Análisis de límites, desafíos y consideraciones multidisciplinarias en el almacenamiento en big data: recomendaciones para la vigilancia y control fiscal

Resumen

Un mundo cada vez más digitalizado demanda estrategias eficientes de gestión de la información. La importancia de implementar procesos para la gestión del ciclo de vida de los datos, desde su recopilación hasta su consumo por parte del usuario final, es un proceso que requiere esfuerzos significativos y enfrenta desafíos en todas las etapas del Big Data (BD). El Almacenamiento de Grandes Datos (BDS), como parte del BD, permite la recuperación y análisis eficientes de grandes cantidades de datos en términos de almacenar información de manera eficiente. La escalabilidad, alto rendimiento, flexibilidad, seguridad, gobernanza de datos, rentabilidad y la capacidad para manejar datos de múltiples estructuras pueden ser respaldados por un BDS eficiente. Este artículo presenta una visión multidisciplinaria de los límites, desafíos y consideraciones encontradas actualmente en el BDS realizado mediante una revisión de literatura. A través de la revisión sistemática de la literatura, se identificó problemas actuales en BDS, como el volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad y la seguridad de los datos. Basándose en los límites, desafíos y consideraciones en el BDS encontrados en la revisión y sintetizados en múltiples áreas, se identificó una lista de recomendaciones de BDS y se adaptó al campo de la Vigilancia y Control Fiscal. La adopción de tecnologías modernas, incluyendo la computación en la nube, la computación en el borde y tecnologías avanzadas como blockchain y la inteligencia artificial, pueden mejorar la seguridad y la eficiencia de los datos. Una organización que tenga la intención de implementar un sistema interno o externo de vigilancia y control fiscal puede considerar estas recomendaciones en el BDS para gestionar su información de manera más eficiente.