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La mayoría de estudios de investigación clínica y biomédica no tienen un problema de big data, sino un problema de complex data. En este artículo conocerá las claves para comprender este novedoso concepto y herramientas que ayudan a automatizar la exploración de los datos complejos en proyectos de investigación biomédica.
Más de 20 años de Big data
Parece que fue ayer pero ciertamente llevamos más de veinte años utilizando el término Big data para referirnos, de forma generalizada, a un tipo de proyecto caracterizado por involucrar un gran volumen de información, generada a una velocidad de vértigo desde multitud de orígenes, con una calidad que debemos controlar bien y de la que esperamos sacar el máximo valor.
En el ámbito de la investigación clínica y biomédica, la implementación de estudios Big data se focaliza casi en exclusiva en las –ómicas (genómica, proteómica, metabolómica, transcriptómica, etc.).
La experiencia en el sector nos hace apuntar a una causa como la principal para que esto haya sido así y es que, ni más ni menos, la inmensa mayoría de estudios de investigación clínica y biomédica no tienen un problema de tipo Big data, sino un problema de tipo Complex data.
Me explico.
