La velocidad con la que fluyen los datos asimismo es un factor relevante para acotar la información en el marco del Big Data, en consecuencia 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 de transacciones financieras que se pueden realizar en cuestión de minutos. Por fuentes estructuradas se comprenden, los datos que poseen campos fijos, definidos y ordenados.
Organizar dicha información manualmente es una labor muy costosa en concepto de tiempo y recursos (habría que clasificar en torno a 654 000 registros de cada una de las ocupaciones pertinentes), por esta razón se ha recurrido al uso de Web Services16 y a la busca de patrones o palabras clave para identificar a qué categoría ocupacional corresponden los anuncios de las plazas libres. Primeramente, es preciso hacer una depuración del título de la plaza libre variable que tienen en común todas 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 ejemplo, «urgente», «se solicita», «necesario»; las preposiciones de la lengua española, nombres de empresas y los municipios y departamentos del país, entre otras.
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