Información veraz para la reactivación económica en el contexto pandémico

Resumen

Los grandes volúmenes de datos tienen como consecuencia un nuevo paradigma de cómputo donde múltiples trabajadores o nodos de trabajo necesitan estar orquestados. La investigación analiza los factores que pueden interferir o contribuir para que la calidad de la información se mantenga dentro de los diferentes sistemas de información o conjuntos de datos del universo de datos en determinada industria. El método principal consiste en estudiar el rastro o huella que los sistemas de Big Data dejan y que contribuyen como evidencia para poder medir las tasas, probabilidad y relaciones por duplicidad, ausencia total o parcial de información, para que no afecte en los procesos donde se utiliza la misma. Esta puede ser para un análisis forense, monetización, seguridad de la red y otras categorías que la industria requiera. Entre los resultados principales se observan cuatro grupos de información completa, dos de ellos de forma similar, y los otros dos tienen características extremas; o sea, un grupo muy reducido
y, en el extremo derecho, un grupo muy grande, donde el proceso se ha mantenido consistente durante un tiempo. Se analiza un conjunto de ocho muestras de una población total de cincuenta y tres variables indicadoras de calidad de información para un conjunto de datos big data. Estas variables han presentado errores importantes en la muestra investigada, por lo que se determina que la fuente no es 100 % confiable dadas las tasas de errores. Esto se debe a problemas en el proceso que genera el conjunto de datos o la fuente primaria operativa.