Este documento trata sobre el tema del Big Data y discute sus usos, impactos y desafíos. Explica que el Big Data se refiere a la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados generados a través de Internet. Explora cómo el Big Data se usa en áreas como la política, la administración pública, la salud, el comercio y la seguridad, pero también plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la seguridad de la información personal.
En esta plática veremos en qué consiste la plataforma, qué tipo de información contiene y cómo se puede utilizar para construir herramientas para combatir la corrupción.
BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentesBig-Data-Summit
Desde que en 2004 la entonces Open Knowledge Foundation iniciara su andadura reclamando el derecho de los ciudadanos sobre los datos públicos, la panorámica universal ha cambiado enormemente. En parte gracias a las políticas de transparencia de los gobiernos más avanzados y en parte también por el necesario desarrollo de las smartcities. Una estrategia muy aceptada por las grandes ciudades para conseguir una moderna calidad de vida sin comprometer la seguridad de los ciudadanos es motivar la participación de empresas, instituciones e individuos en el desarrollo de los recursos y aplicaciones: "Te invitamos a descubrir y construir a través de los datos públicos” es el mensaje de algunos gobiernos. Pero, ¿cómo se consigue? Está claro que las nuevas tecnologías de la información están muy presentes en este objetivo. Los ciudadanos de cualquier índole son invitados a participar con su opinión, proporcionándoles toda la información necesaria de forma transparente. Las empresas son invitadas a generar negocios de interés para los ciudadanos que a la vez generen riqueza y contribuyan al desarrollo económico de las empresas e instituciones. Un ejemplo es la aplicación Moovit que nos permite saber a qué hora llegara el autobús, pero hoy en día hay ya infinidad de aplicaciones basadas en la reutilización de datos abiertos.
Motivados por las políticas de transparencia, los gobiernos están dispuestos a proporcionar la materia prima más valiosa: los datos. Estos datos son recogidos con dinero público, almacenados y actualizados en formatos fácilmente manejables. Una vez publicados se convierten en Open Data. Desde el 30 de septiembre de 2010, cuando el Archivo Nacional del Reino Unido liberó la primera licencia gubernamental de reutilización de los datos, las doctrinas de Gobierno Abierto han tenido como objetivo que la ciudadanía colabore en la creación y mejora de servicios públicos y en la transparencia.
Habitualmente los Open Data son accesibles en portales web que han ido evolucionando muy positivamente en los últimos años. En estos portales podemos descargar conjuntos de datos -datasets- y analizarlos directamente. También podemos solicitar la publicación de nuevos conjuntos de datos o automatizar descargas o consultas de interés para nuestros negocios. En la era del Big Data, las fuentes de información abiertas cobran un especial interés: son datos actualizados, limpios y fiables. No requieren complicados procesos de integración al no contener ruido y sólo tendremos que descargar los que necesitemos en cada momento, por lo que ahorramos tanto tiempo de transferencia como costes de almacenamiento.
¿Qué es el Big Data?
¿De dónde sale toda esa información y quién la genera?
Aplicaciones del Big data
Diez datos que nos ayudan a entender la inmensidad del Big Data
Elaborado por: Uxío Pérez Rodríguez. Bibliosaúde.
El Big data ya supone una auténtica Revolución para el Sector Salud. La Industria Farmacéutica, la medicina o la investigación están encontrando en la acumulación masiva de datos una auténtica “mina de oro” que ya orienta inversiones, decisiones estratégicas y decisiones médicas
Los grandes volúmenes de datos o “Big Data” retos y oportunidades. Discernir información relevante, sintetizarla y extraer conocimiento de ella es, cada vez, un aspecto más crítico en la sociedad en que vivimos.
El Big Data permite ser más eficientes en la gestión sanitaria y más precisos en la asistencia de la salud y en la utilización de fármacos. Aporta inteligencia al proceso y facilita la transformación del modelo sanitario y farmacéutico, centrándolo más en las necesidades del paciente. Exige a la vez tener una especial atención a la privacidad y la seguridad de los datos de salud de los pacientes.
En esta plática veremos en qué consiste la plataforma, qué tipo de información contiene y cómo se puede utilizar para construir herramientas para combatir la corrupción.
BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentesBig-Data-Summit
Desde que en 2004 la entonces Open Knowledge Foundation iniciara su andadura reclamando el derecho de los ciudadanos sobre los datos públicos, la panorámica universal ha cambiado enormemente. En parte gracias a las políticas de transparencia de los gobiernos más avanzados y en parte también por el necesario desarrollo de las smartcities. Una estrategia muy aceptada por las grandes ciudades para conseguir una moderna calidad de vida sin comprometer la seguridad de los ciudadanos es motivar la participación de empresas, instituciones e individuos en el desarrollo de los recursos y aplicaciones: "Te invitamos a descubrir y construir a través de los datos públicos” es el mensaje de algunos gobiernos. Pero, ¿cómo se consigue? Está claro que las nuevas tecnologías de la información están muy presentes en este objetivo. Los ciudadanos de cualquier índole son invitados a participar con su opinión, proporcionándoles toda la información necesaria de forma transparente. Las empresas son invitadas a generar negocios de interés para los ciudadanos que a la vez generen riqueza y contribuyan al desarrollo económico de las empresas e instituciones. Un ejemplo es la aplicación Moovit que nos permite saber a qué hora llegara el autobús, pero hoy en día hay ya infinidad de aplicaciones basadas en la reutilización de datos abiertos.
Motivados por las políticas de transparencia, los gobiernos están dispuestos a proporcionar la materia prima más valiosa: los datos. Estos datos son recogidos con dinero público, almacenados y actualizados en formatos fácilmente manejables. Una vez publicados se convierten en Open Data. Desde el 30 de septiembre de 2010, cuando el Archivo Nacional del Reino Unido liberó la primera licencia gubernamental de reutilización de los datos, las doctrinas de Gobierno Abierto han tenido como objetivo que la ciudadanía colabore en la creación y mejora de servicios públicos y en la transparencia.
Habitualmente los Open Data son accesibles en portales web que han ido evolucionando muy positivamente en los últimos años. En estos portales podemos descargar conjuntos de datos -datasets- y analizarlos directamente. También podemos solicitar la publicación de nuevos conjuntos de datos o automatizar descargas o consultas de interés para nuestros negocios. En la era del Big Data, las fuentes de información abiertas cobran un especial interés: son datos actualizados, limpios y fiables. No requieren complicados procesos de integración al no contener ruido y sólo tendremos que descargar los que necesitemos en cada momento, por lo que ahorramos tanto tiempo de transferencia como costes de almacenamiento.
¿Qué es el Big Data?
¿De dónde sale toda esa información y quién la genera?
Aplicaciones del Big data
Diez datos que nos ayudan a entender la inmensidad del Big Data
Elaborado por: Uxío Pérez Rodríguez. Bibliosaúde.
El Big data ya supone una auténtica Revolución para el Sector Salud. La Industria Farmacéutica, la medicina o la investigación están encontrando en la acumulación masiva de datos una auténtica “mina de oro” que ya orienta inversiones, decisiones estratégicas y decisiones médicas
Los grandes volúmenes de datos o “Big Data” retos y oportunidades. Discernir información relevante, sintetizarla y extraer conocimiento de ella es, cada vez, un aspecto más crítico en la sociedad en que vivimos.
El Big Data permite ser más eficientes en la gestión sanitaria y más precisos en la asistencia de la salud y en la utilización de fármacos. Aporta inteligencia al proceso y facilita la transformación del modelo sanitario y farmacéutico, centrándolo más en las necesidades del paciente. Exige a la vez tener una especial atención a la privacidad y la seguridad de los datos de salud de los pacientes.
Sesión en el IX Encuentro e-Salud y Telemedicina: TIC para los retos de I+i en servicios de salud en enfermedades crónicas. La presentación realiza una introducción al concepto de Big Data y sus posibles aplicaciones en salud. Se centra principalmente en el tratamiento de información no estructurada a través de tecnología de análisis de texto (text analytics)
El lado oscuro de los grandes datos Las organizaciones de h.pdfalexleather
El lado oscuro de los grandes datos
Las organizaciones de hoy en da estn minando furiosamente los grandes datos, buscando formas
de beneficiarse de esta tecnologa. Hay muchas historias de xito de big data. Por ejemplo, la
compaa biofarmacutica Berg est extrayendo grandes datos sobre muestras de tejido de pacientes,
historial clnico y caractersticas demogrficas para identificar posibles biomarcadores para el cncer
de pncreas para que pueda detectarse mucho antes y tratarse con mayor eficacia. La ciudad de
Barcelona ha reducido su factura anual de agua en un 25 por ciento mediante el anlisis de datos
de sensores instalados en parques locales para monitorear la humedad del suelo.
Pero hay un lado oscuro en los grandes datos, y tiene que ver con la privacidad. Ahora podemos
recopilar o analizar datos a una escala mucho mayor que nunca y utilizar lo que hemos aprendido
sobre las personas de formas que pueden ser perjudiciales para ellas. Los siguientes son algunos
ejemplos.
Vigilancia predictiva En febrero de 2014, el Departamento de Polica de Chicago envi agentes
uniformados para realizar visitas de notificacin personalizadas a las personas, especialmente a
los pandilleros, que un sistema informtico haba identificado como probables de cometer un delito
en el futuro. La intencin era prevenir el crimen proporcionando a las personas seleccionadas
informacin sobre programas de capacitacin laboral o informndoles sobre mayores sanciones para
personas con ciertos antecedentes. Muchos grupos comunitarios protestaron por la prctica como
otra forma de discriminacin racial.
Tarifas de seguros Las compaas de seguros de automviles como Progressive ofrecen un pequeo
dispositivo para instalar en su automvil para analizar sus hbitos de manejo, aparentemente para
brindarle una mejor tarifa de seguro. Sin embargo, algunos de los criterios para tarifas de seguros
de automviles ms bajas se consideran discriminatorios. Por ejemplo, a las compaas de seguros les
gustan las personas que no manejan tarde en la noche y no pasan mucho tiempo en sus autos. Sin
embargo, es ms probable que las personas ms pobres trabajen un turno tarde y tengan viajes ms
largos al trabajo, lo que aumentara las tarifas de sus seguros de automviles.
Deloitte Consulting LLP desarroll un sistema de modelado predictivo para los solicitantes de
seguros que predice la esperanza de vida mediante el uso de datos sobre los hbitos de compra de
los consumidores individuales, as como sus antecedentes mdicos personales y familiares. La
compaa afirma que puede predecir con precisin si las personas tienen 1 de 17 enfermedades,
incluida la diabetes, el cncer relacionado con el tabaco, las enfermedades cardiovasculares y la
depresin, analizando sus hbitos de compra. Lo que compra en la farmacia puede aumentar las
tarifas de su seguro mdico.
Contratacin computarizada Cada vez ms empresas recurren a sistemas computarizados para
filtrar y contratar a los solicitantes de empleo, especialmente para los empleos del .
El uso de datos masivos (big data) y datos abiertos (open data) en las ciencias sociales y de la salud aumenta cada día debido a las mejoras en los procesos de predicción y reconocimiento de patrones, entre otros. El aprendizaje automático y las nuevas tecnologías ofrecen la oportunidad de utilizar nuevas fuentes de información que agregan un valor importante a nuestros sistemas de información y facilitan la toma de decisiones. Sin embargo, las fuentes de datos son diversas y los conjuntos de datos no están estructurados, por lo tanto, en la mayoría de los casos, es necesario un pre-procesado adecuado de datos: la recolección, la limpieza y la integración son procesos clave que no podemos ignorar si queremos que los resultados del análisis estadístico tradicional sean confiables. En esta conferencia se mostrarán varios proyectos en los que se deben procesar varias fuentes de información: datos de historia clínica, datos de monitoreo en tiempo real automatizados (de acelerómetros) y datos proporcionados por los pacientes a través de aplicaciones móviles (con y sin supervisión del usuario).
Los proyectos ejemplos son: 1. Bip4cast, cuyo objetivo es la predicción de crisis en el trastorno bipolar; 2. WAP Madrid, para el fomento del deporte y el control de obesidad y colesterol en los ciudadanos de Madrid.
El proyecto #FreeData quiere promover la innovación social en el sector sanitario a través de una plataforma de 'Big Data' aplicada al eHealth, para contribuir a un sistema sanitario más eficiente y con menos costes para la Administración. Éste es el fin de proyecto del Programa de Liderazgo Público en Emprendimiento e Innovación de Deusto Business School (con el impulso del Círculo de Empresarios y el apoyo de la Fundación Rafael del Pino). Presentamos este trabajo: Ana Lorenzo, Samuel Ruiz y Pablo Casado. Es un proyecto ficticio, basado en datos reales que provienen del benchmarking de diferentes estudios y análisis, y pone en valor productos ya existentes, como el caso exitoso de la Dirección General de eHealth de Telefónica.
Novedades tecnológicas de la información y las comunicaciones, avances, descubrimientos, opiniones, comentarios, ofertas de productos, servicios y mucho más.
Dades al servei de les persones i el bé comú - Javi Creus, fundador de Ideas ...m4Social
Presentació "Dades al servei de les persones i el bé comú Una nova arquitectura tecnològica, social i legal" - Javier Creus- Ideas for Change al m4Social day 2019.
Tendencias de salud en Latinoamérica 2020 es el reporte con las vanguardias de tecnología e información del sector.
Esta es una lectura recomendada para los directores médicos y propietarios de hospitales que buscan innovar y facilitar las operaciones de su centro clínico.
Encontrarás 7 tendencias de salud en Latinoamérica 2020
1. Inteligencia Artificial & Machine Learning
2. Protección de información y datos
3. 5G/LTE: mejor conexión para todo tipo de tecnología
4. Híper Automatización y Machine Learning
5. Democratización de datos y análisis
6. Conexión con el paciente
7. Marketing digital para profesionales médicos
Sesión en el IX Encuentro e-Salud y Telemedicina: TIC para los retos de I+i en servicios de salud en enfermedades crónicas. La presentación realiza una introducción al concepto de Big Data y sus posibles aplicaciones en salud. Se centra principalmente en el tratamiento de información no estructurada a través de tecnología de análisis de texto (text analytics)
El lado oscuro de los grandes datos Las organizaciones de h.pdfalexleather
El lado oscuro de los grandes datos
Las organizaciones de hoy en da estn minando furiosamente los grandes datos, buscando formas
de beneficiarse de esta tecnologa. Hay muchas historias de xito de big data. Por ejemplo, la
compaa biofarmacutica Berg est extrayendo grandes datos sobre muestras de tejido de pacientes,
historial clnico y caractersticas demogrficas para identificar posibles biomarcadores para el cncer
de pncreas para que pueda detectarse mucho antes y tratarse con mayor eficacia. La ciudad de
Barcelona ha reducido su factura anual de agua en un 25 por ciento mediante el anlisis de datos
de sensores instalados en parques locales para monitorear la humedad del suelo.
Pero hay un lado oscuro en los grandes datos, y tiene que ver con la privacidad. Ahora podemos
recopilar o analizar datos a una escala mucho mayor que nunca y utilizar lo que hemos aprendido
sobre las personas de formas que pueden ser perjudiciales para ellas. Los siguientes son algunos
ejemplos.
Vigilancia predictiva En febrero de 2014, el Departamento de Polica de Chicago envi agentes
uniformados para realizar visitas de notificacin personalizadas a las personas, especialmente a
los pandilleros, que un sistema informtico haba identificado como probables de cometer un delito
en el futuro. La intencin era prevenir el crimen proporcionando a las personas seleccionadas
informacin sobre programas de capacitacin laboral o informndoles sobre mayores sanciones para
personas con ciertos antecedentes. Muchos grupos comunitarios protestaron por la prctica como
otra forma de discriminacin racial.
Tarifas de seguros Las compaas de seguros de automviles como Progressive ofrecen un pequeo
dispositivo para instalar en su automvil para analizar sus hbitos de manejo, aparentemente para
brindarle una mejor tarifa de seguro. Sin embargo, algunos de los criterios para tarifas de seguros
de automviles ms bajas se consideran discriminatorios. Por ejemplo, a las compaas de seguros les
gustan las personas que no manejan tarde en la noche y no pasan mucho tiempo en sus autos. Sin
embargo, es ms probable que las personas ms pobres trabajen un turno tarde y tengan viajes ms
largos al trabajo, lo que aumentara las tarifas de sus seguros de automviles.
Deloitte Consulting LLP desarroll un sistema de modelado predictivo para los solicitantes de
seguros que predice la esperanza de vida mediante el uso de datos sobre los hbitos de compra de
los consumidores individuales, as como sus antecedentes mdicos personales y familiares. La
compaa afirma que puede predecir con precisin si las personas tienen 1 de 17 enfermedades,
incluida la diabetes, el cncer relacionado con el tabaco, las enfermedades cardiovasculares y la
depresin, analizando sus hbitos de compra. Lo que compra en la farmacia puede aumentar las
tarifas de su seguro mdico.
Contratacin computarizada Cada vez ms empresas recurren a sistemas computarizados para
filtrar y contratar a los solicitantes de empleo, especialmente para los empleos del .
El uso de datos masivos (big data) y datos abiertos (open data) en las ciencias sociales y de la salud aumenta cada día debido a las mejoras en los procesos de predicción y reconocimiento de patrones, entre otros. El aprendizaje automático y las nuevas tecnologías ofrecen la oportunidad de utilizar nuevas fuentes de información que agregan un valor importante a nuestros sistemas de información y facilitan la toma de decisiones. Sin embargo, las fuentes de datos son diversas y los conjuntos de datos no están estructurados, por lo tanto, en la mayoría de los casos, es necesario un pre-procesado adecuado de datos: la recolección, la limpieza y la integración son procesos clave que no podemos ignorar si queremos que los resultados del análisis estadístico tradicional sean confiables. En esta conferencia se mostrarán varios proyectos en los que se deben procesar varias fuentes de información: datos de historia clínica, datos de monitoreo en tiempo real automatizados (de acelerómetros) y datos proporcionados por los pacientes a través de aplicaciones móviles (con y sin supervisión del usuario).
Los proyectos ejemplos son: 1. Bip4cast, cuyo objetivo es la predicción de crisis en el trastorno bipolar; 2. WAP Madrid, para el fomento del deporte y el control de obesidad y colesterol en los ciudadanos de Madrid.
El proyecto #FreeData quiere promover la innovación social en el sector sanitario a través de una plataforma de 'Big Data' aplicada al eHealth, para contribuir a un sistema sanitario más eficiente y con menos costes para la Administración. Éste es el fin de proyecto del Programa de Liderazgo Público en Emprendimiento e Innovación de Deusto Business School (con el impulso del Círculo de Empresarios y el apoyo de la Fundación Rafael del Pino). Presentamos este trabajo: Ana Lorenzo, Samuel Ruiz y Pablo Casado. Es un proyecto ficticio, basado en datos reales que provienen del benchmarking de diferentes estudios y análisis, y pone en valor productos ya existentes, como el caso exitoso de la Dirección General de eHealth de Telefónica.
Novedades tecnológicas de la información y las comunicaciones, avances, descubrimientos, opiniones, comentarios, ofertas de productos, servicios y mucho más.
Dades al servei de les persones i el bé comú - Javi Creus, fundador de Ideas ...m4Social
Presentació "Dades al servei de les persones i el bé comú Una nova arquitectura tecnològica, social i legal" - Javier Creus- Ideas for Change al m4Social day 2019.
Tendencias de salud en Latinoamérica 2020 es el reporte con las vanguardias de tecnología e información del sector.
Esta es una lectura recomendada para los directores médicos y propietarios de hospitales que buscan innovar y facilitar las operaciones de su centro clínico.
Encontrarás 7 tendencias de salud en Latinoamérica 2020
1. Inteligencia Artificial & Machine Learning
2. Protección de información y datos
3. 5G/LTE: mejor conexión para todo tipo de tecnología
4. Híper Automatización y Machine Learning
5. Democratización de datos y análisis
6. Conexión con el paciente
7. Marketing digital para profesionales médicos
Diapositivas D.I.P.. sobre la importancia que tiene la interpol en HonduraspptxWalterOrdoez22
Es un conjunto de diapositivas creadas para la información sobre la importancia que tienen la interpol en honduras y los tratados entre ambas instituciones
Ipsos, empresa de investigación de mercados y opinión pública, divulgó su informe N°29 “Claves Ipsos” correspondiente al mes de abril, que encuestó a 800 personas con el fin de identificar las principales opiniones y comportamientos de las y los ciudadanos respecto de temas de interés para el país. En esta edición se abordó la a Carabineros de Chile, su evaluación, legitimidad en su actuar y el asesinato de tres funcionarios en Cañete. Además, se consultó sobre el Ejército y la opinión respecto de la marcha en Putre.
1. BIG PROBLEM DATA
José Antonio Carvajal Arias
José Miguel Camacho Ibáñez
Anhelina Bukovetska
2. ¿SABÍAS QUE TUS PRÓXIMAS ACCIONES YA
HAN SIDO PREDECIDAS?
BIG DATA
Este proyecto aporta información y disipa dudas acerca de
todas las áreas de influencia en las que el Big Data ya es una realidad.
Investigación sobre usos y las consecuencias que tiene el
tratamientos masivo de datos.
Si crees que el Big Data no te afecta este proyecto no te interesa
3. TEMAS
o BIG DATA, HISTORIA Y
USOS
o BIG DATA Y LA
PRIVACIDAD
o BIG DATA POLÍTICA Y
ADMINISTRACIÓN
o BIG DATA CONTRA EL
CRIMEN
o BIG DATA Y LA SEGURIDAD
DE LOS DATOS
o BIG DATA DA FORMA AL
MUNDO FUTURO
o BIG DATA Y EMPRESAS
o BIG DATA Y SALUD
4. Big Data Historia y Usos
• Historia desde los años 60 aparecen los primeros centros de datos pero es en el
año 200 y debido a los Social Media cuando más auge toma.
• Desarrollo de productos en función de la demanda del consumidor.
• Eficiencia en el análisis y evaluación de la producción, distribución y opiniones.
• Innovación aporta información en el estudio de las relaciones del humano con las
administraciones y entidades.
• Volumen procesamiento de grandes volúmenes de datos.
• Veracidad en el procesamiento de datos estructurados y semiestructurados.
• Velocidad de cadencia con la que se reciben los datos.
5. Big Data y la Privacidad
• Derecho a la intimidad vs Interés General , donde
empiezan y acaban cada uno de estos derechos reconocidos.
• Rastreo de datos móviles para controlar la propagación de
enfermedades
• Derecho a la intimidad C.E, RGUE 2016, L.O 3/2018
6. Big Data Política y Administración
• Políticas Públicas implementación y evaluación de políticas
públicas, toma de decisiones y generador de mejores soluciones en temas
como Salud, Pobreza, Transporte, Crimen y Seguridad.
• Mercadotecnia para predecir los perfiles sociodemográficos de los
usuarios en una red social a partir de sus opiniones para producir el
mensaje adecuado.
• Fake news a través de las redes sociales tienen como objetivo las
grandes masas, la redundancia en el engaño y la viralidad.
7. Big Data contra el Crimen
• Eficacia del Big Data para policía y otros
sistemas de seguridad.
• Los programas más populares
– HuchLab analiza datos y estadísticas relacionados
con crímenes y delitos para establecer patrones.
Traslada estos datos a un mapa.
– PredPol usa 50 cuerpos policiales de EE.UU y
Reino Unido, cuenta con un potente algoritmo que
tiene en cuenta localizaciones, periodo de tiempo y
tipo de crimen.
8. Big Data y la Seguridad de los Datos
• El Concepto del Big Data recopila información estructurada y no
estructurada generada en internet en todas sus posibilidades.
• Retos de Seguridad en Proyectos de Big Data ; robo de datos,
protección del anonimato y falta de inversión.
• Legislación en Seguridad de los Datos Ley Orgánica de Protección
de Datos.
9. Big Data da Forma al Mundo Futuro
• Big Data para conocer al Usuario a través de su huella digital
• El futuro del Big Data mejora de procedimientos gracias a las nuevas
tecnologías.
• Gráfica usos Big Data
10. Big Data y Empresas
• 5 Grandes Empresas y Big Data
• Toma de decisiones en torno al Big Data, se estudia desde dónde
poner un negocio, ampliación de nuevas líneas de explotación, fidelización
de clientes, sus gustos ó mejorar la relación con el cliente.
11. Big Data y Salud
• Medicina Predictiva con el uso masivo de datos y el cotejo de datos se
podrá predecir enfermedades según los síntomas de los pacientes.
• Bases de Datos Europea un facultativo podrá acceder a datos de
pacientes independientemente cual sea su procedencia o qué centros haya
visitado.
• Relación Médico Paciente tratamiento más personalizado y reducción
de errores en el pronóstico.
12. Conclusiones
• Big Data ha llegado para quedarse.
• Hemos de reflexiones acerca los pros y contras que aporta el Big
Data.
• Intereses políticos y económicos rodean al Big Data.
• Toma de decisiones más veloces y más eficiencia.
• Mejoran el campo de la salud o la seguridad
• Necesita de vigilancia, protección y cobertura legal
13. PARA MÁS INFORMACIÓN OS ESPERAMOS EN
https://sites.google.com/uoc.edu/
bigproblemdata/inicio?authuser=1
