Un estado actual sobre ciencia de datos y Big Data

Abstract

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.