La velocidad con la que fluyen los datos también es un factor relevante para delimitar la información en el marco del Big Data, por ende la creación, el flujo constante en tiempo real y su utilización determina la naturaleza de la información (Gartner, 2011; Reimsbach-Kounatze, 2015). Claros ejemplos de lo precedente es la información de redes sociales y las miles de transacciones financieras que se pueden realizar en cuestión de minutos. Por fuentes estructuradas se entienden, los datos que poseen campos fijos, definidos y ordenados.
Organizar dicha información manualmente es una tarea muy costosa en términos de tiempo y recursos (habría que clasificar cerca de seiscientos cincuenta y cuatro cero registros de cada una de las ocupaciones correspondientes), por este motivo se ha recurrido al empleo de Web Services16 y a la busca de patrones o palabras clave para identificar a qué categoría ocupacional corresponden los anuncios de las vacantes. En primer lugar, es necesario hacer una depuración del título de la plaza libre variable que tienen en común todas y cada una de las fuentes de información por medio de la minería de texto se hace la eliminación de palabras que no contengan información sobre el perfil ocupacional, por poner un ejemplo, «urgente», «se solicita», «necesario»; las preposiciones de la lengua castellana, nombres de empresas y los ayuntamientos y departamentos del país, entre otras.
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