1. ¿Qué cambios provoca?
1.1. Genera nuevos empleos de profesionales en las TICS
1.2. Genera una necesidad de formar científicos de datos
2. ¿Para qué se usa?
2.1. Publicidad personalizada
2.2. Análisis de sentimientos
2.3. Espionaje masivo
2.4. Predicción electoral
2.5. Prevención
2.5.1. En salud
2.5.1.1. Seguimiento de epidemias
2.5.1.2. Identificación de enfermedades con antelación
2.5.2. Desempleo
2.5.3. Contra el terrorismo
2.5.4. Desastres Naturales
2.5.5. Reducir la criminalidad
3. Relación con el Desarrollo
3.1. No sólo se presenta en países del primer mundo
3.1.1. En Kenia se localizaron lugares propensos a la malaria
3.1.1.1. Y se construyeron mapas informativos sobre los disturbios del 2008
3.1.2. En Haití se usó para ayuda humanitaria
3.1.3. En México sirvió para controlar el H1N1
4. Relación con la Salud
4.1. Se almacenan más de 700 Terabytes de datos (Sólo en EEUU) sobre
4.1.1. Tratamientos
4.1.2. Enfermedades
4.1.3. Medicación
4.1.4. Resultados
4.2. Personalización médica
4.2.1. Permite
4.2.1.1. Mejor aplicación de tratamientos médicos
4.2.1.2. Análisis de enfermedades
4.2.1.3. Efectividad usuarios con patrones similares
4.3. Predicción
4.3.1. Permite identificar problemas de salud en cuestión de segundos
4.4. Prevención
4.4.1. Mediante dispositivos de monitorización se previenen
4.4.1.1. Ataques al corazón
4.4.1.2. Comas diabéticos
4.5. Participación
4.5.1. Uso de Apps que permiten
4.5.1.1. Monitorear nuestro estado de salud
4.5.1.2. Hábitos nocivos
4.5.1.3. Productividad física
5. Relación con la investigación
5.1. Permite un análisis científico de grandes cantidades de datos generados por
5.1.1. Telescopios
5.1.2. Aceleradores de partículas
5.1.3. Satélites metorológicos
5.1.4. Grandes autopistas
5.1.5. Ciencia Social Computacional
6. Además, se relaciona con campos de humanidades
6.1. Sociologías
6.2. Ciencia Política
6.3. Economía
7. Crowdsourcing (Ciencia ciudadana)
7.1. Captura, sistematización o análisis de grandes cantidades de datos por ciudadanos
7.1.1. Foldit
7.1.2. 23andme3
8. Relación con la Ética
8.1. Privacidad
8.1.1. Las organizaciones oprtan por
8.1.1.1. Anonimizar los datos
8.1.1.2. Minimizar los datos
8.1.1.3. Normativas de protección de datos
8.1.1.4. Uso de datos consensuado
8.2. Transparencia
8.2.1. Acceso libre del usuario a sus datos suinistrados
8.3. Pérdida de identidad
8.3.1. Homogeneización de la identidad en categorías holísticas
8.3.1.1. Pueden permitir
8.3.1.1.1. Que las empresas sepan más de nosotros que nosotros mismos
8.3.1.1.2. Que as empresas moldeen nuestra identidad a su antojo
8.4. La discriminación y el castigo anticipado
8.4.1. Así como sirve para prevenir terrorismo y similares
8.4.1.1. Puede permitir medidas discriminatorias a personas inocentes
8.4.1.1.1. Se perderían principios tan importantes como
8.5. Exclusión
8.5.1. Aquellas personas que no generan tantos datos como otras pueden ser excluidos de
8.5.1.1. Estrategias de mercado
8.5.1.2. Políticas públicas
9. Ya que sus hábitos y preferencias no será analizadas y generarán
9.1. Pérdidas de oportunidades laborales
9.2. Desigualdad de beneficios en compras de productos y servicios
10. ¿Qué es?
10.1. Cantidad enorme de datos
10.1.1. ¿DE CUÁNTOS DATOS SE TRATA?
10.1.1.1. 1Megabyte = 1 millón de Bytes
10.1.1.1.1. Un libro de 500 páginas
10.1.1.2. 1Terabyte = 1 millón de Megabytes
10.1.1.2.1. 16.667 horas de música
10.1.1.3. 1 Exabyte = 1 millón de Terabytes
10.1.1.3.1. 5 exabytes: Las secuencias del genoma humano de todas las personas del mundo
10.1.1.4. 1 Zettabyte= Mil Exabytes
10.1.1.4.1. 1,8 Zettabytes: Se podrían llenar 57.500 millones de iPads de 32 gigabytes
10.1.1.4.2. IDC pronostica que en 2020 generaremos 44 zettabytes
10.2. Datos que permiten procesamiento y análisis
10.2.1. Volumen, Velocidad y Variedad
11. ¿De dónde proceden estos datos?
11.1. ,
11.1.1. ¿ES ALGO NUEVO?
11.1.1.1. No. Pero antes sólo se almacenaban y no se procesaban.
11.2. De transacciones bancarias
11.3. De búsquedas online (google, bing,etc.)
11.4. De maquinarias (vuelos de avión)
11.5. De las redes sociales
12. ¿Por qué ha surgido el Big Data?
12.1. Facilidades de almacenamiento masivo (USB-micro SD)
12.2. Bajo costo de dispositivos
12.3. Computación paralela
12.4. Los nuevos datos son datos Estructurados
13. Relación con la educación
13.1. Se han generado grandes avances educacionales gracias a
13.1.1. e-learning
13.1.2. Massive Open Online Courses (MOOCs)
14. Cuyo análisis permite
14.1. Analizar el rendimiento académico
14.2. Disminuir tasas de abandono
14.3. Personalizar la educación
14.3.1. Adaptando
14.3.1.1. Contenidos
14.3.1.2. Tareas
14.3.1.3. Necesidades de cada alumno
14.3.1.4. Feedbacks
15. Relación con el gobierno abierto
15.1. Los datos abiertos
15.1.1. Son puestos a disposición a los ciudadanos por los gobiernos
15.1.1.1. ¿Para qué?
15.1.1.1.1. Facilitar recolección y análisis de datos a empresas, organizaciones y el público general
15.1.1.2. ¿Cuáles son?
15.1.1.2.1. Datos sobre títulos y autores que aporten a la cultura
15.1.1.2.2. Investigaciones científicas
15.1.1.2.3. Presupuestos del Estado
15.1.1.2.4. Mercados financieron
15.1.1.2.5. Datos meteorológicos
15.1.1.2.6. Demográficos
15.1.1.2.7. Medioambientales
16. ¿Para qué no sirve el Big Data?
16.1. Detectar comportamientos individuales o minoritarios
16.2. No detecta causalidades, pero sí correlaciones
16.3. Especificidad; ya que existe en ellos gran cantidad de ruido
16.3.1. Datos inútiles y engañosos
16.4. Continuidad de datos
16.4.1. Los datos expiran
16.5. Efectividad indiscutible
16.5.1. Existen sistemas caóticos que el Big Data no puede predecir
17. Lo importante no son los datos, sino el análisis de estos y sus correlaciones
18. Relación con el Medio ambiente
18.1. Debido a la gran cantidad de datos almacenada se necesita un uso enorme de energía eléctrica
18.1.1. Sin embargo
18.1.1.1. Gracias a la eficiencia de los avances tecnológicos
18.1.1.1.1. Se usa menos energía eléctrica en aparatos móviles
18.1.1.1.2. Hay más almacenamiento en pequeños dispositivos móviles