Alianza CAOBA

Alianza CAOBA constituida por 11 representantes estratégicos de los sectores académicos, públicos y privados del país, como lo son El Grupo Nutresa, Bancolombia y DNP, la Pontificia Universidad Javeriana, la Universidad ICESI, la Universidad Eafit, la Universidad de Los Andes y empresas líderes en el sector tecnológico como IBM, EMC, SAS y Clúster CreaTIC se unieron en un firme y ambicioso proyecto, posicionar a Colombia como líder y referente en Big Data[1] y Data Analytics[2] en Latinoamérica.

La Alianza CAOBA, que opera como un Centro de Excelencia y Apropiación y cuya entidad ejecutora es la Pontificia Universidad Javeriana, obtiene soluciones a problemáticas sociales, industriales y académicas que se presentan actualmente por la falta de análisis de información. En otras palabras, el centro de excelencia da respuesta a las necesidades específicas de las organizaciones en todos los temas relacionados con la administración y análisis de grandes volúmenes de información que provienen de una gran variedad de fuentes y que exigen alta velocidad y desempeño.

CAOBA cuenta con talento humano capacitado y multidisciplinario, con grupos de investigación, desarrollo tecnológico y/o innovación del más alto nivel (maestría, doctorado y posdoctorado) que permiten la generación, el fortalecimiento y la aplicación de competencias en la ciencia y la ingeniería de datos. Así, CAOBA  impulsa, promociona y desarrolla las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones para contribuir al crecimiento de la productividad y la competitividad del país.

La alianza cuenta con 4 ejes estratégicos en los que fundamenta sus productos y servicios: Investigación aplicada, Transferencia del conocimiento, Consultoría tecnológica y apoyo al emprendimiento.


[1] Big Data se refiere al uso de técnicas para capturar, procesar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos en un tiempo razonable. En los últimos años, Big Data se ha convertido en un tema importante en el campo de las TIC, el cual representa oportunidades de negocio y también grandes desafíos en investigación. De acuerdo a McKinsey & Co, Big Data es “la próxima frontera para la innovación, la competencia y la productividad ” y su correcto uso puede aumentar la productividad, la innovación, y la competitividad de sectores enteros de la economía.

[2] Los términos “data analytics” y “data science” se refieren al proceso (junto con los principios y métodos que lo soportan) que permiten extraer información y conocimiento valioso a partir de datos. Estos términos han cobrado gran popularidad en los años recientes, aunque los conceptos subyacentes no son nuevos. La extracción de información y conocimiento a partir de datos, es el principal objetivo de la minería de datos; área que se popularizó durante la década de los noventa. Los antecedentes van mucho más atrás, pues tanto la minería de datos como el “data analytics” se fundamentan en métodos estadísticos y de aprendizaje computacional (Machine Learning) que se han desarrollado y perfeccionado durante décadas.