56 Más sobre Big Data

La práctica general de guardar todo tipo de datos se denomina Big Data¹. Hacer esto tiene sentido desde que el almacenamiento de datos se ha abaratado y los potentes procesadores y algoritmos (especialmente el procesamiento del lenguaje natural y el AA) facilitan el análisis de los big data².

Como se explica en el video , los macrodatos se caracterizan por su enorme (volumen), rápida generación (velocidad) y tipos dispares (variedad) de datos generados a partir de múltiples fuentes. Los datos así recogidos suelen ser incompletos e imprecisos (veracidad) y su relevancia tiende a cambiar con el tiempo (volatilidad). Para combinar, procesar y visualizar este tipo de datos se necesitan sofisticados algoritmos. Sin embargo, las inferencias que se extraen de ellos, especialmente cuando se combinan con datos tradicionales, pueden ser potentes y, por tanto, merece la pena el esfuerzo².

Volatilidad

Algunos expertos van más allá de las tres o cinco Vs² y destacan los tres ejes que conforman el big data:

• Tecnología que permite recopilar, analizar, vincular y comparar grandes conjuntos de datos. Análisis que identifica patrones en grandes conjuntos de datos con el fin de hacer afirmaciones económicas, sociales, técnicas y jurídicas;
• La creencia de que «los grandes conjuntos de datos ofrecen una forma superior de inteligencia y conocimiento que puede generar percepciones que antes eran imposibles, con el aura de la verdad, la objetividad y la precisión^«3;
• El análisis de big data «puede identificar potencialmente las áreas en las que los estudiantes tienen dificultades o prosperan, comprender las necesidades individuales de los estudiantes y desarrollar estrategias para un aprendizaje personalizado».

• Schneier, B. (2015). Data and Goliath: The hidden battles to capture your data and control your world. W. W. Norton & Company.

• Kelleher, J. D., & Tierney, B. (2018). Data science. MIT Press.

• D’Ignazio, C., & Bhargava, R. (2015). Approaches to building big data literacy. Bloomberg Data for Good Exchange, New York. https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/123586

• European Union. (2016). General Data Protection Regulation (GDPR). Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj

• European Commission. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators. https://education.ec.europa.eu/document/ethical-guidelines-on-the-use-of-artificial-intelligence-and-data-in-teaching-and-learning