Datos secundarios y análisis big data

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от Oscar Julian Rodriguez Cardenas

Datos secundarios y análisis big data

Sistemas de apoyo de decisiones

decisiones (SAD) está diseñado para satisfacer las necesidades y estilos de decisores individuales. En teoría, un SAD representa casi lo último en gestión de datos.

Sistemas de información geográfica

(SIG) brinda tanto un medio para mantener bases de datos geográficos como una herramienta capaz de complejo análisis espacial para dar información a una base de datos como el Big Data.

Análisis del Big Data

es la acumulación y análisis de enormes cantidades de información, ya que incluso se habla de dos tipos de Discernimientos: Discernimientos más profundos y Discernimientos más amplios

Discernimientos más amplios

toma en cuenta todos los datos, estructurados y no estructurados, para conocer las complejas, evolutivas e interrelacionadas condiciones a fin de producir discernimientos más precisos

Discernimientos más profundos

tienen discernimientos sobre todos los individuos, todos los productos, todas las partes, todos los eventos y todas las transacciones.

La Minería de Datos

uso de software estadístico y otros programas avanzados para descubrir patrones no obvios ocultos en una base de datos.

implica buscar patrones interesantes y seguir el rastro de los datos donde quiera que lleven.

Creación de una base de datos interna

colección organizada de información estructurada, o datos, típicamente almacenados electrónicamente en un sistema de computadora. Una base de datos es usualmente controlada por un sistema de gestión de base de datos (DBMS).

Datos primarios

Datos nuevos recopilados para ayudar a resolver el problema bajo investigación.

Datos secundarios

Datos que han sido previamente recopilados

Ventajas

Los datos secundarios pueden ayudar a aclarar o redefinir el problema durante el proceso de la investigación exploratoria Los datos secundarios pueden alertar al investigador de mercados de problemas y/o dificultades potenciales. Los datos secundarios pueden proporcionar información contextual necesaria y aumentar la credibilidad del informe de investigación Los datos secundarios pueden aportar el marco muestral.

Limitaciones

Falta de disponibilidad: Para algunas preguntas de investigación, sencillamente no hay datos disponibles. Falta de relevancia: No es raro que datos secundarios se expresen en unidades de medida que no pueden ser usadas por el investigador. Imprecisión: Los usuarios de datos secundarios deben evaluar siempre la precisión de los datos. Insuficiencia: Un investigador puede determinar qué datos disponibles son relevantes y exactos pero insuficientes para tomar una decisión o resolver un problema