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<!DOCTYPE html>
<html>
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<title> PWA | Las 7V</title>
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<div class="row">
<div >
<h2>
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<p class="animate__animated animate__bounce" align="center">Las grandes V del Big Data</p>
<img src="public/img/big-data-v.gif" alt="funny GIF" width="100%">
</h2>
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<div class="text_center">
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<h4>Volumen</h4>
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Como su propio nombre indica, cuando hablamos de Big Data nos referimos <strong> grandes volúmenes de datos</strong>. Así que la cantidad de datos que recibas importa. Pueden ser datos de valor desconocido, como los datos sobre el número de clics en un sitio web o una aplicación móvil. Para algunas empresas pueden ser decenas de terabytes de datos, mientras que para otras pueden ser cientos de petabytes. O es posible que sepas exactamente la fuente y el valor de los datos que recibes, pero aun así vas a recibir grandes volúmenes a diario.
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<h4>Velocidad</h4>
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La velocidad es la gran V que representa<strong> lo rápido que se reciben y tratan los datos</strong>. Si los datos se transfieren directamente a la memoria y no se escriben en un disco, la velocidad será mayor y, como consecuencia, operarás mucho <strong> más deprisa y los datos se proporcionarán prácticamente en tiempo real</strong>. Pero para esto también hace falta una forma de evaluar los datos en tiempo real. La velocidad es también la gran V más importante en ámbitos como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
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<h4>Variedad</h4>
<br>
La variedad se refiere a <strong> los tipos de datos que están disponibles.</strong> Cuando trabajas con tantos datos, debes saber que muchos de ellos son no estructurados y semiestructurados (texto, audio, vídeo, etc.). Habrá que <strong>procesar aún más los metadatos</strong> para que todos puedan entenderlos.
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<h4>Valor</h4>
<br>
Como decimos, <strong>no todos los datos citados tienen valor</strong>: y pueden utilizarse para tomar decisiones comerciales. Es importante conocer el valor de los datos que tienes a tu disposición. Tendrás que <strong>establecer una forma de limpiar los datos</strong> y confirmar que son relevantes para el propósito que tienes en mente.
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<h4>Variabilidad</h4>
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Cuando tienes muchos datos, en realidad puedes <strong>lo exactos que son los datos del conjunto de datos.</strong>y formatearlos de distintas maneras. No es fácil recoger tantos datos, analizarlos y gestionarlos de la manera más adecuada, así que lo normal es usarlos varias veces. Eso es lo que significa la variabilidad: la opción de utilizar los datos con distintos fines.
<br>
<br>
<h4>Veracidad</h4>
<br>
La veracidad se refiere a <strong>utilizarlos con muy distintos fines</strong>Puedes recopilar muchos datos de redes sociales o sitios web, pero ¿cómo puedes asegurarte de que los datos son exactos y correctos? Si usas datos de mala calidad sin comprobarlos, puedes tener problemas. Los datos inciertos pueden dar lugar a análisis imprecisos y llevarte a tomar decisiones equivocadas. Así que siempre debes <strong>comprobar los datos</strong> y cerciorarte de disponer de suficientes datos precisos para obtener resultados válidos y relevantes.
</span>
</p>
</div>
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</div>
</div>
</div>
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<p class="h4">© AWP2021</p>
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