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Big Data

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ASK Permission: cómo monetizar tus datos

| 27/11/2023 12:45:23+ 13 | Podcasts |

Charlie Silver es el fundador y CEO de Permission, una startup de criptomonedas que ofrece a las personas una forma de monetizar sus datos y recibir pagos en ASK, el criptoactivo que impulsa el ecosistema de Permission.

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Descifrando el océano de datos que rodea a Facebook y Google

| 3 de junio de 2018 | Noticias |

Solo un puñado de empresas tienen acceso tanto a macrodatos como a las capacidades de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) para utilizarlos. Esto ha creado una enorme desigualdad entre quienes tienen acceso a los datos y quienes no, y un oligopolio en el sector de los macrodatos.

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Necesitamos hablar sobre vehículos autónomos y blockchain.

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El impulso detrás del movimiento de vehículos autónomos ha crecido rápidamente, a medida que los principales proveedores de tecnología y nuevos actores buscan definir el futuro del transporte por carretera. Dado el volumen potencial de datos y la naturaleza crítica del transporte automatizado, será fundamental implementar correctamente políticas, herramientas y respuestas de ciberseguridad. No debería sorprender que muchos en la industria automotriz crean que la tecnología blockchain es la solución.

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Sector bancario chino: Desempeño de los bancos cotizados y temas de actualidad

| 16 de diciembre de 2016 | Recursos |

Este número se centra en el uso de macrodatos para impulsar la transformación de las sucursales bancarias; cómo construir un almacén de datos para el riesgo crediticio bancario desde cero; la interpretación de las implicaciones de la Circular n.º 42 en la actividad bancaria; el análisis del tratamiento contable de la vinculación entre inversión y préstamos bancarios; y las implicaciones de la tecnología blockchain en la banca comercial y las contramedidas propuestas. Estos temas están recibiendo cada vez más atención en el sector bancario, y esperamos que nuestro análisis ayude a nuestros lectores a comprenderlos mejor. Además, este número ofrece una visión general de la situación financiera y el desempeño de los bancos cotizados en el tercer trimestre de 2016, lo que permitirá a los lectores comprender mejor el desempeño general del sector.

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Blockchain para macrodatos

| de diciembre de 2016 | Noticias |

El Big Data surgió a principios y mediados de la década de 2000 para satisfacer las necesidades de computación a escala de internet: ZooKeeper en Yahoo, BigTable y MapReduce en Google, Cassandra en Facebook, etc. Posteriormente, surgieron proyectos de código abierto como Hadoop File System (HDFS), Hadoop MapReduce, Cassandra y otros.

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La startup mejor financiada de Bitcoin ofrece un mercado para datos recopilados por los usuarios.

| 2 de junio de 2016 | Noticias |

21 Inc. es una empresa privada de hardware para Bitcoin que se lanzó en mayo de 2015 y que, tras recaudar más de 121 millones de dólares en capital de riesgo, ha superado a cualquier otra empresa del sector hasta la fecha. Su objetivo declarado es «poner un minero de Bitcoin en cada dispositivo y al alcance de todos». El equipo también ha estado trabajando en la creación de una biblioteca de tutoriales en su sitio web (http://21.co/learn), donde enseñan no solo a usar sus productos de hardware y software, sino también a generar ingresos con ellos.

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Respaldando la tecnología financiera australiana

| 21 de marzo de 2016 | Recursos |

En el reciente Foro Económico Mundial se señaló que el 90 % de los datos que utilizamos hoy en día se han creado en los últimos dos años. La capacidad de las nuevas tecnologías para capturar y procesar macrodatos está transformando la forma en que hacemos negocios y la manera en que los consumidores utilizan productos y servicios.

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Libro mayor de Factom por consenso

| 17 de noviembre | Recursos |

Este artículo analiza la arquitectura de Factom y describe cómo se integran sus componentes. Se examinan diversos ataques y se demuestra que, siempre que más de la mitad de los participantes sean honestos y sigan el protocolo según lo definido, Factom funcionará correctamente. Sin embargo, el rendimiento disminuye a medida que aumenta la deshonestidad entre los participantes del sistema. Cuando un participante deja de funcionar, es reemplazado por otro.

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