El análisis macro PESTEL basado en el estudio de caso del Índice de Adaptación de Malasia se centra en la selección e identificación de criterios en la gestión de eventos de desastres por inundaciones
Autores: Abdullah, Mohammad Fikry; Zainol, Zurina; Thian, Siaw Yin; Ab Ghani, Noor Hisham; Mat Jusoh, Azman; Mat Amin, Mohd Zaki; Mohamad, Nur Aiza
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
El análisis macro PESTEL basado en el estudio de caso del Índice de Adaptación de Malasia se centra en la selección e identificación de criterios en la gestión de eventos de desastres por inundaciones
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Grandes datos
Planes de gestión de inundaciones
Criterios de dominio macro
Evaluación de decisiones
Planificación de eventos de desastre
Técnica de análisis de decisiones
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 39
Citaciones: Sin citaciones
El impacto de Big Data (BD) crea desafíos en la selección de datos relevantes y significativos que se utilizarán como criterios para facilitar los planes de gestión de inundaciones. Los estudios sobre criterios del dominio macro amplían la selección de criterios, lo cual es importante para la evaluación y permite una comprensión completa de la situación actual, la preparación, los recursos y otros aspectos para la evaluación de decisiones y la planificación de eventos desastrosos.
Descripción
El impacto de Big Data (BD) crea desafíos en la selección de datos relevantes y significativos que se utilizarán como criterios para facilitar los planes de gestión de inundaciones. Los estudios sobre criterios del dominio macro amplían la selección de criterios, lo cual es importante para la evaluación y permite una comprensión completa de la situación actual, la preparación, los recursos y otros aspectos para la evaluación de decisiones y la planificación de eventos desastrosos.