Diferencia entre revisiones de «Macrodatos»
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[[Archivo:Viegas-UserActivityonWikipedia.gif|thumb|Un sistema de representación [http://www.research.ibm.com/visual/projects/chromogram.html creado por IBM] que muestra macrodatos que consisten en las ediciones de Wikipedia realizadas por el bot Pearle, mostrando su visualización más racional al ser acompañada de colores y posiciones en su representación.]]
'''''Big data''''', '''macrodatos''',<ref>{{Cita noticia|título=macrodatos e inteligencia de datos, alternativas a big data|url=http://www.fundeu.es/recomendacion/macrodatosalternativa-abig-data-1582/|fechaacceso=11 de abril de 2017}}</ref> '''datos masivos''', '''inteligencia de datos''' o '''datos a gran escala''' es un concepto que hace referencia a un [[conjuntos de datos]] tan grandes que [[aplicación informática|aplicaciones informáticas]] tradicionales de [[procesamiento de datos]] no son suficientes para tratar con ellos y los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos. Los textos científicos en español con frecuencia se usa directamente el término en inglés ''big
La disciplina dedicada a los datos masivos se enmarca en el sector de las [[tecnologías de la información y la comunicación]]. Esta disciplina se ocupa de todas las actividades relacionadas con los sistemas que manipulan grandes [[conjunto de datos|conjuntos de datos]]. Las dificultades más habituales vinculadas a la gestión de estas cantidades de datos se centran en la recolección y el almacenamiento,<ref>Kusnetzky, Dan. What is "Big Data?". ZDNet. http://blogs.zdnet.com/virtualization/?p=1708</ref> búsqueda, compartición, análisis,<ref>Vance, Ashley. Start-Up Goes After Big Data With Hadoop Helper. New York Times Blog. 22 de abril de 2010. http://bits.blogs.nytimes.com/2010/04/22/start-up-goes-after-big-data-with-hadoop-helper/?dbk</ref> y visualización. La tendencia a manipular enormes cantidades de datos se debe a la necesidad en muchos casos de incluir dicha información para la creación de informes estadísticos y modelos predictivos utilizados en diversas materias, como los análisis de negocio, publicitarios, los datos de enfermedades infecciosas, el espionaje y seguimiento a la población o la lucha contra el crimen organizado.<ref>Cukier, K. (25 February 2010). «Data, data everywhere».'' The Economist''. http://www.economist.com/specialreports/displaystory.cfm?story_id=15557443</ref>
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