Big Data y analítica

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Optimizar los almacenes de datos

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La creciente presencia de las TIC en la educación universitaria trae consigo un enorme volumen de datos que aumenta sin parar. Eso plantea importantes desafíos para las organizaciones educativas, que deben gestionarlos de la mejor manera posible y en concordancia con las leyes aplicables. Sin embargo, la tarea no es fácil. Garantizar el resguardo, accesibilidad y...

Gestión de datos: ¿bendición o maldición?

La gestión de datos es clave en todas las organizaciones, incluidas las instituciones de educación superior. Éstas deben vigilar de cerca si los datos ayudan o dificultan sus actividades. La creciente información que transita los sistemas de TIC provoca que muchas organizaciones no tengan una gestión de datos de correcta. ¿Cuánto es demasiado? ¿Qué es relevante? Los datos pueden ser tanto una bendición como una maldición. Según McKinsey, «invertir en iniciativas de datos brinda una oportunidad importante para mantener un crecimiento constante, adoptar nuevos modelos de negocio, mejorar la eficiencia, y proporcionar el nivel de seguridad que exigen los clientes». En otras palabras, los datos deben funcionar para la organización. Si no es así, algo anda mal. De acuerdo con Nutanix, existen cuatro señales reveladoras de que la gestión de datos de una organización está estancada y necesita un replanteamiento. ●La gestión de datos lleva más tiempo que el análisis. Los silos y los datos inconsistentes o incompatibles pueden socavar los esfuerzos de cualquier organización por utilizar la información para la inteligencia de negocios. Si se pasa mucho tiempo tratando de encontrar datos relevantes para análisis, entonces definitivamente hay un problema de administración. La mala calidad de los datos puede conducir a decisiones inexactas, ya que los análisis se basarán en información incorrecta o incompleta. Los mayores culpables de esto son los centros de datos heredados o aislados. Las organizaciones necesitan volver a evaluar el rendimiento del centro de datos y determinar si mantener vivas las tecnologías heredadas es prudente. Energía y gestión de datos ●Los datos no estructurados dominan en la empresa. No hay nada de malo con los datos no estructurados. Pueden ser una fuente de conocimientos significativos que las organizaciones pueden utilizar para obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, no es positivo tener demasiados. En este caso, la gestión de datos puede ser un desafío, pues son cualitativos y no se pueden procesar con herramientas convencionales. Nuevamente, las tecnologías heredadas y en silos están expuestas por su incapacidad para ayudar cuando se trata de administrar datos no estructurados. Alternativamente, la base de datos como servicio (DBaaS) puede ser una forma efectiva de ayudar a los usuarios a acceder y administrar conjuntos de datos no estructurados. ●Los costos de energía son demasiado altos. Los costos de energía son un buen indicador de la eficiencia del centro de datos. Si las facturas siguen siendo altas, independientemente de cualquier cambio, es una clara señal de que algo está pasando. Según National Grid, hasta el 90% de la energía consumida por los centros de datos es cuando están inactivos. Es una fuente de gran desperdicio, en términos de costo, pero también conduce a emisiones de carbono innecesarias. La consolidación del big data en la nube y el uso de infraestructuras hiperconvergentes es una forma efectiva de enfrentar estos problemas. Su uso aumenta la eficiencia energética y reduce las emisiones, al tiempo que se mejora la seguridad de los datos. Mejorar la visibilidad y la comprensión de los datos ●El trabajo remoto o híbrido poco estructurado. En los últimos dos años, la mayoría de las organizaciones ofrecen opciones de trabajo remotas e híbridas. Durante la pandemia, esto condujo a un mosaico de soluciones rápidas, y con eso surgieron problemas de seguridad y gestión de datos. Muchos de estos problemas todavía permanecen. Las organizaciones necesitan revisar las herramientas de trabajo remoto para garantizar un acceso rápido, eficiente y seguro a los datos, independientemente de la ubicación. Las tecnologías y los procesos de privacidad y seguridad de datos deben integrarse en cualquier transformación digital. La gobernanza de datos es un aspecto vital de cualquier estrategia de gestión de datos. Las organizaciones necesitan visibilidad. ¿Cómo se gestionan los datos? ¿Hay áreas potenciales de explotación? Comprender cómo se mueven los datos en los sistemas, cómo se almacenan y cómo los utilizan las aplicaciones es una responsabilidad fundamental. Sin visibilidad, ¿cómo pueden las organizaciones saber qué sucede realmente con los datos?

La gestión de datos es clave en todas las organizaciones, incluidas las instituciones de educación superior. Éstas deben vigilar de cerca si los datos ayudan o dificultan sus actividades. La creciente información que transita los sistemas de TIC provoca que muchas organizaciones no tengan una gestión de datos de correcta. ¿Cuánto es demasiado?...

Datos sin estructurar: cómo aprovecharlos

Datos sin estructurar: cómo aprovecharlos

Las empresas de hoy en día recopilan más datos que nunca y este cúmulo de información sigue creciendo a un ritmo exponencial. Esta situación les permite tomar mejores decisiones de negocio, pero también da lugar a nuevos desafíos. Hoy en día se generan mayormente datos sin estructurar u obscuros. Suman del 80% al 90%, según las...

Speech analytics para las universidades

Speech analytics para las universidades

La pandemia de COVID-19 ha implicado un gran estrés para el funcionamiento de las universidades, obligadas a trasladar sus actividades a la modalidad en línea. Eso incluye no sólo las clases, sino todo tipo de servicios universitarios. Ya que todo indica que será imposible retomar las actividades presenciales por lo que resta del año, es más importante que nunca disponer de...

Democratizar los datos en las universidades

democratizar los datos

De acuerdo con una definición de Microsoft, democratizar los datos consiste en «ponerlos en las manos adecuadas para impulsar la innovación, incluyendo generalmente soluciones para datos sin procesar, centralización, uso compartido y protección de datos». Eso aplica a organizaciones de todas las industrias, incluida por supuesto la educación universitaria. Ahora bien, ¿cómo determinar...

Gestión de datos no estructurados

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El año pasado, el gobierno del Reino Unido lanzó Transformándonos para un futuro digital, una hoja de ruta hasta 2025. La ambición es transformar los servicios públicos a través de tecnología de clase mundial. Sin embargo, cumplir con esta hoja de ruta depende de contar con sistemas digitales rápidos y eficientes, datos de alta calidad y...

Integrar datos para aprovechar el big data

integrar datos

Las universidades generan, reciben y procesan una gran cantidad de información, pero a menudo queda distribuida entre diferentes sistemas aislados. Por ello es necesario que, de manera regular, procedan a integrar datos para aprovechar lo mejor posible su creciente big data. El objetivo general es proporcionar una vista completa de la información de...

Gobernanza de datos en las universidades

Gobernanza de datos en las universidades

Las universidades generan y gestionan una cantidad siempre creciente de datos, muchos de ellos no estructurados. Para asegurarlos y extraer valor de ellos se requiere de una buena gobernanza de datos. Esto se refiere al conjunto de procesos, roles, políticas, estándares y métricas para el uso eficiente de los datos. Ahora bien, suele...

Analítica del aprendizaje para una enseñanza más personalizada

Analítica del aprendizaje para una enseñanza más personalizada

La analítica del aprendizaje, conocida como learning analytics en inglés, es la medición, recopilación, análisis e informe de datos sobre los alumnos y sus contextos, con el fin de comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en los que se produce. En pocas palabras, es el Big Data puesto al servicio de la innovación educativa.

Machine learning y LMS para optimizar el aprendizaje

Machine learning y LMS para optimizar el aprendizaje

Al combinar una de las ramas de la IA, el machine learning y LMS, se pueden lograr análisis muy provechosos en la educación a distancia. Ello cobra importancia en el contexto de la pandemia de COVID-19, que fue un profundo choque para la manera en que funcionaba la sociedad. Las formas de interactuar y comunicarse, de...

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