dc.contributor.author | Alvear Leyton, Alexis | |
dc.contributor.author | Pérez, Nancy V. | |
dc.date.accessioned | 2024-08-19T13:30:03Z | |
dc.date.available | 2024-08-19T13:30:03Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/201087 | |
dc.description.abstract | El desarrollo científico y tecnológico ha favorecido el acceso a más y mejor información. La disponibilidad
de dispositivos tecnológicos hace posible medir múltiples variables en tiempo real y procesar grandes volúmenes de información mediante algoritmos computacionales para facilitar la toma de decisiones. Todo
este fenómeno se conoce como “Big Data”.
Por su parte, la ciencia de datos o “data science”, se ocupa de analizar, simular, crear modelos y patrones
para comprender el comportamiento de fenómenos complejos, mediante el uso de diversas herramientas
matemáticas y estadísticas. De esta forma, el Big Data transforma los datos en información y Data Science
transforma la información en conocimiento.
La aplicación combinada de estas técnicas favorece el desarrollo de esta disciplina en diversos campos:
permite comprender el comportamiento de diversos fenómenos y de esta forma generar conocimiento
relevante. Este nuevo conocimiento, a su vez, permite explorar nuevas ideas y soluciones, y mediante la
interdisciplina, desarrollar innovaciones y con la ayuda de la tecnología, tomar mejores decisiones.
En este contexto, a través de la experiencia de una institución de educación superior latinoamericana,
se ha podido observar cómo abordar este desafío a través del desarrollo proyectos de innovación y transferencia tecnológica que, mediante análisis científico de datos y su puesta en valor, ha creado diversas plataformas que le han permitido al Estado, a la academia, a las empresas y a la población en general, acceder a
estudios especializados, proyecciones, análisis y seguimiento de indicadores para apoyar la descentralización, mejorar la eficiencia de las empresas, aumentar el crecimiento económico, impulsar políticas públicas focalizadas y mejorar la calidad de vida de los habitantes. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Asociación Latino-Iberoamericana de Gestión Tecnológica y de la Innovación (ALTEC) | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Inteligencia competitiva | es_ES |
dc.subject | Vigilancia tecnológica | es_ES |
dc.subject | Datos abiertos | es_ES |
dc.subject | Descentralización | es_ES |
dc.subject | Big data | es_ES |
dc.subject | Data science | es_ES |
dc.subject | Democratización de los datos | es_ES |
dc.title | Ciencia de datos para la innovación | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_ES |
dc.type.other | Congreso | |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 | es_ES |
dc.relation.conferencedate | Setiembre 20-22, 2023 | |
dc.relation.conferencename | XX Congreso Latino-Iberoamericano de Gestión Tecnológica | |
dc.relation.conferenceplace | Párana, Entre Ríos, Argentina | |
dc.contributor.corporatename | Asociación Latino-Iberoamericana de Gestión Tecnológica y de la Innovación (ALTEC) | |