Datos de Oro: Cómo Web Scraping Transforma la Valoración del Cliente

El tipo de investigación posee una estructura cualitativa narrativa este diseño buscó generar una explicación y análisis sobre la evolución del concepto de Big Data a lo largo del tiempo, mediante la recolección y revisión de publicaciones bibliográficas de artículos de índole científico, como ProQuest, Google Academic, EBSCO, así como muchas otras. De la misma forma, la estrategia fue el acopio de fuentes bibliográficas y la herramienta utilizada fue la matriz de referencias de indagaciones científicas. En el resultado, se aprendió más sobre Big Data y cómo ha cambiado con el tiempo y cómo implementarlo como ETL para lograr una mayor compresión de los datos y poder tomar decisiones más eficientes en las industrias que usan datos allí. Además, el análisis identificó diversos temas de investigación, como la administración de peligros financieros y de consumidores, la minería de textos y los algoritmos evolutivos de escrito y los algoritmos evolutivos. El análisis concluye con un estudio de las repercusiones para los diversos espacios de la administración y servible de las lagunas existentes por el tiempo, tanto en la indagación como en la práctica.