Enfoques modernos para el análisis masivo de datos

El análisis masivo de datos se ha convertido en un enfoque crítico para permitir la toma de decisiones empresariales basadas en datos en la economía actual. El procesamiento distribuido es una Técnica profesional clave que ofrece la capacidad de gestionar y analizar grandes cantidades de datos utilizando nodos interconectados. Entre las numerosas ventajas de este enfoque se encuentran la escalabilidad, la tolerancia a fallos y la posibilidad de mantener la eficiencia a través del procesamiento paralelo. En los tiempos modernos, dada la capacidad de las metodologías Agile Lean Six Sigma para mejorar la calidad de trabajo y, por lo tanto, la eficiencia de procesamiento de Big Data es clave explorar los conceptos básicos del fundamento distribuido, su evolución tecnológica, aplicaciones comerciales e impulsores modernos.

• Autores: Salazar Lagares, Juan Felipe; Macias Barreto, Noelia Sofia
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/5124
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5124
• Palabra clave: Procesamiento distribuido; Análisis masivo de datos; Eficiencia; Big Data; Metodologías modernas; Agile; Lean Six Sigma; Aplicaciones prácticas; Escalabilidad; Tolerancia a fallos; Toma de decisiones; Calidad de vida en el trabajo; Mejoramiento de procesos
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)