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dc.contributor.authorMaté Jiménez, Carloses-ES
dc.date.accessioned2016-01-15T11:15:10Z-
dc.date.available2016-01-15T11:15:10Z-
dc.date.issued2014-11-01es_ES
dc.identifier.issn0003-2506es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/4873-
dc.descriptionArtículos en revistases_ES
dc.description.abstractEn nuestros días, es un hecho incuestionable la ingente cantidad de información que se genera cada segundo en nuestro planeta. Dicha información puede ser estructurada, semiestructurada o no estructurada. También puede aportar enorme valor a cualquier entidad o puede suponer un consumo excesivo de recursos humanos, informáticos, etc. El análisis inteligente (y la mayoría de las veces en tiempo real) de este tipo de información está empezando a ser un requisito innegable para la supervivencia de muchas empresas y organizaciones. Como consecuencia de ello han surgido en los últimos años términos de nuevo cuño como big data, Mapreduce, Hadoop o computación en la nube. Así, la demanda de los llamados "científicos de datos" está creciendo exponencialmente. Este artículo plantea una introducción divulgativa a todos estos términos y analiza las estructuras más conocidas para el tratamiento de los big data, así como las cuestiones legales y éticas.es-ES
dc.description.abstracten-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.sourceRevista: Anales de Mecánica y Electricidad, Periodo: 1, Volumen: online, Número: VI, Página inicial: 10, Página final: 16es_ES
dc.subject.otherInstituto de Investigación Tecnológica (IIT)es_ES
dc.titleBig data. Un nuevo paradigma de análisis de datoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.holderes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordscálculo distribuido, conjuntos de datos masivos, estadística, minería de datos.es-ES
dc.keywordsen-GB
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