Data cleansing en entornos big data: mapeo sistemático de la literatura

Autores
Caffetti, Yanina A.; Eckert, Karina; Ruidías, Héctor J.; Vera Laceiras, María Silvia
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La tecnología Big Data tiene por objetivo la gestión de grandes volúmenes de datos e información de manera inteligente que ayude a una correcta toma de decisión. Las etapas del trabajo en Big Data incluyen muchas decisiones que deben ser tomadas por el usuario, para garantizar el éxito del objetivo propuesto, entre ellas la limpieza y pre-procesamiento de datos. El presente artículo es un Mapeo Sistemático de la Literatura, que busca identificar las metodologías, técnicas o herramientas utilizadas para el tratamiento de datos basura (dirty data) o limpieza de datos (data cleansing), en entornos Big Data. Existe, en la literatura actual, cierta escasez de publicaciones específicas, aun siendo un tema de suma relevancia para el éxito de este tipo de proyectos, donde se requiere procesamientos que cumplan con las características propias del entorno Big Data.
XXIII Workshop agentes y sistemas inteligentes (WASI)
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
data cleansing
dirty data
big data
method
treatment
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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