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, dos mil quince). Claros ejemplos de lo precedente 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 comprenden, los datos que poseen campos fijos, definidos y ordenados.
Organizar dicha información manualmente es una labor muy costosa en términos de tiempo y recursos (habría que clasificar cerca de 654 cero registros de cada una de las ocupaciones correspondientes), 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 vacantes. 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 a través 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 castellana, nombres de empresas y los municipios y departamentos del país, entre otras.
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