Ciencia de datos para la innovación
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Asociación Latino-Iberoamericana de Gestión Tecnológica y de la Innovación (ALTEC)
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Acceso al texto completo solo para la Comunidad PUCP
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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.
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Inteligencia competitiva, Vigilancia tecnológica, Datos abiertos, Descentralización, Big data, Data science, Democratización de los datos
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