Ciencia de datos para finanzas: mejores métodos y arquitecturas empresariales
Autores: Pisoni, Galena; Molnár, Bálint; Tarcsi, Ádám
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Ciencia de datos para finanzas: mejores métodos y arquitecturas empresariales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Grandes datos
Sector financiero
Herramientas de ciencia de datos
Arquitectura empresarial
Lagos de datos
Almacenes de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Vivimos en una era de big data. Grandes volúmenes de datos complejos y difíciles de analizar existen en una variedad de industrias, incluido el sector financiero. En este documento, investigamos el papel de big data en las arquitecturas empresariales y tecnológicas para servicios financieros.
Descripción
Vivimos en una era de big data. Grandes volúmenes de datos complejos y difíciles de analizar existen en una variedad de industrias, incluido el sector financiero. En este documento, investigamos el papel de big data en las arquitecturas empresariales y tecnológicas para servicios financieros.