La principal responsabilidad del Programa será entender en el armado y diseño de un campo transdisciplinar que involucre procesos y sistemas interrelacionales con la estadística, los métodos científicos, la inteligencia artificial y el análisis de datos a fin de extraer conocimiento o un mejor entendimiento del Big Data generado por los dispositivos tecnológicos de uso creciente en el ámbito de la UNQ con el objeto de optimizar la gestión y la toma de decisiones.
El Programa estará liderado por Mariano Barrionuevo y será parte de un plan institucional de cuatro años. A su vez, trabajará en colaboración con el Programa de Gestión de la Información Institucional.
Durante la reunión, el Rector de la UNQ -Mg. Alfredo Alfonso- celebró la creación del nuevo Programa y destacó su importancia: “un programa de gobernanza de datos permitirá relevar todas las fuentes ya existentes en los diferentes estamentos de la UNQ, unificarlas y darles un nuevo propósito que permita a los actores que toman decisiones, maximizar el impacto que buscan en su gestión”.
Por su parte, Barrionuevo declaró: “Nuestro objetivo es dar respuesta institucional a la demanda creciente de nuevos saberes vinculados a la big data y a la gestión y procesamiento de grandes volúmenes de información, reconociendo el uso del dato como un activo estratégico que marca la madurez de las organizaciones”. Todo el gabinete estuvo presente junto a los Directores de Departamento y Escuela y autoridades de gestión de la UNQ.
Algunas de las acciones que realizará el Programa de Ciencia de Datos serán:
1. Recopilar, procesar y extraer valor de las diversas, dispersas y extensas bases de datos disponibles en las diferentes dependencias de la UNQ.
2. Extraer datos independientemente de la fuente o de su volumen, así como limpiar y eliminar lo que pueda sesgar resultados.
3. Hallar y registrar anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos para predecir resultados y optimizar procesos de toma de decisiones.
4. Procesar datos usando métodos estadísticos, análisis predictivo, minería de datos y aprendizaje automático con el objeto de acortar los tiempos de producción de información útil con mínima intervención humana y propender a la predicción de resultados.
5. Diseñar soluciones basadas en datos que aumenten los beneficios y reduzcan costos.
6. Realizar visualizaciones gráficas de los datos relevantes procesados.
7. Comunicar la información procesada a los diferentes estamentos universitarios a fin de implementar mejoras en sus procedimientos internos.
8. Diseñar y realizar actividades de capacitación sobre tecnologías de procesamiento de grandes volúmenes de datos.
