Des données en or: comment le Web Scraping transforme l'évaluation des clients

Le type de recherche a une structure narrative qualitative et cette conception a cherché à générer une explication et une analyse de l'évolution du concept de Big Data au fil du temps, à travers la collecte et l'examen des publications bibliographiques d'articles scientifiques, tels que ProQuest, Google Academic, EBSCO, ainsi que beaucoup d'autres. De la même manière, la stratégie a été la collecte de sources bibliographiques et l'outil utilisé a été la matrice de référence des enquêtes scientifiques. Le résultat a permis d'en apprendre davantage sur le Big Data et sur la manière dont il a évolué au fil du temps, ainsi que sur la manière de le mettre en oeuvre en tant qu'ETL afin d'obtenir une meilleure compréhension des données et de pouvoir prendre des décisions plus efficaces dans les industries qui utilisent les données. En outre, l'analyse a identifié plusieurs sujets de recherche, tels que la gestion des risques financiers et des risques pour les consommateurs, l'exploration de texte et les algorithmes d'écriture évolutifs et les algorithmes évolutifs. L'analyse se termine par une étude des implications pour les différents espaces administratifs et utilisables des lacunes qui existent au fil du temps, tant dans la recherche que dans la pratique.