los formatos recomendables junto con la exposición de una metadata asociada, deben permitir optimizar la presentación e interpretación de los datos abiertos u OD (Open Data, en inglés). Este trabajo está enfocado en los portales web de datos abiertos del ámbito público, en pos de que estos puedan brindar datos que sean óptimos para ser utilizados en iniciativas innovadoras, que puedan contribuir a mejorar la calidad de vida de los ciudadanos.