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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/150

Título: Tratamiento de Grandes Volúmenes de Datos en Ciudades Inteligentes Una Propuesta de Big Data con NoSQL
Autor(es): Vivas, Héctor Luis
Cambarieri, Mauro Germán
Petroff, Marcelo
García Martínez, Nicolás
Formia, Sonia
Muñoz Abbate, Horacio
Fecha de publicación: 2015
Editorial: Universidad Nacional de Río Negro
Citación: Formia, S., Vivas, H. L., Muñoz Abbate, H., García Martínez, N., Cambarieri, M. & Petroff, M. (2015). Tratamiento de Grandes Volúmenes de Datos en Ciudades Inteligentes Una Propuesta de Big Data con NoSQL. Universidad Nacional de Río Negro. URL: http://hdl.handle.net/20.500.12049/150
Resumen: El despliegue de sensores, la participación de los ciudadanos en las redes sociales y la generación de contenidos, entre otras razones, han producido un aumento de la información disponible en las ciudades, dando origen a un fenómeno conocido como BIG DATA. La reducción de los costos de almacenamiento y la implementación de tecnologías que antes no existían, permite almacenar cantidades muy grandes de información, con gran variedad de formatos, en tiempos cada vez mas cortos. El volumen y la diversidad involucrados han generado el surgimiento de nuevas tecnologías de bases de datos, las que comúnmente se resumen bajo el término NoSQL. Este, engloba hoy en día muchas bases de datos diferentes que ofrecen esquemas mas flexibles que el tradicional entidad-relación y trabajan mejor para manipular grandes cantidades de datos de manera eficiente para el procesamiento analítico, aunque no siempre proveen un lenguaje de consulta declarativo [1], por lo que se requiere de mayor experticia para manipular los datos. Se hace necesario definir los alcances de aplicabilidad del movimiento NoSQL al procesamiento analítico de información desde los sistemas de Inteligencia de Negocios públicos, (Business Intelligence, BI) tradicionales hasta el Big Data.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.12049/150
Aparece en las colecciones: Artículos
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