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Resumen de Big Data de Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier
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Libro electrónico22 páginas18 minutos

Resumen de Big Data de Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier

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Información de este libro electrónico

El big data está provocando un gran cambio no solo en la sanidad pública, sino también en prácticamente todos los sectores de negocio, en especial en aquellos con una reducida diferenciación de productos, una alta variación en el precio y una enorme cantidad de datos, como el de los billetes de avión o el de los coches de segunda mano. El mundo está sumergido en más información que nunca antes y, además, esa información está creciendo más deprisa. Los datos ya no se contemplan como algo estático, cuya utilidad se agota cuando se ha alcanzado el objetivo para el que se han recopilado. Ahora se convierten en una materia prima del negocio, capaz de crear una nueva forma de valor económico, y pueden reutilizarse de forma inteligente para convertirse en una fuente de innovación y nuevos servicios.
IdiomaEspañol
EditorialManager Focus
Fecha de lanzamiento30 jul 2014

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    Un muy bien explicado acercamiento al big data, ideal para quienes somos principiantes en este tema.

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Resumen de Big Data de Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier - PMP Management Factory

Autores

Viktor Mayer-Schönberger es profesor de Gobernanza y Regulación de Internet en el Oxford Internet Institute de la Universidad de Oxford.

Kenneth Cukier es editor de datos en The Economist y sus artículos han aparecido en Foreign Affairs, The New York Times y Financial Times, entre otras publicaciones.

Editorial

Houghton Mifflin Harcourt

256 páginas

Las ideas principales

En 2009, Estados Unidos se vio azotado por un nuevo virus de la gripe, que se extendía rápidamente, y se temió una epidemia de enormes dimensiones, dado que no había ninguna vacuna para ella. Para ralentizar su propagación, las autoridades sanitarias debían saber dónde se había manifestado ya, pero los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades siempre alertaban con una o dos semanas de retraso.

Poco antes Google había anunciado que podía predecir la propagación de la enfermedad incluso por zonas específicas a través del estudio de lo que la gente buscaba en Internet. Su sistema buscaba correlaciones entre la frecuencia de determinadas búsquedas de información y la propagación de la gripe en el espacio y el tiempo pasados. Su software encontró una combinación de 45 términos de búsqueda que presentaba una sólida correlación entre su predicción y las cifras oficiales de la enfermedad a lo largo del país, y pudo demostrar que era un indicador más útil y

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