Indexación y administración de grandes volúmenes de datos

Autores
Britos, Luis; Kasián, Fernando; Ludueña, Verónica; Merenda, Franco; Olivares, Diego; Printista, Marcela; Reyes, Nora Susana; Roggero, Patricia; Samat, Pablo; Figueroa, Karina; Deco, Claudia
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En la actualidad es habitual contar con grandes repositorios de datos no estructurados provenientes de distintas fuentes, los cuales son difíciles de administrar bajo el modelo relacional de base de datos. Este crecimiento sostenido tanto de la cantidad de datos en formato digital disponible, como en la variedad de los mismos, se debe a la rápida evolución de las tecnologías de la información y comunicación. Al considerar tipos de datos tales como texto libre, imágenes, audio, video, secuencias biológicas de ADN o proteínas, entre otros, las consultas no se corresponden a las habituales y forzar una estructuración podría restringir de antemano los diversos tipos de consultas que se puedan responder sobre ellos. Así, al considerar el procesamiento de grandes conjuntos de datos no estructurados y recuperar a partir de ellos información de interés, se hace evidente la necesidad de proponer nuevos modelos y herramientas para su indexación y administración. Como el objetivo de cualquier sistema de recuperación de información es obtener información valiosa para el usuario, realizando una consulta a una base de datos, para resolverla de manera eficiente es necesario contar con índices apropiados.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Bases de datos masivas
Computación de alto desempeño
Recuperación de información
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
OAI Identificador
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description En la actualidad es habitual contar con grandes repositorios de datos no estructurados provenientes de distintas fuentes, los cuales son difíciles de administrar bajo el modelo relacional de base de datos. Este crecimiento sostenido tanto de la cantidad de datos en formato digital disponible, como en la variedad de los mismos, se debe a la rápida evolución de las tecnologías de la información y comunicación. Al considerar tipos de datos tales como texto libre, imágenes, audio, video, secuencias biológicas de ADN o proteínas, entre otros, las consultas no se corresponden a las habituales y forzar una estructuración podría restringir de antemano los diversos tipos de consultas que se puedan responder sobre ellos. Así, al considerar el procesamiento de grandes conjuntos de datos no estructurados y recuperar a partir de ellos información de interés, se hace evidente la necesidad de proponer nuevos modelos y herramientas para su indexación y administración. Como el objetivo de cualquier sistema de recuperación de información es obtener información valiosa para el usuario, realizando una consulta a una base de datos, para resolverla de manera eficiente es necesario contar con índices apropiados.
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