FRCU - GIBD : Grupo de Investigación en Bases de Datos
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Item Tecnologías de procesamiento de datos masivos(Instituto Tecnológico de Buenos Aires., 2017) Rivera, Ramiro Adolfo; Bracco, Luciano Joaquín; Costa Martorel, Valentín; Coto, Facundo; Cristaldo, Patricia Raquel; Ramos, Lautaro Martín Miguel; Rapesta, Natalia Daniela; Nuñez, Juan Pablo; Retamar, María Soledad; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma EdithLas grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad y la velocidad con que se generan, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y análisis. En este contexto surge el término Big Data, en referencia a características como gran volumen, velocidad y variedad de producción de los datos, y a las herramientas que se utilizan para encontrar valor en los mismos. La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en áreas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Minería de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos.Item Minería de datos aplicada a datos masivos(2016-04-14) De Battista, Anabella Cecilia; Cristaldo, Patricia Raquel; Ramos, Lautaro Martín Miguel; Nuñez, Juan Pablo; Retamar, María Soledad; Bouzenard, Daniel; Herrera, Norma EdithLas grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y an'slisis. En este contexto se comienza a hablar del término Big Data, haciendo referencia a características como gran volumen, velocidad y variedad de producción de los datos, y a las herramientas que se utilizan para encontrar valor en las mismas. La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en areas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras. Otro aspecto de interés en este tipo de análisis, es la aplicación de metodologías de gestión de proyectos de enfoque ágil en los proyectos de minería de datos, en este caso, se aplicarán metodologías específicas con el objetivo de comparar características y restricciones de cada una. En este artículo se presentan los tópicos de interés del proyecto Minería de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos.