{"id":4074,"date":"2020-10-30T20:02:06","date_gmt":"2020-10-30T19:02:06","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/data-mining-und-big-data-fuer-unternehmen\/"},"modified":"2025-10-09T12:24:46","modified_gmt":"2025-10-09T10:24:46","slug":"la-mineria-de-datos-y-los-grandes-datos-para-las-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/es\/data-mining-und-big-data-fuer-unternehmen\/","title":{"rendered":"La miner\u00eda de datos y los grandes datos para las empresas"},"content":{"rendered":"<p>El bigdata se est\u00e1 convirtiendo cada vez m\u00e1s en un reto para las grandes empresas. El t\u00e9rmino \"Big Data\" es una met\u00e1fora de una monta\u00f1a de datos sin valor en la que hay que buscar el conocimiento. La miner\u00eda de bigdatos describe los m\u00e9todos estad\u00edsticos utilizados para buscar tendencias, conexiones cruzadas y nuevos datos. <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/personenbezogene-daten-sozialen-netzwerken\/\">Datos<\/a> se busca en los datos de masa. El tratamiento manual de estos enormes conjuntos de datos no es posible, por lo que hay que utilizar m\u00e9todos asistidos por ordenador. Estos m\u00e9todos tambi\u00e9n pueden utilizarse para cantidades de datos m\u00e1s peque\u00f1as. La extracci\u00f3n de datos suele referirse \u00fanicamente a la etapa de an\u00e1lisis dentro del proceso.<\/p>\n<h2>La miner\u00eda de datos y los grandes datos<\/h2>\n<p>Con la miner\u00eda de datos, se pueden examinar cantidades considerables de datos mediante programas asistidos por ordenador. El t\u00e9rmino \"miner\u00eda de datos\" es algo enga\u00f1oso, ya que no se trata de generar datos, sino de extraer conocimientos de los datos. El t\u00e9rmino se ha hecho popular principalmente porque es corto y preciso. En general, la extracci\u00f3n de datos puede describirse como un proceso en el que se extraen conocimientos que antes se desconoc\u00edan y que se consideran potencialmente \u00fatiles. Bigdata se utiliza para describir cantidades de datos que son demasiado complejas o grandes o que simplemente cambian con demasiada rapidez. Por lo tanto, la entrada manual o el procesamiento con m\u00e9todos cl\u00e1sicos es imposible. Los bigdatos recopilados que se utilizar\u00e1n para la extracci\u00f3n de datos pueden proceder de todas las fuentes posibles. \u00c9stos van desde la comunicaci\u00f3n electr\u00f3nica de las empresas y las autoridades hasta los registros de los sistemas de vigilancia. El deseo de analizar bigdatos para utilizar los conocimientos adquiridos entra a menudo en conflicto con los derechos personales de otras personas, por lo que es aconsejable protegerse de antemano.<\/p>\n<h2>Miner\u00eda de datos y grandes datos: M\u00e9todos convencionales<\/h2>\n<p>La miner\u00eda de datos de Big Data implica el an\u00e1lisis de selecciones y colecciones de datos. Se eliminan los conjuntos de datos incompletos y se a\u00f1aden las fuentes importantes o los valores de comparaci\u00f3n. A continuaci\u00f3n, se buscan en los datos patrones de comportamiento espec\u00edficos y se presentan los resultados obtenidos. Estos son examinados y evaluados por expertos para poder decidir si se puede alcanzar el objetivo previsto. Los conocimientos adquiridos se incorporan a nuevas investigaciones o se utilizan como par\u00e1metros de comparaci\u00f3n para que los resultados de la siguiente b\u00fasqueda sean a\u00fan m\u00e1s precisos. Si bien la miner\u00eda de datos en Bigdata se utilizaba principalmente en el \u00e1mbito de la inform\u00e1tica en \u00e9pocas anteriores, cada vez son m\u00e1s las empresas que se interesan por los m\u00e9todos utilizados y el considerable potencial de Bigdata. En el sector financiero, la miner\u00eda de datos se utiliza para la detecci\u00f3n de fraudes y la verificaci\u00f3n de facturas. En la calificaci\u00f3n crediticia, el Bigdata se utiliza para calcular la probabilidad de impago. En <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/warum-geschaefte-aus-der-fussgaengerzone-auch-online-eine-praesenz-zeigen-sollten\/\">Marketing<\/a> La miner\u00eda de datos se utiliza para calcular el comportamiento de compra de los clientes y qu\u00e9 medidas publicitarias interesan a los clientes potenciales. En las tiendas online se analizan los carros de la compra y luego se modifican los precios y la colocaci\u00f3n de los productos. Adem\u00e1s, se pueden buscar grupos objetivo para campa\u00f1as publicitarias y examinar los perfiles de los clientes. En Internet, el Bigdata Mining se utiliza para detectar ataques, recomendar servicios y analizar las redes sociales. Otros \u00e1mbitos de aplicaci\u00f3n son, por ejemplo, la medicina, la bibliometr\u00eda y la enfermer\u00eda.<\/p>\n<h2>Cosas que hay que saber sobre Bigdata y la miner\u00eda de datos<\/h2>\n<p>El bigdata o la miner\u00eda de datos puede considerarse una disciplina neutral a nivel cient\u00edfico. En la miner\u00eda de datos se pueden analizar datos de todas las fuentes imaginables. Sin embargo, en cuanto los datos se refieren a una persona, pueden surgir r\u00e1pidamente conflictos morales y legales. En su mayor\u00eda no se refieren al an\u00e1lisis de los datos, sino s\u00f3lo al proceso de extracci\u00f3n. Los datos que no han sido suficientemente anonimizados pueden, en determinadas circunstancias, ser asignados a personas concretas. Por lo tanto, al realizar la miner\u00eda de datos de Bigdata, siempre se debe tener cuidado de garantizar que los datos se anonimizan de tal manera que no se puedan extraer conclusiones sobre individuos o grupos de individuos. Adem\u00e1s de los conflictos jur\u00eddicos, cabe se\u00f1alar que se plantean cuestiones morales. Es cuestionable que se autorice a los ordenadores a dividir a las personas en \"categor\u00edas\" o \"clases\". En la extracci\u00f3n de datos, por ejemplo, las personas se presentan como solventes o no solventes. En general, hay que se\u00f1alar que el proceso en s\u00ed mismo es extremadamente neutro y an\u00f3nimo. El procedimiento desconoce las consecuencias y probabilidades del c\u00e1lculo. Sin embargo, en cuanto la gente se ve confrontada con los datos en t\u00e9rminos reales, por ejemplo por Schufa, esto puede provocar reacciones alienadas, ofendidas o sorprendidas. En el gigante de los motores de b\u00fasqueda Google, en <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/so-gehts-google-analytics-in-wordpress-einbinden-und-anonymisieren\/\">Google Analytics<\/a> Se proporcionaron datos sobre los grupos objetivo de los operadores del sitio web.<\/p>\n<h2>Oportunidades y perspectivas de futuro<\/h2>\n<p>En el mundo globalizado, la extracci\u00f3n de datos de Big Data es cada vez m\u00e1s relevante. En el pasado, las empresas americanas pod\u00edan determinar si sus clientes estaban embarazadas o no bas\u00e1ndose en su comportamiento de compra. Sobre la base de estos hallazgos, se enviaron vales y consejos de compra de manera selectiva, lo que increment\u00f3 las ventas. Debido a la naturaleza de las compras fue posible incluso predecir la fecha de nacimiento, aunque no al d\u00eda. La extracci\u00f3n de datos de Big Data es de gran importancia para las empresas hoy en d\u00eda. A trav\u00e9s de la extracci\u00f3n de datos espec\u00edficos de Big Data, se pueden obtener importantes conocimientos sobre los usuarios y clientes potenciales. La miner\u00eda de datos conduce en \u00faltima instancia a mayores ventas y beneficios y por lo tanto ser\u00e1 a\u00fan m\u00e1s importante en el futuro. No es de extra\u00f1ar: en el mundo globalizado y t\u00e9cnicamente inteligente, la recopilaci\u00f3n de datos es ahora normal y ser\u00e1 a\u00fan m\u00e1s importante en el futuro pr\u00f3ximo.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bigdata wird f\u00fcr gro\u00dfe Konzerne zunehmend zu einer Herausforderung. Der Begriff &#8222;Big Data&#8220; steht als Metapher f\u00fcr einen wertlosen Datenberg, in welchem nach Wissen gesucht werden soll. Mit Bigdata Mining werden statistische Methoden beschrieben mit welchen nach Trends, Querverbindungen und neuen Daten in Massendaten gesucht wird. 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