Big Data: una exploración de investigaciones, tecnologías y casos de aplicación

Abstract

Big Data se ha convertido en una tendencia a nivel mundial y aunque aún no cuenta con un concepto científico o académico consensuado, se augura cada día mayor crecimiento del mercado que lo envuelve y de las áreas de investigación asociadas. En este artículo se reporta una exploración de literatura sobre Big Data, que comprende un estado del arte de las técnicas y tecnologías asociadas a Big Data, las cuales abarcan captura, procesamiento, análisis y visualización de datos. Se exploran también las características, fortalezas, debilidades y oportunidades de algunas aplicaciones y modelos que incluyen Big Data, principalmente para el soporte al modelado de datos, análisis y minería de datos. Asimismo, se introducen algunas de las tendencias futuras para el desarrollo de Big Data por medio de la definición de aspectos básicos, alcance e importancia de cada una. La metodología empleada para la exploración incluye la aplicación de dos estrategias, una primera corresponde a un análisis cienciométrico; y la segunda, una categorización de documentos por medio de una herramienta web de apoyo a los procesos de revisión literaria. Como resultados se obtiene una síntesis y conclusiones en torno a la temática y se plantean posibles escenarios para trabajos investigativos en el campo de dominio.

Neuromarketing: Its current status and research perspectives

“…This procedure involved articles from different journals and sources (indexed and nonindexed), regardless of their database or language, which allowed an in-depth visualization of the field of study in terms of more inclusive academic production. The methodology proposed by Robledo, Osorio and Lopez (2014) in which the articles are organized into three tree-shaped perspectives has been used in multiple papers (Buitrago, Duque, & Robledo, 2020;Duque-Hurtado et al, 2020;Salazar, Álvarez, Garcés, & Duque, 2020;Duque & Cervantes-Cervantes, 2019;Hernández-Leal, Duque-Méndez, & Moreno-Cadavid, 2017;Toro & Rodriguez, 2017;Zuluaga et al, 2016). Such a proposal places the research that gives support to the theory in the roots, the research that is beginning to shape theory (i.e.…”

Big data: un análisis documental de su uso y aplicación en el contexto de la era digital

“…a) Hadoop: es definido por Gutiérrez (2011) como un sistema de libre acceso, desarrollado bajo el paradigma MapReduce, aplicado por reconocidas redes sociales y profesionales, así como por distintos motores de búsqueda dentro de los que destacan: Facebook, Yahoo!, Microsoft, Last.fm o LinkedIn; su función principal destaca en ser una tecnología accesible, que permite "correr en clusters de miles de nodos… ejecutable con la asunción de fallos de hardware; escalable, porque escala horizontal y fácilmente añadiendo más nodos para procesar grandes volúmenes de datos 11 " (p. 15). b) MapReduce: es un sistema de programación que permite el procesamiento de grandes volúmenes de datos, y de acuerdo con Hernández y otros, puede aplicarse a una diversidad de actividades de la sociedad en general, inicialmente fue aprovechado por Google para resolver el problema de ranking de páginas, y de acuerdo a los referidos autores, dentro de sus características destaca: "Distribución y paralelización automáticas; tolerancia a fallos y a redundancias; transparencia; escalabilidad horizontal; localización de los datos; y finalmente, herramientas de monitorización 12 ". c) HBase: de acuerdo con Hernández y otros (2017), es una base de datos Hadoop, distribuida y escalable.…”

Uso de correo electrónico para analizar la comunicación bilateral aplicando Big Data y Regresión Lineal Simple

“…"Las Tecnologías de Big Data se clasifican aquellas que dan soporte a la captura, transformación, procesamiento y análisis de los datos, ya sean estructurados, semi-estructurados o no estructurados." (Hernández, et al,2017) El uso de Big Data ha ayudado en el área de investigación a estudiar cosas que podrían llevar años en descubrirse por sí mismos sin el uso de estas herramientas, debido a la velocidad del análisis, es posible que el analista da datos pueda cambiar sus ideas basándose en el resultado obtenido. En este sentido, Immersion nos permite recoger metadatos de Gmail para una cuenta de correo electrónico y visualizar conexiones de dicha cuenta con otras cuentas.…”