Simulación y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos

El crecimiento en el volúmen de datos, así como en la heterogeneidad de los tipos de datos que existen en el mundo ha crecido exponencialmente en la última década. Esto implica dos grandes desafíos para la comunidad científica: (1) cómo procesar esos datos lo más rápido y eficiente posible y (2) có...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Barrionuevo, Mercedes, Castro, Alicia, Gil Costa, Graciela Verónica, Labella, Danilo, Loor, Fernando, Printista, Alicia Marcela, Tissera, Cristian, Trabes, Guillermo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164005
Aporte de:
id I19-R120-10915-164005
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1640052024-03-19T20:04:37Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164005 Simulación y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos Barrionuevo, Mercedes Castro, Alicia Gil Costa, Graciela Verónica Labella, Danilo Loor, Fernando Printista, Alicia Marcela Tissera, Cristian Trabes, Guillermo 2023-04 2023 2024-03-19T16:35:04Z es Ciencias Informáticas grandes volúmenes de datos procesamiento eficiente Análisis de datos simulación resiliencia El crecimiento en el volúmen de datos, así como en la heterogeneidad de los tipos de datos que existen en el mundo ha crecido exponencialmente en la última década. Esto implica dos grandes desafíos para la comunidad científica: (1) cómo procesar esos datos lo más rápido y eficiente posible y (2) cómo obtener información a través de dichos datos. Por otro lado, este gran volúmen de datos brinda una oportunidad única en el área de modelado y simulación. Estos datos pueden ser utilizados para generar modelos de diferentes situaciones y aplicaciones que puedan ser validados y posteriormente escalados. En este trabajo, se presentan los objetivos, trabajo realizado y desafíos que aborda el grupo de investigación de la Universidad Nacional de San Luis, para abordar los temas que involucran el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, para realizarlo en forma eficiente de forma tal de reducir los tiempos de ejecución, evitar saturar los recursos, balancear la carga de trabajo y reducir consumos de energía, así como para obtener información efectiva de esos datos que puedan ser utilizados para la toma de decisiones utilizando técnicas de ciencias de datos y finalmente utilizar esos datos para generar modelos de simulación que permitan analizar situaciones que no son factibles de ser implementadas en la realidad por temas de costos, disponibilidad de recursos, etc. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
grandes volúmenes de datos
procesamiento eficiente
Análisis de datos
simulación
resiliencia
spellingShingle Ciencias Informáticas
grandes volúmenes de datos
procesamiento eficiente
Análisis de datos
simulación
resiliencia
Barrionuevo, Mercedes
Castro, Alicia
Gil Costa, Graciela Verónica
Labella, Danilo
Loor, Fernando
Printista, Alicia Marcela
Tissera, Cristian
Trabes, Guillermo
Simulación y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos
topic_facet Ciencias Informáticas
grandes volúmenes de datos
procesamiento eficiente
Análisis de datos
simulación
resiliencia
description El crecimiento en el volúmen de datos, así como en la heterogeneidad de los tipos de datos que existen en el mundo ha crecido exponencialmente en la última década. Esto implica dos grandes desafíos para la comunidad científica: (1) cómo procesar esos datos lo más rápido y eficiente posible y (2) cómo obtener información a través de dichos datos. Por otro lado, este gran volúmen de datos brinda una oportunidad única en el área de modelado y simulación. Estos datos pueden ser utilizados para generar modelos de diferentes situaciones y aplicaciones que puedan ser validados y posteriormente escalados. En este trabajo, se presentan los objetivos, trabajo realizado y desafíos que aborda el grupo de investigación de la Universidad Nacional de San Luis, para abordar los temas que involucran el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, para realizarlo en forma eficiente de forma tal de reducir los tiempos de ejecución, evitar saturar los recursos, balancear la carga de trabajo y reducir consumos de energía, así como para obtener información efectiva de esos datos que puedan ser utilizados para la toma de decisiones utilizando técnicas de ciencias de datos y finalmente utilizar esos datos para generar modelos de simulación que permitan analizar situaciones que no son factibles de ser implementadas en la realidad por temas de costos, disponibilidad de recursos, etc.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Barrionuevo, Mercedes
Castro, Alicia
Gil Costa, Graciela Verónica
Labella, Danilo
Loor, Fernando
Printista, Alicia Marcela
Tissera, Cristian
Trabes, Guillermo
author_facet Barrionuevo, Mercedes
Castro, Alicia
Gil Costa, Graciela Verónica
Labella, Danilo
Loor, Fernando
Printista, Alicia Marcela
Tissera, Cristian
Trabes, Guillermo
author_sort Barrionuevo, Mercedes
title Simulación y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos
title_short Simulación y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos
title_full Simulación y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos
title_fullStr Simulación y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos
title_full_unstemmed Simulación y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos
title_sort simulación y análisis eficiente de grandes volúmenes de datos
publishDate 2023
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/164005
work_keys_str_mv AT barrionuevomercedes simulacionyanalisiseficientedegrandesvolumenesdedatos
AT castroalicia simulacionyanalisiseficientedegrandesvolumenesdedatos
AT gilcostagracielaveronica simulacionyanalisiseficientedegrandesvolumenesdedatos
AT labelladanilo simulacionyanalisiseficientedegrandesvolumenesdedatos
AT loorfernando simulacionyanalisiseficientedegrandesvolumenesdedatos
AT printistaaliciamarcela simulacionyanalisiseficientedegrandesvolumenesdedatos
AT tisseracristian simulacionyanalisiseficientedegrandesvolumenesdedatos
AT trabesguillermo simulacionyanalisiseficientedegrandesvolumenesdedatos
_version_ 1807222705262428160