MOTIVACIÓN

El termino Big Data es un nuevo concepto que emerge en respuesta al gran volumen de datos que ha alcanzado dimensiones inmanejables, es decir, que supera la capacidad del software habitual para capturar, gestionar y procesar datos en un tiempo razonable, además de las limitaciones de la infraestructura pre-existente. Por lo tanto, Big Data es cualquier atributo que represente un reto a las limitantes de capacidad de los sistemas o las necesidades del estado, la empresa, la educación, la economía, la salud, el tráfico vehicular urbano, o cualquier otro campo susceptible de generar grandes cantidades de información y, por tanto, conocimiento. Sin embargo la capacidad de interpretar, analizar, sintetizar y gestionar dichos volúmenes de datos aumenta a pasos mucho más lentos, las herramientas tradicionales como hojas de cálculo, estadística descriptiva convencional, diagramas o gráficos planos, estáticos y convencionales ya no son suficientes, y es justamente en este punto donde las herramientas deben evolucionar de forma paralela al crecimiento de los datos y estar acordes con los requerimientos de los expertos, por ello se hacen necesarias técnicas emergentes que utilicen las potencialidades de los recursos computacionales y los integre de forma sinérgica a las cualidades de análisis e interpretación humana.

Este proyecto plantea una metodología de análisis visual de información usando principios de visualización e interactividad en conjunto con técnicas de reducción de dimensión. La premisa de esta investigación es la posibilidad de realizar la interacción con el usuario a partir de la inclusión del mismo en la selección y combinación de métodos de reducción de dimensión. Lo anterior supone no sólo el modelo y la interfaz de interacción, sino la formulación de un método generalizado de reducción de dimensión que permita realizar intuitivamente la selección y combinación de métodos, de manera que se reduzca la brecha existente entre los usuarios y los datos que estos poseen.