Recibido: 24-07-2019; 2ª versión: 17-11-2019; aceptado: 02-12-2019. RÍOS HILARIO, A.B. y FRAILE SASTRE, A. Aproximación al grado de conocimiento y aplicación de Big Data en las bibliotecas universitarias españolas. Anales de Documentación, 2020, vol. 23, nº 1. Disponible en: http://dx.doi.org/10.6018/analesdoc.390931. APROXIMACIÓN AL GRADO DE CONOCIMIENTO Y APLICACIÓN DE BIG DATA EN LAS BIBLIOTECAS UNIVERSITARIAS ESPAÑOLAS Ana Belén Ríos Hilario  Departamento de Biblioteconomía y Documentación. Universidad de Salamanca. Alberto Fraile Sastre  Departamento de Biblioteconomía y Documentación. Universidad de Salamanca. Resumen: Se analiza el grado de conocimiento e implantación de la tecnología Big Data y sus características principales en las bibliotecas universitarias españolas inscritas en REBIUN con el objetivo de observar si estas instituciones se encuentran capacitadas para la utilización y aprovechamiento de las ventajas del tratamiento masivo de datos. Los datos son obtenidos mediante un cuestionario cuya respuesta proviene de fuentes internas de las bibliotecas, a partir de los cuales se establecen una serie de conclusiones junto a unas propuestas de mejora y líneas de trabajo futuras que permitan la correcta implantación, uso y aprovechamiento del Big Data en la oferta de servicios y funciones de las bibliotecas universitarias españolas. Palabras clave: Big Data; bibliotecas universitarias. Title: APPROACH TO THE DEGREE OF KNOWLEDGE AND APPLICATION OF BIG DATA IN SPANISH UNIVERSITY LIBRARIES. Abstract: It is analyzed the degree of knowledge and implementation of Big Data technology and its main characteristics in the Spanish university libraries registered in REBIUN, with the objective of observing if these institutions are qualified for the use of the advantages of the massive data processing. The data is obtained by means of a questionnaire, whose response comes from internal sources of the libraries, from which a series of conclusions are established together with proposals for improvement and future lines of work that allow the correct implementation, use and exploitation of the Big Data in the offer of services and functions of the Spanish university libraries. Keywords: Big Data; university libraries. Copyright: © 2020 Servicio de Publicaciones de la Universidad de Murcia (Spain). Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0). 1 INTRODUCCIÓN El concepto de big data, o sus equivalentes como grandes volúmenes de datos, datos masivos o macrodatos, hace referencia a aquellos conjuntos de datos que, debido a su cantidad, complejidad y su capacidad de generación y procesamiento dificulta su tratamiento utilizando las herramientas convencionales de procesamiento, fundamentalmente las bases de datos relacionales y estadísticas (De Mauro y otros, 2016; García-Alsina, 2017). Inherentemente a la definición se encuentran las características básicas que delimitan el término: volumen, variedad y velocidad. El volumen hace referencia a la cantidad de datos generados y almacenados; la variedad se relaciona con la diversidad de los datos que a su vez proceden de fuentes muy diferentes, y la velocidad responde a que las aplicaciones que analizan estos datos requieren que la velocidad de respuesta sea lo suficientemente rápida para lograr obtener la información correcta en el momento preciso (Hernández-Pérez, 2015). A estas tres “V” se les han ido añadiendo otras muchas relacionadas con la calidad de los datos, tratamiento y gestión o prestaciones de tecnología y software. Estas características son: veracidad, valor, visualización, verificación, variabilidad y viabilidad (García-Alsina, 2017). Numerosas empresas, tanto públicas como privadas, grandes y pequeñas, así como organizaciones de todo el mundo requieren guardar y administrar adecuadamente todo este “diluvio” de datos que se generan cada día. Por lo tanto, hablamos de un entorno absolutamente relevante para muchos aspectos que afecta a diferentes campos y sectores. Como ejemplos representativos están: el sector privado, las instituciones científicas e incluso los gobiernos que han encontrado en esta tecnología su mejor baza para optimizar su toma de decisiones y sus resultados. Es  anarihi@usal.es  albertofrailesastre@usal.es