La velocidad con la que fluyen los datos asimismo es un factor relevante para definir la información en el marco del Big Data, por lo tanto 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 anterior es la información de redes sociales y las miles y miles de transacciones financieras que se pueden efectuar en cuestión de minutos. Por fuentes estructuradas se entienden, los datos que contienen campos fijos, definidos y ordenados.
Organizar dicha información manualmente es una tarea muy costosa en concepto de tiempo y recursos (habría que clasificar en torno a seiscientos cincuenta y cuatro cero registros de cada una de las ocupaciones correspondientes), por ello se ha recurrido al empleo de Web Services16 y a la búsqueda de patrones o bien palabras clave para identificar a qué categoría ocupacional corresponden los anuncios de las plazas libres. En primer lugar, es preciso 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 supresión 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 ayuntamientos y departamentos del país, entre otras.
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