{"id":24511,"date":"2025-09-30T18:05:46","date_gmt":"2025-09-30T18:05:46","guid":{"rendered":"https:\/\/atuk.com.ec\/2025\/?p=24511"},"modified":"2025-10-01T15:13:37","modified_gmt":"2025-10-01T15:13:37","slug":"smart-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/atuk.com.ec\/2025\/smart-data\/","title":{"rendered":"Smart Data"},"content":{"rendered":"\t\t
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El paso de la teor\u00eda a la pr\u00e1ctica depende de cu\u00e1n adecuada es la operacionalizaci\u00f3n de los conceptos y definiciones de la primera.<\/p>\n

Smart Data<\/i>, en la mayor\u00eda de los blogs, se considera como un proceso diferente al de Big Data, de apariencia m\u00e1s avanzada. Para nosotros,\u00a0Smart Data<\/i>\u00a0es el producto mismo de Big Data. Mientras que\u00a0Big Data es incluso un sistema de informaci\u00f3n<\/a>, Smart Data es un subconjunto de datos e informaci\u00f3n descubierto y creado gracias a la operaci\u00f3n de Big Data. Pero no es cualquier grupo de datos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Algunos detalles sobre Big Data<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Cuando detallamos\u00a0qu\u00e9 es Big Data<\/a>, llegamos, primero, a que es un cluster de tecnolog\u00edas; segundo, a que es un proceso, incluso un paradigma, de an\u00e1lisis; y, finalmente,\u00a0lo logramos entender como un sistema de informaci\u00f3n<\/a>. Es decir, Big Data no se trata solo de computaci\u00f3n (aunque la necesita sin duda alguna), sino de varios sistemas complejos, humanos y artificiales, trabajando y comunic\u00e1ndose entre s\u00ed. As\u00ed, Big Data es amplio, flexible y contextual y son estas caracter\u00edsticas que hacen que pueda ser implementable en cualquier tipo de organizaci\u00f3n con sus particularidades propias.<\/p>\n

A grandes rasgos, el flujo de informaci\u00f3n en Big Data consta de tres etapas que son: Capturar, ETL y Analizar. La primera etapa registra y almacena grandes\u00a0vol\u00famenes<\/i>\u00a0de datos, de clases y formas muy\u00a0variadas<\/i>, a alta\u00a0velocidad<\/i>. Estas actividades son susceptibles a errores y ruido por lo que no todo lo que se captura es\u00a0veraz<\/i>\u00a0o posee\u00a0valor<\/i>. Es por ello que la segunda etapa provee, entre otras, las actividades de preprocesamiento cuyo objetivo es limpiar y mejorar la calidad de los datos (Garc\u00eda et al, 2015). Finalmente, la \u00faltima etapa, cuando se usa y aplica modelamiento avanzado, es la que identifica, descubre o crea\u00a0Smart Data<\/i>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u00bfQu\u00e9 es Smart Data?<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Seg\u00fan Kalinin et al (2015),\u00a0Smart Data<\/i>\u00a0es el resultado de cualquier m\u00e1quina inteligente o algoritmo de Machine Learning siempre y cuando Big Data haya sido extendido a Deep Data. Deep Data es un nivel m\u00e1s complejo de Big Data que se alcanza cuando se incorporan resultados te\u00f3ricos y cient\u00edficos. Esto es posible, por ejemplo, en f\u00edsica, biolog\u00eda, gen\u00e9tica, etc. en donde ya se disponen de sistemas inteligentes como las Physics-Informed Neural Networks (Raissi, 2019, Qian et al, 2020, Karniadakis et al, 2021, entre otros) para el estudio de sistemas din\u00e1micos complejos.<\/p>\n

Sin embargo, seg\u00fan esta definici\u00f3n, las dem\u00e1s \u00e1reas del conocimiento humano que no poseen conocimientos formales s\u00f3lidos y robustos no podr\u00edan permitirse esta extensi\u00f3n de Big Data y en consecuencia no gozar del resultado y el valor de\u00a0Smart Data<\/i>.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Teor\u00edas Middle-Range<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En ciencias sociales, las teor\u00edas Middle-Range permiten consolidar hip\u00f3tesis esparcidas y regularidades emp\u00edricas en cuerpos de conocimiento no tan abstractos y de no tan largo alcance (Bailey, 1991). Dicho de otra manera, debido a que no existe un gran cuerpo te\u00f3rico robusto en ciencias sociales, el m\u00e9todo m\u00e1s com\u00fan es comenzar por abordar fen\u00f3menos emp\u00edricos espec\u00edficos, plantear hip\u00f3tesis de su causalidad te\u00f3rica y finalmente validarlas usando datos (Merton & Merton, 1986). Aunque este se parece mucho al m\u00e9todo cient\u00edfico, su alcance es mucho m\u00e1s limitado en generalidad, de ah\u00ed su nombre.<\/p>\n

Regresando a la b\u00fasqueda de\u00a0Smart Data<\/i>, la incorporaci\u00f3n de las teor\u00edas Middle-Range es una posible soluci\u00f3n para aquellas ciencias, ingenier\u00edas y \u00e1reas del saber que no poseen cuerpos te\u00f3ricos cient\u00edficos altamente desarrollados. Es decir, no se trata de procesar datos por procesar, es necesario observar los fen\u00f3menos que ocurren en el contexto, en el d\u00eda a d\u00eda de las organizaciones, definir modelos que expliquen relaciones causales entre variables y, sobretodo, con el sistema de informaci\u00f3n Big Data verificar que esas relaciones sean las adecuadas. En efecto, no es una tarea sencilla.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Las particularidades de Smart Data<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Smart Data<\/i>\u00a0est\u00e1 entre los dos macro componentes de todo sistema de informaci\u00f3n: en el sistema humano y el sistema computacional.\u00a0Smart Data<\/i>\u00a0puede ser identificado en base a tres caracter\u00edsticas que giran alrededor de su\u00a0veracidad<\/i>\u00a0y su\u00a0valor<\/i> (Garc\u00eda-Gil, 2019). Estas caracter\u00edsticas son:\u00a0<\/p>\n

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  • Accuracy<\/i><\/strong>: calidad y precisi\u00f3n para generar valor organizacional.<\/li>\n
  • Actionability<\/i><\/strong>: permite definir acciones escalables que maximicen un objetivo organizacional.<\/li>\n
  • Agility<\/i><\/strong>: disponibilidad en tiempo real que permita la adaptaci\u00f3n a las fluctuaciones del contexto organizacional.<\/li>\n<\/ul>\n

    Es decir,\u00a0Smart Data<\/i>\u00a0est\u00e1 completamente arraigado a la organizaci\u00f3n y su contexto, ya que es altamente dependiente de su pertinencia para las personas que lo usan e interpretan. Si bien\u00a0Smart Data<\/i>\u00a0se obtiene usando cuerpos te\u00f3ricos para un modelamiento avanzado, este procedimiento garantiza su\u00a0veracidad<\/i>\u00a0(sobre todo su\u00a0accuracy<\/i>). Mientras que su\u00a0valor<\/i>\u00a0depende sin duda de las personas que toman decisiones (accuracy<\/i>), fijan el rumbo (actionability<\/i>) y conducen (agility<\/i>) a la organizaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \u00bfPara qui\u00e9n es Smart Data?<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Nuevamente: para todo el equipo humano de la organizaci\u00f3n.\u00a0Smart Data<\/i>\u00a0es lo m\u00e1s preciso posible, describe detalles operativos, t\u00e1cticos y estrat\u00e9gicos de la organizaci\u00f3n. En efecto, no solo contiene\u00a0valor<\/i>\u00a0estrat\u00e9gico, que permite fijar o adecuar los objetivos y pol\u00edticas de largo plazo, sino tambi\u00e9n permite su operacionalizaci\u00f3n a cualquier grado de detalle, en cualquier departamento de la organizaci\u00f3n, a mediano y corto plazo.<\/p>\n

    En s\u00ed, la b\u00fasqueda de\u00a0Smart Data<\/i>\u00a0es an\u00e1loga a la de buscar una aguja en un pajar. Sin embargo, si damos con \u00e9l, los beneficios organizacionales son inmensos. Su adquisici\u00f3n es dif\u00edcil, pero no imposible. Demanda muchos recursos cognitivos y computacionales, pero sus caracter\u00edsticas lo valen.\u00a0 Finalmente, hay que tener claro que un grupo de datos que califica como\u00a0Smart Data<\/i>\u00a0en una determinada organizaci\u00f3n, podr\u00eda no serlo para otra.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Referencias<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (2001).\u00a0A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom\u2019s taxonomy of educational objectives<\/i>. Longman.<\/p>

    Arduin, P. E., Grundstein, M., & Rosenthal-Sabroux, C. (2015).\u00a0Information and knowledge systems<\/i>\u00a0(Vol. 2). ISTE.<\/p>

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    Dong, T. & Triche, J. (2020).\u00a0A Longitudinal Analysis of Job Skills for Entry-Level Data Analysts<\/i>. Journal of Information Systems Education, 31(4), 312-326.<\/p>

    Grundstein, M., Arduin, P. E., & Rosenthal-Sabroux, C. (2014).\u00a0From Information System to Information and Knowledge System<\/i>. In\u00a0Italian Chapter of the Association for Information Systems (itAIS)<\/i>.<\/p>

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    Javanmardi, E., Liu, S., & Xie, N. (2021). Exploring the philosophical foundations of grey systems theory: Subjective processes, information extraction and knowledge formation.\u00a0Foundations of Science<\/i>,\u00a026<\/i>(2), 371-404.<\/p>

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