Fil: Vivas, Hector L.. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Atlántica. Laboratorio de Informática Aplicada; Argentina.Fil: Muñoz Abbate, Horacio. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Atlántica. Laboratorio de Informática Aplicada; Argentina.Fil: Petroff, Marcelo. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Atlántica. Laboratorio de Informática Aplicada; Argentina.Fil: Cambarieri, Mauro. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Atlántica. Laboratorio de Informática Aplicada; Argentina.Fil: García Martínez, Nicolás. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Atlántica. Laboratorio de Informática Aplicada; Argentina.Fil: Formia, Sonia. Universidad Nacional de Río Negro. Sede Atlántica. Laboratorio de Informática Aplicada; Argentina.Universidad Nacional de Río NegroEl despliegue de sensores, la participación de los ciudadanos en las redes sociales y la generación de contenidos, entre otras razones, han producido un aumento de la información disponible en las ciudades, dando origen a un fenómeno conocido como BIG DATA. La reducción de los costos de almacenamiento y la implementación de tecnologías que antes no existían, permite almacenar cantidades muy grandes de información, con gran variedad de formatos, en tiempos cada vez mas cortos. El volumen y la diversidad involucrados han generado el surgimiento de nuevas tecnologías de bases de datos, las que comúnmente se resumen bajo el término NoSQL. Este, engloba hoy en día muchas bases de datos diferentes que ofrecen esquemas mas flexibles que el tradicional entidad-relación y trabajan mejor para manipular grandes cantidades de datos de manera eficiente para el procesamiento analítico, aunque no siempre proveen un lenguaje de consulta declarativo [1], por lo que se requiere de mayor experticia para manipular los datos. Se hace necesario definir los alcances de aplicabilidad del movimiento NoSQL al procesamiento analítico de información desde los sistemas de Inteligencia de Negocios públicos, (Business Intelligence, BI) tradicionales hasta el Big Data.