Big Data Analytics

Big Data Analytics

1. Problemas

   • Generación colosal de datos no estructurados
   • La minería de uso considera los detalles del usuario, el registro del usuario, las consultas del usuario, las cookies, los registros del servidor, el navegador y el proxy.
   • MManalytics es desafiante y tedioso debido a la variabilidad en los tipos de datos multimedia.
   • Los enfoques deben adaptarse para cumplir con las limitaciones de tiempo, el ruido de los datos y los atributos de dinámica de las redes sociales
   • El análisis de datos móviles se enfrenta a desafíos como el ruido, la redundancia de datos, el reconocimiento de la ubicación y el conocimiento de la actividad.
   • El análisis móvil debe facilitar la toma inteligente de decisiones en tiempo real

2. Desafíos

   • Las tecnologías Hadoop han alcanzado una notable popularidad y éxito y deben adaptarse al crecimiento de datos
   • Desafíos en la recopilación de datos, el almacenamiento de datos, el procesamiento de datos, el análisis de datos y la representación de resultados
   • Los conjuntos de datos de gran volumen generan innumerables clases de salida y parámetros
   • La integración de tipos de datos heterogéneos para procesos de aprendizaje automático