Big data para sistemas de información geográfica (SIG)
El crecimiento en el volumen de datos generados por diferentes sistemas y actividades cotidianas en la sociedad ha forjado la necesidad desde la Ingeniería modificar, optimizar y generar métodos y modelos de almacenamiento y tratamiento de datos que suplan las falencias que presentan las bases de da...
- Autores:
-
Corporación Universidad de la Costa
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/6765
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- Palabra clave:
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Bases de datos
Big data
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El crecimiento en el volumen de datos generados por diferentes sistemas y actividades cotidianas en la sociedad ha forjado la necesidad desde la Ingeniería modificar, optimizar y generar métodos y modelos de almacenamiento y tratamiento de datos que suplan las falencias que presentan las bases de datos y los sistemas de gestión de datos tradicionales. Respondiendo a esto surgió la implementación de Big Data, término que incluye diferentes tecnologías asociadas a la administración y el procesamiento de grandes volúmenes de datos provenientes de diferentes fuentes y que se generan con rapidez. De esta manera, herramientas como los Sistemas de Información Geográfica (SIG) constituyen una herramienta innovadora para el almacenamiento de información general y específica de nuestro entorno. Esta enorme cantidad de datos, así como los datos que se generarán a futuro con la evolución de los SIG, acarrean la necesidad de contar con profesionales en el ámbito de la Ingeniería idóneos y con amplias competencias en sistemas de gestión de datos mejorados |
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Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) (Vol. 10943 LNCS). https://doi.org/10.1007/978-3-319-93803-5_63Chávez Porras, Álvaro, Pinzón Uribe, L., & Velasquez Castiblanco, Y. (2017). Análisis comparativo de ensayos de Fito-remediación en lodos de lixiviado aplicando Análisis Envolvente de Datos. INGE CUC, 13(2), 79-83. https://doi.org/10.17981/ingecuc.13.2.2017.07Ardila Gamboa, C., & Ballesteros Riveros, F. (2018). Análisis Envolvente de Datos (DEA) para medir el desempeño relativo basado en indicadores de una red de abastecimiento con Logística Inversa. INGE CUC, 14(2), 137-146. https://doi.org/10.17981/ingecuc.14.2.2018.13Ardila Gamboa, C., & Ballesteros Riveros, F. (2018). Análisis Envolvente de Datos (DEA) para medir el desempeño relativo basado en indicadores de una red de abastecimiento con Logística Inversa. INGE CUC, 14(2), 137-146. https://doi.org/10.17981/ingecuc.14.2.2018.13Segura, E. 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