Big Data y Smart Data

En la actualidad, existe una tendencia creciente en la generación, recopilación y procesamiento de datos en muchas áreas de aplicación diferentes, a saber, la salud, la economía y, principalmente, el IoT. En este contexto, la Ciencia de los datos y el Big Data Analytics han surgido como áreas complementarias con el objetivo de extraer conocimiento de esta gran cantidad de información. Además, el establecimiento de algunos marcos innovadores recientes como Hadoop y Spark, motivan a los científicos de datos a desarrollar nuevos algoritmos intencionalmente para los problemas de Big Data.

Sin embargo, el diseño de nuevos algoritmos escalables para manejar grandes cantidades de datos no es una tarea sencilla, y puede dar lugar a sistemas complejos. En este sentido, cualquier científico de datos o ingeniero de datos debe abordar diferentes cuestiones para transformar los datos en bruto en conocimiento procesable. Es bien sabido que un mayor número de datos no garantiza la obtención de mejores conocimientos, pero sí una buena calidad de datos.

Teniendo en cuenta lo primero, el diseño y/o la aplicación de varios mecanismos de preprocesamiento de datos es obligatorio para garantizar que la información de entrada pueda definirse como Smart Data. En segundo lugar, se deben implementar y ejecutar las últimas herramientas y métodos del campo del Aprendizaje Automático con el fin de obtener modelos precisos e interpretables en un tiempo tolerable. A modo de ejemplo, es aconsejable para este fin el uso de modelos transparentes y más sencillos, como los sistemas basados en reglas difusas. Asimismo, es necesario desarrollar nuevos algoritmos que puedan proporcionar una respuesta rápida y adaptativa a la naturaleza cambiante de los datos, especialmente en el caso de los dispositivos IoT. Por último, los resultados deben comunicarse utilizando las herramientas de visualización y resumen adecuadas, con el objetivo de presentar las principales conclusiones y tomar decisiones útiles sobre el problema estudiado.

Contacto: Alberto Fernández Hilario

Investigadores relacionados:

Letra:

  Nombre Email Área Cat.
Benítez Sánchez, José Manuel J.M.Benitez@degGKwY0_Hcsai.ugr.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI, Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
Carmona del Jesus, Cristóbal J. ccarmona@ujaDLIdhOKd4C62en.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Casillas Barranquero, Jorge casillas@decsae__Dn_prxi.ugr.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Fernández Hilario, Alberto alberto@decvjjNaiazsai.ugr.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
García Gil, Diego Jesús djgarciaSuDUW7Qd@decsai.ugr.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI, Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
García López, Salvador salvagl@decsaiWvZ2yr76Gj.ugr.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
González García, Pedro pglez@ujaUXjSCOT_mchen.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Herrera Triguero, Francisco herrera@decsai.Sz4asN400Eugr.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI, Ciencia de Datos y Big Data DaSCI, Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
Lastra Leidinger, Miguel mlastralt308PBb@Ws0F@ugr.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI, Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
Peregrin Rubio, Antonio peregrin@dleOKHfOyvti.uhu.es Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
Pérez Godoy, María Dolores lperez@u4Xc@rTN2TGY1jaen.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Rivera Rivas, Antonio Jesús arivera@uTzZhVQ7IQ9jaen.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Ventura Soto, Sebastián sventura@ucowHc6pXR1c.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Scroll Up