Analítica de datos masivos
Big data: datos masivos. Primera entrega
- Video:Analítica de datos masivos: una guía de 30 min para aplicar
- Fuente:YouTube
Interactive Visual Big Data Analytics for Large Area Farm Biosecurity Monitoring: i-EKbase System
Analítica de datos masivos visual interactiva para el monitoreo de bioseguridad de granjas de gran superficie. Sistema i-EKbase
En esta investigación se desarrolló una aplicación novedosa de detección de enfermedades de hojas para ensaladas mediante una combinación de analítica de datos masivos y la detección multidimensional de campo. Se propone un análisis inteligente de datos masivos basado en la computación en la nube y una plataforma de analítica visual interactiva para predecir puntos críticos en granjas con una alta probabilidad de amenazas potenciales de bioseguridad.
Esta ponencia fue preparada por Ritaban Dutta, Heiko Mueller, Daniel Smith, Aruneema Das y Jagannath Aryal para Workshop on Big Data, Streams and Heterogeneous Source Mining: Algorithms, Systems, Programming Models and Applications (BigMine 2015) (Sydney, Australia, 10 de agosto de 2015). Se encuentra incluido en sus Proceedings (vol. 41) (PLMR Press, 9-18), editados por Wei Fan, Albert Bifet, Qiang Yang y Philip Yu. Correos de contacto: [email protected].
Effects of Pros and Cons of Applying Big Data Analytics to Consumers Responses in an E-Commerce Context
Efectos de los pros y contras de aplicar analítica de datos masivos a las respuestas de consumidores en un contexto de comercio electrónico
La analítica de datos masivos ha llamado la atención de expertos e investigadores para estudiar sus impactos en los valores empresariales. Sin embargo, existe una carencia de investigaciones que ayuden a entender las perspectivas de los consumidores y su comportamiento frente a la aplicación de esta herramienta. En este estudio se exploran y determinan los pros y contras de aplicar analítica de datos masivos y sus efectos en las respuestas de los consumidores en un entorno de comercio electrónico.
Este documento fue elaborado por Thi Mai Le y Shu-Yi Liaw (National Pingtung University of Science and Technology, Pingtung, Taiwán) para Sustainability (vol. 9, núm. 5, 2017, art. 798, 19 págs.), publicación internacional e interdisciplinaria vinculada a MDPI, plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected].
