La velocidad con la que fluyen los datos también es un factor relevante para acotar la información en el marco del Big Data, por tanto la creación, el flujo incesante 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 y miles de transacciones financieras que se pueden realizar en cuestión de minutos. Por fuentes estructuradas se comprenden, los datos que contienen 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 pertinentes), por este motivo se ha recurrido al uso de Web Services16 y a la busca de patrones o bien palabras clave para identificar a qué categoría ocupacional corresponden los anuncios de las plazas libres. Primeramente, es necesario hacer una depuración del título de la vacante variable que tienen en común todas y cada una de las fuentes de información por medio de la minería de texto se hace la supresión de palabras que no contengan información sobre el perfil ocupacional, por ejemplo, «urgente», «se solicita», «necesario»; las preposiciones de la lengua castellana, nombres de empresas y los ayuntamientos y departamentos del país, entre otras muchas.
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