Fichas
calidad de datos marina
Fichas del conjunto (8)
- 1BIG DATA: PROCESAMIENTO Y CALIDAD DE DATOS Gracias al desarrollo del Internet ;nuestros datos tienen mayor volumen , velocidad y variedad.Una baja calidad de datos, puede causar una mala calidad del conocimiento extraído,algunos factores pueden ser: ruido, valores perdidos,inconsistencias y un tamaño demasiado grande.
- 2smart data: gira alrededor de dos im- portantes características, la veracidad y el valor de los datos, cuyo objetivo es filtrar el ruido y mantener los datos valiosos.los cuales son necesarios para la toma de decisiones importantes. El uso de los datos: a) los datos deben ser lo que se dice, es importante la calidad de datos; b) los datos deben ser escalables para su procesamiento; c) los datos deben estar disponibles y preparados para adaptarse;estas son características para datos exactos procesables y ágiles.El objetivo de este
trabajo es presentar la importancia del pre procesamiento de datos en Big Data,también , estudiar
las herramientas y técnicas de análisis de datos que soportan la tarea del pre procesamiento
de datos masivos. - 3BIG DATA: *volumen *variedad *veracidad *valor *velocidadPROCESAMIENTO DE DATOS
Esta etapa es esencial y se encarga de la limpieza de datos, su integración, transformación y reducción para la
siguiente fase de minería de datos . - 4“La preparación de datos está formada por una serie de técnicas que tienen el objetivo de inicializar correctamente los datos que servirán de entrada para los algoritmos de minería de datos”El valor del conocimiento extraído es uno de los aspectos esenciales de Big Data.
- 5—Algunos nuevos escenarios nuevos con presencia de datos masivos son : las redes sociales, el Internet de las cosas y las industrias.
- 6La necesidad de procesar y extraer conocimiento valioso de tal inmensidad de datos se ha convertido en un desafío considerable para científicos de datos y expertos en la materia.Google diseñó MapReduce en 2003 [8] que
es considerada como la plataforma pionera
para el procesamiento de datos masivos. - 7Una contribución reseñable para el preprocesamiento de datos masivos, y en particular, para selección de atributos, es el algoritmo fast-mRMR .Son necesarios nuevos algoritmos que deben centrarse en problemas tales como la selección de instancias o el tratamiento de datos imperfectos (ruido y valores perdidos).
- 8Smart Data son datos de calidad, prestos para ser utilizados en la extracción de conocimiento y la toma de decisiones inteligente basada en datos.CONCLUSIÓN:
¡Decisiones
de calidad deben estar soportadas
por datos de calidad!