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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/3020| Título: | Estudio de Mapeo Sistemático en el Problema de la Variedad en Sistemas Big Data |
| Autor: | Ramirez Gervacio, Daniel%921749 |
| metadata.dc.subject.other: | Big Data, frameworks, mapeo sistemático |
| Data: | 2021-01-15 |
| Editora: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Descrição: | Actualmente el término Big Data no solo hace referencia a la gran cantidad de datos, sino que también hace referencia a la información que no se puede procesar o analizar utilizando procesos o herramientas tradicionales debido a 3 características: el volumen, la velocidad y la variedad. El constante aumento de información que se genera en la actualidad y el desarrollo de nuevas tecnologías han traído consigo un crecimiento exponencial de nuevos tipos de datos, los cuales son difíciles de procesar con herramientas o frameworks previos al surgimiento de Big Data. Sin embargo, el mayor problema en el análisis de Big Data no es la gran cantidad de datos (Volumen), sino la dificultad de analizar los diferentes tipos de datos (Variedad). El presente documento tiene como objetivo evidenciar el estatus en cuanto al uso de herramientas, frameworks y metodologías utilizadas en el problema de la variedad en Big Data. Para esto se llevó a cabo un estudio de mapeo sistemático, que inició con una pregunta de investigación principal hasta llegar a la búsqueda, selección y clasificación de estudios relevantes. Una de las finalidades de este trabajo de investigación es permitir guiar futuras investigaciones, de tal forma que pueda ser utilizado como referencia de línea base. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece nas colecções: | Tesis de Maestría en Computación |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| MC_Daniel_Ramirez_Gervacio_2021.pdf | Tesis | 4.21 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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