Data cleansing en entornos big data: mapeo sistemático de la literatura
La tecnología Big Data tiene por objetivo la gestión de grandes volúmenes de datos e información de manera inteligente que ayude a una correcta toma de decisión. Las etapas del trabajo en Big Data incluyen muchas decisiones que deben ser tomadas por el usuario, para garantizar el éxito del objetivo...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/149406 |
| Aporte de: |
| Sumario: | La tecnología Big Data tiene por objetivo la gestión de grandes volúmenes de datos e información de manera inteligente que ayude a una correcta toma de decisión. Las etapas del trabajo en Big Data incluyen muchas decisiones que deben ser tomadas por el usuario, para garantizar el éxito del objetivo propuesto, entre ellas la limpieza y pre-procesamiento de datos. El presente artículo es un Mapeo Sistemático de la Literatura, que busca identificar las metodologías, técnicas o herramientas utilizadas para el tratamiento de datos basura (dirty data) o limpieza de datos (data cleansing), en entornos Big Data. Existe, en la literatura actual, cierta escasez de publicaciones específicas, aun siendo un tema de suma relevancia para el éxito de este tipo de proyectos, donde se requiere procesamientos que cumplan con las características propias del entorno Big Data. |
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