Explorando los desafíos lógicos en la visualización y análisis de datos en arquitecturas de Big data: un enfoque en falacias, sesgos y paradojas

Explorando los desafíos lógicos en la visualización y análisis de datos en arquitecturas de Big data: un enfoque en falacias, sesgos y paradojas

Esta investigación cualitativa se centra en identificar y caracterizar los errores lógicos frecuentes en el análisis y la visualización de datos dentro de las arquitecturas de Big data, a través de una revisión bibliográfica exhaustiva, en la que se categorizan los errores en falacias, sesgos y para...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Zárate-Sánchez, Roberto
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad Estatal a Distancia, Costa Rica 2024
Acceso en línea:https://revistas.uned.ac.cr/index.php/rna/article/view/5150
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description Esta investigación cualitativa se centra en identificar y caracterizar los errores lógicos frecuentes en el análisis y la visualización de datos dentro de las arquitecturas de Big data, a través de una revisión bibliográfica exhaustiva, en la que se categorizan los errores en falacias, sesgos y paradojas. Este estudio busca servir como guía para profesionales en entornos públicos y privados, así como señalar áreas de investigación relacionadas con la epistemología y la ética en el ámbito del Big data. El texto plantea dos preguntas: ¿Cuáles son los errores lógicos más comunes que se encuentran en el análisis y la visualización de datos dentro de las arquitecturas de Big data? ¿Cómo pueden abordarse estos errores para mejorar tanto la calidad de la toma de decisiones como la ética en este campo? El artículo tiene cuatro objetivos: identificar y caracterizar las falacias, sesgos y paradojas más comunes en el análisis y la visualización de datos en arquitecturas de Big data; proporcionar orientación y conocimiento a profesionales que trabajan en el análisis y la visualización de datos en entornos públicos y privados; destacar la importancia de la epistemología y la ética en el contexto del Big data; y establecer líneas de investigación adicionales relacionadas con la mejora de la calidad de los análisis de datos y la promoción de prácticas éticas.
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Explorer les défis logiques de la visualisation et de l'analyse des données dans les architectures Big Data : Un focus sur les erreurs, les biais et les paradoxes
Explorando desafios lógicos na visualização e análise de dados em arquiteturas de Big Data: Um foco em falácias, vieses e paradoxos
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It is worth noting that errors are systematized considering three categories: fallacies, biases, and paradoxes. The article aims to serve as guidance for individuals engaged in these tasks in both public and private sectors. Additionally, it provides insight into research lines related to epistemology and ethics in Big Data. Esta investigación cualitativa se centra en identificar y caracterizar los errores lógicos frecuentes en el análisis y la visualización de datos dentro de las arquitecturas de Big data, a través de una revisión bibliográfica exhaustiva, en la que se categorizan los errores en falacias, sesgos y paradojas. Este estudio busca servir como guía para profesionales en entornos públicos y privados, así como señalar áreas de investigación relacionadas con la epistemología y la ética en el ámbito del Big data. El texto plantea dos preguntas: ¿Cuáles son los errores lógicos más comunes que se encuentran en el análisis y la visualización de datos dentro de las arquitecturas de Big data? ¿Cómo pueden abordarse estos errores para mejorar tanto la calidad de la toma de decisiones como la ética en este campo? El artículo tiene cuatro objetivos: identificar y caracterizar las falacias, sesgos y paradojas más comunes en el análisis y la visualización de datos en arquitecturas de Big data; proporcionar orientación y conocimiento a profesionales que trabajan en el análisis y la visualización de datos en entornos públicos y privados; destacar la importancia de la epistemología y la ética en el contexto del Big data; y establecer líneas de investigación adicionales relacionadas con la mejora de la calidad de los análisis de datos y la promoción de prácticas éticas. Cette recherche qualitative se concentre sur l'identification et la caractérisation des erreurs logiques courantes dans l'analyse et la visualisation des données au sein des architectures Big data. Cette analyse est réalisée à travers un examen approfondi de la littérature, classant les erreurs en fallacies, biais et paradoxes. L'étude vise à servir de guide pour les professionnels des secteurs public et privé et à mettre en lumière les domaines de recherche liés à l'épistémologie et à l'éthique dans le domaine du Big data. Le texte soulève deux questions : quelles sont les erreurs logiques les plus courantes dans l'analyse et la visualisation des données au sein des architectures Big data, et comment ces erreurs peuvent-elles être traitées pour améliorer à la fois la qualité de la prise de décision et l'éthique dans ce domaine ? D'autre part, l'article a quatre objectifs : identifier et caractériser les fallacies, biais et paradoxes les plus courants dans l'analyse et la visualisation des données dans les architectures Big data ; fournir des orientations et des connaissances aux professionnels travaillant dans l'analyse et la visualisation des données dans les secteurs public et privé ; mettre l'accent sur l'importance de l'épistémologie et de l'éthique dans le contexte du Big data ; et établir des lignes de recherche supplémentaires visant à améliorer la qualité de l'analyse des données et à promouvoir des pratiques éthiques Esta pesquisa qualitativa foca na identificação e caracterização dos erros lógicos comuns na análise e visualização de dados dentro das arquiteturas de Big data. Isso é feito por meio de uma revisão profunda da literatura, categorizando os erros em falácias, viéses e paradoxos. O estudo tem como objetivo servir como um guia para profissionais nos setores público e privado e destacar áreas de pesquisa relacionadas à epistemologia e ética no campo do Big data. O texto levanta duas questões: quais são os erros lógicos mais comuns encontrados na análise e visualização de dados dentro das arquiteturas de Big data, e como esses erros podem ser abordados para melhorar tanto a qualidade da tomada de decisão quanto a ética nesse campo? Por outro lado, o artigo tem quatro objetivos: identificar e caracterizar as falácias, viéses e paradoxos mais comuns na análise e visualização de dados em arquiteturas de Big data; fornecer orientação e conhecimento para profissionais que trabalham na análise e visualização de dados nos setores público e privado; enfatizar a importância da epistemologia e ética no contexto do Big data; e estabelecer linhas adicionais de pesquisa relacionadas à melhoria da qualidade da análise de dados e à promoção de práticas éticas Universidad Estatal a Distancia, Costa Rica 2024-06-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf text/html application/epub+zip https://revistas.uned.ac.cr/index.php/rna/article/view/5150 10.22458/rna.v15i1.5150 The National Administration Review; Vol. 15 No. 1 (2024): Revista Nacional de Administración; e5150 Revista Nacional de Administración; Vol. 15 Núm. 1 (2024): Revista Nacional de Administración; e5150 1659-4932 1659-4908 10.22458/rna.v15i1 spa https://revistas.uned.ac.cr/index.php/rna/article/view/5150/7730 https://revistas.uned.ac.cr/index.php/rna/article/view/5150/7732 https://revistas.uned.ac.cr/index.php/rna/article/view/5150/7731 10.22458/rna.v15i1.5150.g7730 10.22458/rna.v15i1.5150.g7732 10.22458/rna.v15i1.5150.g7731 Derechos de autor 2024 Revista Nacional de Administración https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0

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