Uma nova abordagem para um sistema de segurança de bigdata personalizado
Sistema de segurança de bigdata personalizado
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Nesta era de avanço tecnológico e digitalização, há um grande número de organizações que enfrentam o problema da explosão de dados, assim como as dimensões da base de dados também estão a crescer exponencialmente. Na era eletrónica de hoje, há muitas formas de gerar dados, como redes sociais, transacções financeiras, hospitais, empresas, serviços Web, etc. Os dados recolhidos são de tipo estrutural e não estruturado. O armazenamento destes dados também é importante, mas o processamento da informação e a análise da informação desempenham um papel fundamental. A extraç...
Nesta era de avanço tecnológico e digitalização, há um grande número de organizações que enfrentam o problema da explosão de dados, assim como as dimensões da base de dados também estão a crescer exponencialmente. Na era eletrónica de hoje, há muitas formas de gerar dados, como redes sociais, transacções financeiras, hospitais, empresas, serviços Web, etc. Os dados recolhidos são de tipo estrutural e não estruturado. O armazenamento destes dados também é importante, mas o processamento da informação e a análise da informação desempenham um papel fundamental. A extração de dados significativos a partir de dados não estruturados é uma tarefa importante. As técnicas de extração de dados podem ser consideradas como a sequência de passos seguidos para procurar padrões ou identificar correlações entre um grande número de campos numa enorme base de dados relacional. As recentes melhorias na área da extração de dados e da aprendizagem automática permitiram que a investigação no domínio biomédico melhorasse o estado dos cuidados de saúde em geral. Nos dados médicos, a extração de dados médicos procura padrões e relações que possam fornecer informações úteis para um diagnóstico médico adequado.
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