Un nuovo approccio per un sistema di sicurezza personalizzato dei bigdata
Sistema di sicurezza personalizzato per i bigdata
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Nell'era della tecnologia avanzata e della digitalizzazione, molte organizzazioni si trovano ad affrontare il problema dell'esplosione dei dati e le dimensioni dei database crescono esponenzialmente. Nell'era elettronica di oggi, ci sono molti modi per generare dati, come reti sociali, transazioni finanziarie, ospedali, aziende, servizi web, ecc. I dati raccolti sono di tipo strutturale e non strutturato. La memorizzazione dei dati è importante, ma l'elaborazione e l'analisi delle informazioni rivestono un ruolo fondamentale. Estrarre dati significativi da quelli non strutturati è un compito...
Nell'era della tecnologia avanzata e della digitalizzazione, molte organizzazioni si trovano ad affrontare il problema dell'esplosione dei dati e le dimensioni dei database crescono esponenzialmente. Nell'era elettronica di oggi, ci sono molti modi per generare dati, come reti sociali, transazioni finanziarie, ospedali, aziende, servizi web, ecc. I dati raccolti sono di tipo strutturale e non strutturato. La memorizzazione dei dati è importante, ma l'elaborazione e l'analisi delle informazioni rivestono un ruolo fondamentale. Estrarre dati significativi da quelli non strutturati è un compito arduo. Le tecniche di data mining possono essere considerate come una sequenza di passaggi seguiti per cercare modelli o identificare correlazioni tra un gran numero di campi all'interno di un enorme database relazionale. I recenti miglioramenti nell'area del data mining e dell'apprendimento automatico hanno potenziato la ricerca in campo biomedico per migliorare le condizioni dell'assistenza sanitaria generale. All'interno dei dati medici, il data mining medico ricerca modelli e relazioni che possono fornire informazioni utili per una diagnosi medica appropriata.
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