Minería de datos, textos y sentimientos. Big data en las organizaciones

S
.E.
P
I
N
S
T
I
TUT
O
T
E
C
N
O
L
ÓG
I
CO
DE
OR
I
ZA
B
A
DIVISIÓN
DE
E
S
TUD
I
O
S
DE
POSGRADO
E
I
N
V
E
S
T
I
G
A
C
I
Ó
N
MAESTRIA
EN
INGENIERÍA
A
D
M
I
N
I
S
T
R
A
T
I
VA
“MINERÍA
DE DATOS, TEXTOS Y DE
S
E
NT
I
M
I
E
NT
O
S
P
R
E
S
E
NT
A
:
L.I.
LOURDES
G
A
RC
Í
A
M
O
NT
ER
O
NOMBRE DEL
C
A
T
E
D
R
Á
T
I
CO
:
DR. FERNANDO
A
G
U
I
RR
E
Y H
E
R
N
Á
ND
E
Z
O
r
i
z
a
b
a
,
Ver
J
un
i
o
2017
I
NT
RO
DU
CC
I
Ó
N
S
i
n
l
ug
a
r
a
dudas
e
l
v
a
l
o
r
más
p
r
e
c
i
a
do
con
e
l
que
l
a
raza
humana cuenta es
e
l
conoc
i
m
i
e
n
t
o,
e
l
cu
a
l
a
través
de
l
o
s
años se
ha
i
do
a
l
m
a
c
e
n
a
ndo
de
d
i
f
e
r
e
n
t
e
s
m
a
n
e
r
a
s
.
Hoy en a
e
s
t
e
conoc
i
m
i
e
n
t
o
se puede conocer
con
e
l
nombre
de
datos
o
b
i
e
n
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón,
l
a
cu
a
l
ya no
es
s
o
l
a
m
e
n
t
e a
l
m
a
c
e
n
a
d
a
,
s
i
no
a
n
a
li
z
a
d
a
para
l
a
ob
t
e
nc
i
ón
de
r
e
s
u
l
t
a
do
s
.
Es
a
s
í
que
se nacen
l
o
s
conceptos
de
m
i
n
e
a
de
datos,
de
textos
y de
s
e
n
t
i
m
i
e
n
t
o
s
,
en un
a
f
á
n
por
p
r
ono
s
t
i
c
a
r
e
l
f
u
t
u
r
o
y
f
a
c
ili
t
a
r
l
a
toma de
d
e
c
i
s
i
on
e
s
.
Los concepto
de
m
i
n
e
a
de
datos,
de
textos
y de
s
e
n
t
i
m
i
e
n
t
o
s
son
t
óp
i
co
s
qu
e
aparecen
en
l
a
s
oc
i
e
d
a
d
a
c
t
u
a
l
d
e
b
i
do
a
l
a e
x
i
s
t
e
nc
i
a
de
grandes
c
a
n
t
i
d
a
d
e
s
d
e
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón,
e
s
t
e
concepto se
ha
i
do d
e
s
a
rr
o
ll
a
ndo
en
d
i
f
e
r
e
n
t
e
s
rubros
de
l
a
v
i
d
a
co
t
i
d
i
a
n
a
,
t
a
l
e
s
como
l
a e
duc
a
c
i
ón,
l
a
s
a
l
ud, b
i
o
l
og
í
a
,
a
n
á
li
s
i
s
de
m
e
r
c
a
do
s
,
t
e
l
e
co
m
un
i
c
a
c
i
on
e
s
,
s
o
l
o
por
m
e
nc
i
on
a
r
a
l
gun
a
s
.
Son
procesos
i
n
f
o
r
m
á
t
i
co
s
que
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
n
patrones
de
co
m
po
rt
a
m
i
e
n
t
o
para
pod
e
r
r
ea
li
z
a
r
un
p
r
onó
s
t
i
co
de
l
a
s
a
cc
i
on
e
s
f
u
t
u
r
a
s
.
H
I
S
T
OR
I
A DE LAS
BASES
DE DAT
O
S
G
r
a
c
i
a
s
a
l
a e
s
p
e
c
i
a
li
z
a
c
i
ón
de
l
o
s
i
nd
i
v
i
duo
s
a
través
de
l
o
s
años,
s
u
r
g
i
ó
l
a
n
e
c
e
s
i
d
a
d
de
resguardar
l
a
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
que
estos producían,
t
a
l
e
s
co
m
o
i
n
v
e
s
t
i
g
a
c
i
on
e
s
o
tít
u
l
o
s
de
p
r
op
i
e
d
a
d,
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
b
á
s
i
c
a
de
l
a
pob
l
a
c
i
ón
i
nc
l
u
i
d
a
s
l
a
s
a
c
t
a
s
de
d
e
f
unc
i
ón,
n
a
c
i
m
i
e
n
t
o
y
m
a
tr
i
m
on
i
o.
Con
e
l
paso
d
e
l
t
i
e
m
po,
l
a
hu
m
a
n
i
d
a
d
no
se
con
f
o
r
m
ó
con
e
l
resguardo
f
í
s
i
co d
e
d
i
ch
a
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón,
por
l
o
que
f
u
e
r
on
d
e
s
a
rr
o
ll
a
ndo
de
manera
p
a
u
l
a
t
i
n
a
d
i
s
po
s
i
t
i
v
o
s
e
l
e
c
tr
ón
i
co
s
que
f
a
c
ili
t
a
r
á
n
e
l
m
a
n
e
j
o
de
l
o
s
datos,
a
s
í
como una gran
c
a
n
t
i
d
a
d d
e
a
l
m
a
c
e
n
a
m
i
e
n
t
o.
Durante
e
l
s
i
g
l
o
XX
se
r
e
g
i
s
tr
a
r
on
d
i
v
e
r
s
a
s
t
e
cno
l
og
í
a
s
como
l
a
s
f
o
t
o
e
l
é
c
tr
i
c
a
s
,
l
a
a
p
a
r
i
c
i
ón
de
l
a
s
c
i
n
t
a
s
m
a
gn
é
t
i
c
a
s
,
l
a
s
p
r
i
m
e
r
a
s
computadoras
como
l
a
UN
I
VA
C
,
pero
f
u
e
hasta
f
i
n
a
l
e
s
de
l
a
cada
de
l
o
s
os 60´s cuando se
pub
li
c
a
un
a
rtí
cu
l
o
que
d
e
f
i
n
e
e
l
m
od
e
l
o
de
bases
de
datos
como
t
a
l
.
Hoy en a
se
m
a
n
e
j
a
n
grandes bases
de
datos capaces
de
generar,
r
e
cop
il
a
r
y
procesar grandes
c
a
n
t
i
d
a
d
e
s
de
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón,
e
s
t
a
s
c
a
r
a
c
t
e
s
t
i
c
a
s
se
m
a
x
i
m
i
z
a
n
d
e
manera
p
a
u
l
a
t
i
n
a
con
v
i
rt
i
é
ndo
s
e
cada
vez
más
f
u
e
rt
e
s
(Martínez, E.,
2000
)
B
I
G
DATA DENTRO DE LAS
ORG
AN
I
ZA
C
I
O
N
E
S
L
a
s
o
r
g
a
n
i
z
a
c
i
on
e
s
u
t
ili
z
a
n
con mayor
f
r
e
cu
e
nc
i
a e
s
t
e
t
é
r
m
i
no g
r
a
c
i
a
s
a
d
i
v
e
r
s
o
s
f
a
c
t
o
r
e
s
o
m
e
d
i
o
s
de
a
l
m
a
c
e
n
a
m
i
e
n
t
o
t
a
l
e
s
como
l
a
d
e
no
m
i
n
a
d
a
nub
e
,
e
l
B
i
g
d
a
t
a
u
t
ili
z
a
h
e
rr
a
m
i
e
n
t
a
s
como:
l
a
m
i
n
e
a
de
textos,
m
i
n
e
a
de
datos
y
l
a
m
i
n
e
a
d
e
s
e
n
t
i
m
i
e
n
t
o
s
con
e
l
fin
de
f
a
c
ili
t
a
r
l
a
toma de
d
e
c
i
s
i
on
e
s
,
h
a
c
i
e
ndo
una
o
r
g
a
n
i
z
a
c
i
ón
cada
vez
más
e
f
i
c
i
e
n
t
e
.
G
r
a
c
i
a
s
a
l
a
avanzada
t
e
cno
l
og
í
a
,
se
ha
i
do
i
nc
r
e
m
e
n
t
a
do
e
l
tamaño d
e
l
a
l
m
a
c
e
n
a
m
i
e
n
t
o,
a
s
í
como
l
o
s
costos
que
l
e
generan
a
l
a
o
r
g
a
n
i
z
a
c
i
ón
e
l
uso
d
e
estos
e
l
e
m
e
n
t
o
s
.
L
a
s
o
r
g
a
n
i
z
a
c
i
on
e
s
t
i
e
n
e
n
como
ob
j
e
t
i
v
o
s
p
r
i
nc
i
p
a
l
e
s
ser más
e
f
i
c
i
e
n
t
e
s
y
ob
t
e
n
e
r
mayores
r
e
nd
i
m
i
e
n
t
o
s
,
por
l
o
que
a
d
i
c
i
on
a
n
a
l
a
n
á
li
s
i
s
de
sus datos,
t
é
cn
i
c
a
s
estructuradas
o
con
v
e
nc
i
on
a
l
e
s
y
t
é
cn
i
c
a
s
no
estructuradas
o
s
e
m
i
e
s
tr
uc
t
u
r
a
d
a
s
,
como
l
a
s
m
i
n
e
a
s
antes
m
e
nc
i
on
a
d
a
s
,
que
a
dqu
i
e
r
e
n
su
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
de
f
o
t
og
r
a
f
í
a
s
,
a
ud
i
o,
v
i
d
e
o,
li
b
r
o
s
,
entre
o
tr
a
s
.
Que
sean capaces
de
b
r
i
nd
a
r
conc
l
u
s
i
on
e
s
de
datos
a
n
a
li
z
a
do
s
con
l
a
m
a
y
o
r
r
a
p
i
d
e
z
po
s
i
b
l
e
,
todo
e
s
t
e
con
e
l
fin
de
obtener
una
v
e
n
t
a
j
a
co
m
p
e
t
i
t
i
v
a
,
l
o
s
d
a
t
o
s
que
g
e
n
e
r
a
l
m
e
n
t
e
se
m
a
n
e
j
a
n
en
e
s
t
e
s
e
n
t
i
do
son
l
o
s
s
i
gu
i
e
n
t
e
s
:
Datos
de
una empresa tradicional
(tr
a
n
s
a
cc
i
on
a
l
)
.
I
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
g
e
n
é
r
i
c
a
d
e
c
li
e
n
t
e
s
,
proveedores,
s
u
m
i
n
i
s
tr
o
s
,
e
t
c.
Datos generados
por
sensores
de
datos.
G
e
n
e
r
a
l
m
e
n
t
e
son
s
e
n
s
o
r
e
s
i
n
t
e
g
r
a
do
s
a
d
i
f
e
r
e
n
t
e
s
e
qu
i
po
s
desde su
e
l
a
bo
r
a
c
i
ón,
t
a
m
b
i
é
n
se
d
e
no
m
i
n
a
n
m
e
d
i
do
r
e
s
i
n
t
e
li
g
e
n
t
e
s
,
i
nc
l
u
s
i
v
e
ch
i
p
s
Datos
s
o
c
i
a
l
e
s
.
Se
encuentran
e
ng
l
ob
a
d
a
s
todas
l
a
s
redes
s
oc
i
a
l
e
s
qu
e
b
r
i
nd
a
i
n
t
e
r
n
e
t
,
s
i
e
ndo
l
a
s
s
conoc
i
d
a
s
tw
i
tt
e
r
o
Facebook,
y
e
l
e
m
e
n
t
o
s
t
a
l
e
s
como
l
a
f
o
t
og
r
a
f
í
a
y
e
l
a
ud
i
o.
Datos generados
por
movilidad.
G
e
n
e
r
a
l
m
e
n
t
e
p
r
opo
r
c
i
on
a
do
s
por
un
e
qu
i
po
de
t
e
cno
l
og
í
a
m
ó
v
il
,
pud
i
e
ndo
ser
T
a
b
l
e
t
,
Smartphone,
o por
m
e
d
i
o
de
Skype.(Joyanes,
L.,
2013
)
MINERÍA
DE DAT
O
S
Nace
g
r
a
c
i
a
s
a
l
m
a
n
e
j
o
constante
de
t
e
cno
l
og
í
a
s
de
l
a
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón,
|
e
x
i
s
t
e
n
d
i
f
e
r
e
n
t
e
s
autores
que
se encargan
de
d
e
s
c
r
i
b
i
r
l
a
,
por
l
o
que
se
m
e
nc
i
on
a
r
á
n
l
a
s
d
e
f
i
n
i
c
i
on
e
s
más
que
se
han
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
do
como
más
s
i
gn
i
f
i
c
a
t
i
v
a
s
.
L
a
m
i
n
e
a
de
datos puede
d
e
f
i
n
i
r
s
e
i
n
i
c
i
a
l
m
e
n
t
e
como un
proceso
d
e
d
e
s
cub
r
i
m
i
e
n
t
o
de
nuevas
y
s
i
gn
i
f
i
c
a
t
i
v
a
s
r
e
l
a
c
i
on
e
s
,
patrones
y
t
e
nd
e
nc
i
a
s
a
l
e
x
a
m
i
n
a
r
grandes
c
a
n
t
i
d
a
d
e
s
de
d
a
t
o
s
(
P
é
r
e
z,
C. &
Santín,
D.,
2008
)
La
m
i
n
e
a
de
datos se
con
s
i
d
e
r
a
como una
co
m
b
i
n
a
c
i
ón
de
t
é
cn
i
c
a
s
s
e
m
i
a
u
t
o
m
á
t
i
c
a
s
de
i
n
t
e
li
g
e
nc
i
a
a
rt
i
f
i
c
i
a
l
,
a
n
á
li
s
i
s
e
s
t
a
d
í
s
t
i
co,
bases
de
datos
y
v
i
s
u
a
li
z
a
c
i
ón g
r
á
f
i
c
a
,
para
l
a
ob
t
e
nc
i
ón
de
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
que no
e
s
t
é
representada
e
x
p
l
í
c
i
t
a
m
e
n
t
e
en
l
o
s
datos
y que
pueda
r
e
s
u
l
t
a
r
m
á
s
provechosa
que
l
o
s
p
r
op
i
o
s
datos
de
p
a
rt
i
d
a
.
(Martínez, E.,
2000
)
OB
J
E
T
I
V
O
S
DE LA
MINERÍA
DE DAT
O
S
D
e
b
i
do
a
l
a
e
x
i
s
t
e
nc
i
a
de
enormes
c
a
n
t
i
d
a
d
e
s
de
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
y
a
l
gran
avance
d
e
l
a
s
d
e
no
m
i
n
a
d
a
s
t
e
cno
l
og
í
a
s
de
l
a
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
se
han
generado
t
é
cn
i
c
a
s
e
s
p
e
c
i
a
li
z
a
d
a
s
para
su
a
n
á
li
s
i
s
y
con
tr
o
l
.
En
e
s
t
a
s
t
é
cn
i
c
a
s
se proponen
r
ea
li
z
a
r
una
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
c
i
ón
p
r
e
c
i
s
a
de
l
a
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
con
t
e
n
i
d
a
,
es
d
e
c
i
r
no
s
o
l
o
de
manera
t
e
xt
u
a
l
,
de
l
o
con
tr
a
r
i
o
descubren patrones
y
t
e
nd
e
nc
i
a
s
de
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón,
por
m
e
d
i
o
de
d
i
f
e
r
e
n
t
e
s
h
e
rr
a
m
i
e
n
t
a
s
como:
a
l
go
r
i
t
m
o
s
,
redes
n
e
u
r
on
a
l
e
s
,
a
n
á
li
s
i
s
de
datos,
por
m
e
nc
i
on
a
r
a
l
gun
a
s
.
(
P
é
r
e
z,
C. &
S
a
n
n,
D.,
2008
)
Los datos
y
e
l
m
a
n
e
j
o
de
l
a
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
han
atravesado
por
d
i
f
e
r
e
n
t
e
s
f
a
s
e
s
a
l
o
l
a
r
go
de
l
a
h
i
s
t
o
r
i
a
ll
e
g
a
ndo
f
i
n
a
l
m
e
n
t
e
a
l
a
m
i
n
e
a
de
datos,
por
l
o
que
es
n
e
c
e
s
a
r
i
o
con
s
i
d
e
r
a
r
,
l
a
s
i
gu
i
e
n
t
e
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
c
i
ón
para
b
r
i
nd
a
r
una
i
d
ea
más
c
l
a
r
a
a
l
r
e
s
p
e
c
t
o
:
Fuente:
E
l
a
bo
r
a
c
i
ón
p
r
op
i
a
F
UN
C
I
O
NA
M
I
E
NT
O
DE LAS
M
I
N
E
R
Í
A
S
DE DAT
O
S
Esta
t
é
cn
i
c
a
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
y
extrae patrones
que
co
m
p
r
e
nd
e
n
de
manera
a
d
e
cu
a
d
a
a
l
o
s
datos
e
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
l
og
r
a
ndo
e
s
t
a
b
l
e
c
e
r
un
p
r
onó
s
t
i
co
d
e
l
co
m
po
rt
a
m
i
e
n
t
o
Un
e
j
e
m
p
l
o c
l
a
r
o
de
l
a
m
i
n
e
a
de
datos es
e
l
d
e
no
m
i
n
a
do
ETL
(
E
xtr
a
c
t
i
on,
Tr
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
on,
Load ) dentro de
sus
f
a
s
e
s
se encuentra
l
a
l
e
c
t
u
r
a
de
d
a
t
o
s
,
i
nco
r
po
r
a
c
i
ón
,
tr
a
n
s
f
o
r
m
a
c
i
ón,
m
a
n
t
e
n
i
m
i
e
n
t
o
y
p
l
a
n
i
f
i
c
a
c
i
ón
de
datos, (Pérez,
C
.
&
Santín,
D., 2008)
e
s
t
e
m
od
e
l
o
se presenta
de
l
a
s
i
gu
i
e
n
t
e
m
a
n
e
r
a
:
Fuente: (Pérez,
C. &
Sann,
D.,
2008
)
M
I
N
E
R
I
A
S
DE
TEXTOS
Esta
t
é
cn
i
c
a
se basa
en
a
dqu
i
r
i
r
o
encontrar
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
útil
de un
d
e
t
e
r
m
i
n
a
do
rubro
p
r
o
v
e
n
i
e
n
t
e
de una
d
e
t
e
r
m
i
n
a
d
a
c
a
n
t
i
d
a
d
de
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón g
e
n
e
r
a
l
m
e
n
t
e
s
e
encuentran
a
d
i
c
i
on
a
d
a
s
en
s
o
f
tw
a
r
e
s
e
s
p
e
c
i
a
li
z
a
do
s
Esta
t
é
cn
i
c
a
se avoca
en
e
l
d
e
s
cub
r
i
m
i
e
n
t
o
de
patrones,
t
e
nd
e
nc
i
a
s
y
a
s
oc
i
a
c
i
on
e
s
entre
l
a
d
i
v
e
r
s
i
d
a
d
de
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
e
x
i
s
t
e
n
t
e
.
La
m
i
n
e
a
de texto
abarcan
l
o
s
s
i
gu
i
e
n
t
e
s
r
ub
r
o
s
:
C
a
t
e
go
r
i
z
a
c
i
ón
de
t
e
xt
o
s
C
l
a
s
i
f
i
c
a
c
i
ón
de
t
e
xt
o
s
G
e
n
e
r
a
c
i
ón
de
a
g
r
up
a
m
i
e
n
t
o
s
D
e
s
cub
r
i
m
i
e
n
t
o
de
a
s
oc
i
a
c
i
on
e
s
D
e
t
e
cc
i
ón
de
d
e
s
v
i
a
c
i
on
e
s
A
n
á
li
s
i
s
de
t
e
nd
e
nc
i
a
s
C
on
s
tr
ucc
i
ón
de
resúmenes (Montes,
M.,
s
/
f
)
E
l
proceso
de
m
i
n
e
a
de texto
se encuentra
d
i
v
i
d
i
do
en
dos
e
t
a
p
a
s
:
La
p
r
i
m
e
r
a
d
e
no
m
i
n
a
d
a
de
p
r
oc
e
s
a
m
i
e
n
t
o.
Donde
se
r
ea
li
z
a
un
a
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
c
i
ón
de
l
o
s
textos
en
f
o
r
m
a
de
e
s
tr
uc
t
u
r
a
s
.
Y otra
ll
a
m
a
d
a
de
d
e
s
cub
r
i
m
i
e
n
t
o.
Donde
se
d
e
s
c
r
i
b
e
n
l
o
s
ob
j
e
t
i
v
o
s
que
s
e
i
n
t
e
n
t
a
n
d
e
s
cub
r
i
r
t
a
l
e
s
como
patrones
o
t
e
nd
e
nc
i
a
s
(Tan,
1999
)
G
e
n
e
r
a
l
m
e
n
t
e
l
o
s
s
i
s
t
e
m
a
s
que
son
con
s
i
d
e
r
a
do
s
como
m
i
n
e
a
de
textos cu
e
n
t
a
n
con
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
c
i
on
e
s s
e
nc
ill
a
s
e
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
c
i
ón
de
a
l
gun
a
s
p
a
l
a
b
r
a
s
con
s
i
d
e
r
a
d
a
s
c
l
a
v
e
l
o
que
f
a
c
ili
t
a
e
l
a
n
á
li
s
i
s
e
i
n
t
e
r
p
r
e
t
a
c
i
ón,
por
l
o
que
se puede
d
e
c
i
r
que
s
u
s
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
c
i
on
e
s
se encuentran
d
e
li
m
i
t
a
d
a
s
por
l
a
s
t
e
nd
e
nc
i
a
s
e
s
t
a
b
l
e
c
i
d
a
s
.
A
P
L
I
C
A
C
I
O
N
E
S
DE LA
MINERÍA
DE T
E
X
T
O
S
La
m
i
n
e
a
de
textos se encuentra
a
p
li
c
a
b
l
e
a
d
i
v
e
r
s
o
s
rubros,
l
o
s
más
d
e
s
t
a
c
a
do
s
s
on
:
A
s
p
ec
t
o
s
de
s
e
gu
r
i
d
a
d
.
Se
u
t
ili
z
a
para dar
s
e
gu
i
m
i
e
n
t
o
a
l
a
s
d
i
f
e
r
e
n
t
e
s
f
u
e
n
t
e
s
de
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón,
a
s
í
como para un
e
s
t
ud
i
o
s
d
e
t
a
ll
a
do
de
po
s
i
b
l
e
texto
c
i
f
r
a
do.
A
s
p
ec
t
o
s
b
i
o
m
é
d
i
c
o
s
.
Es
un
aspecto
de
i
n
v
e
s
t
i
g
a
c
i
ón
r
e
c
i
é
n d
e
s
a
rr
o
ll
a
do
donde se
a
n
a
li
z
a
n
e
l
p
r
oc
e
s
a
m
i
e
n
t
o
d
e
l
l
e
ngu
a
j
e
n
a
t
u
r
a
l
,
l
a
i
n
f
o
r
m
á
t
i
c
a
,
l
a
b
i
o
i
n
f
o
r
m
á
t
i
c
a
,
i
nc
l
u
s
i
v
e
l
a
li
ngü
í
s
t
i
c
a
co
m
pu
t
a
c
i
on
a
l
.
M
a
r
k
e
t
i
ng
.
Se
expone
e
l
hecho
de
a
n
a
li
z
a
r
l
a
r
e
l
a
c
i
ón
que
l
a
s
o
r
g
a
n
i
z
a
c
i
on
e
s
poseen
con
l
o
s
c
li
e
n
t
e
s
,
para
e
v
i
t
a
r
l
a
p
é
r
d
i
d
a
de
l
o
s
m
i
s
m
o
s
.
Aplicaciones
aca
d
é
m
i
ca
s
.
En
muchos casos,
a
l
r
ea
li
z
a
r
l
a
pub
li
c
a
c
i
ón
d
e
d
i
v
e
r
s
o
s
a
rtí
cu
l
o
s
se
s
o
li
c
i
t
a
l
a
i
nd
e
x
a
c
i
ón,
esto se
r
e
f
i
e
r
e
a que
e
x
i
s
t
a
un
a
d
e
t
e
r
m
i
n
a
d
a
c
a
n
t
i
d
a
d
y
c
a
li
d
a
d
de
l
a
do
s
,
e
s
t
a
b
l
e
c
i
d
a
de
f
o
r
m
a
m
u
y
e
s
p
e
c
í
f
i
c
a
.
MINERÍA
DE
S
E
NT
I
M
I
E
NT
O
S
La ya
conoc
i
d
a
como
m
i
n
e
a
de
s
e
n
t
i
m
i
e
n
t
o
s
es
una
d
e
r
i
v
a
c
i
ón
de
l
a
m
i
n
e
a
d
e
textos,
en
e
s
t
e
caso se
i
n
t
e
n
t
a
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
r
l
a
s
i
n
t
e
nc
i
on
e
s
de
l
o
s
c
li
e
n
t
e
s
o de
l
o
s
u
s
u
a
r
i
o
s
en
l
o
s
d
i
f
e
r
e
n
t
e
s
m
e
d
i
o
s
,
por
e
j
e
m
p
l
o
e
l
correo
e
l
e
c
tr
ón
i
co,
e
l
F
a
c
e
boo
k
,
i
nc
l
u
s
i
v
e
l
o
s
d
i
f
e
r
e
n
t
e
s
buscadores
con
l
o
s
que
cuenta
l
a
r
e
d.
E
l
proceso
b
á
s
i
co
de
l
a
m
i
n
e
a
de
datos se
r
ea
li
z
a
de
l
a
s
i
gu
i
e
n
t
e
m
a
n
e
r
a
:
Se
i
n
t
e
n
t
a
entender
o
r
e
l
a
c
i
on
a
r
e
l
texto con un rubro en
e
s
p
e
c
í
f
i
co,
po
r
e
j
e
m
p
l
o
con un
g
i
r
o
en
e
s
p
e
c
i
a
l
,
restaurants,
o
a
g
e
nc
i
a
s
de
v
i
a
j
e
s
.
P
o
s
t
e
r
i
o
r
a
e
ll
o
se
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
l
a
i
n
t
e
nc
i
ón
d
e
l
c
li
e
n
t
e
,
co
l
oc
a
ndo
una
e
t
i
qu
e
t
a
a
l
a
s
f
r
a
s
e
s
que
l
o
i
n
t
e
g
r
a
n
como
po
s
i
t
i
v
o
o
n
e
g
a
t
i
v
o,
por
e
j
e
m
p
l
o
s
i
en
l
a
s
bases
de
datos se encuentra
c
l
a
s
i
f
i
c
a
d
a
l
a
p
a
l
a
b
r
a
g
e
n
i
a
l
como
buena
s
e
a
d
i
c
i
on
a
una
e
t
i
qu
e
t
a
po
s
i
t
i
v
a
,
caso
con
tr
a
r
i
o,
s
i
se encuentra
l
a
p
a
l
a
b
r
a
d
e
f
i
c
i
e
n
t
e
c
l
a
s
i
f
i
c
a
d
a
como
m
a
l
a
se a
d
i
c
i
on
a
r
á
una
e
t
i
qu
e
t
a
n
e
g
a
t
i
v
a
.
A
través
d
e
l
a
n
á
li
s
i
s
de
e
s
t
a
s
e
t
i
qu
e
t
a
s
l
a
o
r
g
a
n
i
z
a
c
i
ón
t
i
e
n
e
mayor
conoc
i
m
i
e
n
t
o
sobre
l
a
s
op
i
n
i
on
e
s
,
y
a
f
li
cc
i
on
e
s
de
sus
con
s
u
m
i
do
r
e
s
.
(rez,
S.,
2016
)
É
T
I
C
A EN EL USO DE LAS
M
I
N
E
R
Í
A
S
La
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
que
es
m
a
n
e
j
a
d
a
en
a
l
gun
a
s
bases
de
datos es
p
r
o
v
e
n
i
e
n
t
e
d
e
u
s
u
a
r
i
o
s
,
que en
muchas
oc
a
s
i
on
e
s
no
se encuentran
con
p
l
e
no
conoc
i
m
i
e
n
t
o
d
e
que
d
i
f
e
r
e
n
t
e
s
o
r
g
a
n
i
s
m
o
s
l
a
usaran
para
l
o
s
f
i
n
e
s
que
crean
con
v
e
n
i
e
n
t
e
s
.
L
a
s
compras
e
l
e
c
tr
ón
i
c
a
s
,
l
o
s
pagos,
ll
a
m
a
d
a
s
t
e
l
e
f
ón
i
c
a
s
entre
otros
s
on
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
que
se genera
día con día y que
se
va
r
e
g
i
s
tr
a
ndo
de
manera
a
d
e
cu
a
d
a
,
l
a
s
oc
i
e
d
a
d
no
se encuentra
conc
i
e
n
t
i
z
a
d
a
de
l
a
gran
c
a
n
t
i
d
a
d
de
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
qu
e
genera
y
l
o
s
p
e
li
g
r
o
s
que
pueden causar
(
G
a
rr
i
g
a
,
A.,
2004
)
G
r
a
c
i
a
s
a
e
s
t
a
i
n
f
o
r
m
a
c
i
ón
l
a
m
i
n
e
a
de
datos muestra
e
l
t
i
po
de
i
n
f
l
u
e
nc
i
a
que
s
e
puede
e
s
t
a
b
l
e
c
e
r
con
l
a
s
oc
i
e
d
a
d
para
obtener d
e
t
e
r
m
i
n
a
do
s
b
e
n
e
f
i
c
i
o
s
.
S
i
n embargo
no todo
es
en contra de
e
s
t
a
s
m
i
n
e
a
s
,
e
s
t
a
t
e
cno
l
og
í
a
apoya
a
l
a
s
o
r
g
a
n
i
z
a
c
i
on
e
s
para
hacer más
e
f
i
c
i
e
n
t
e
s
a
sus
co
l
a
bo
r
a
do
r
e
s
,
a
n
a
li
z
a
ndo
s
u
s
co
m
po
rt
a
m
i
e
n
t
o
s
y
h
a
b
ili
d
a
d
e
s
.
I
nc
l
u
s
o
m
e
d
i
a
n
t
e
e
l
s
e
gu
i
m
i
e
n
t
o
de
l
o
s
navegadores
o correo
e
l
e
c
tr
ón
i
co
se
pu
e
d
e
i
nd
a
g
a
r
s
i
un
co
l
a
bo
r
a
do
r
se encuentra
en
l
a
búsqueda
de
nuevas
opo
rt
un
i
d
a
d
e
s
de
tr
a
b
a
j
o,
o
s
i
presenta
a
l
gun
a
conducta
que
l
e
s
i
on
e
l
a
s
a
c
t
i
v
i
d
a
d
e
s
de
l
a
e
m
p
r
e
s
a
m
i
s
m
a
i
nc
l
u
s
i
v
e
e
l
t
e
rr
o
r
i
s
m
o.
(
F
r
a
ng
a
n
ill
o,
J.,
2010
)
R
EFE
R
E
N
C
I
A
S
B
I
B
L
I
OGR
Á
F
I
C
A
S
F
r
a
ng
a
n
ill
o,
J.
(2010).
I
m
p
li
c
a
c
i
on
e
s
é
t
i
c
a
s
de
l
a
m
i
n
e
a
de
datos.
A
nu
a
r
i
o
t
h
i
n
k
E
P
I
.
G
a
rr
i
g
a
,
A. (2004).
Tr
a
t
a
m
i
e
n
t
o
de
datos
p
e
r
s
on
a
l
e
s
y
derechos
f
und
a
m
e
n
t
a
l
e
s
.
Joyanes,
L. (2013).
B
i
g
Data:
A
n
á
li
s
i
s
de
l
o
s
grandes
v
o
l
ú
m
e
n
e
s
de
datos
e
n
o
r
g
a
n
i
z
a
c
i
on
e
s
(
P
r
i
m
e
r
a
)
.
M
é
x
i
co
D.F.:
A
l
f
a
o
m
e
g
a
.
Martínez, E. (2000).
M
i
n
e
a
de
datos,
una
h
e
rr
a
m
i
e
n
t
a
para
l
a
toma
d
e
d
e
c
i
s
i
on
e
s
.
UNAM.
Recuperado
a
p
a
rt
i
r
d
e
h
tt
p
://
132.248.9.195
/
pd2001
/
287820
/
I
nd
e
x
.h
t
m
l
Montes,
M.
(
s
/
f
)
.
M
i
n
e
a
de texto: Un nuevo reto
co
m
pu
t
a
c
i
on
a
l
.
M
é
x
i
co
D.F.:
I
P
N
.
Recuperado
a
p
a
rt
i
r
d
e
h
tt
p
://
ccc.
i
n
a
o
e
p.
m
x/
~mm
on
t
e
s
g
/
pub
li
c
a
c
i
on
e
s
/
2001
/
M
i
n
e
r
i
a
T
e
xt
o
-
m
d01.pd
f
rez,
C., &
Santín,
D. (2008).
M
i
n
e
a
de
datos,
t
é
cn
i
c
a
s
y
h
e
rr
a
m
i
e
n
t
a
s
(
E
d
i
c
i
on
e
s
P
a
r
a
n
i
n
f
o
S.A.).
España. Recuperado
a
p
a
rt
i
r
d
e
h
tt
p
s
://
boo
k
s
.goog
l
e
.co
m
.
m
x/
boo
k
s
?
i
d
=
w
z
-
D
_8u
P
FCEC
&
p
r
i
n
t
s
e
c
=
f
r
on
t
co
v
e
r
&
dq
=
m
i
n
e
r
%
C
3
%
A
D
a
+
d
e
+
d
a
t
o
s
&
h
l
=
e
s
-
419
&
s
a
=
X
&
s
q
i
=
2
&
r
e
d
i
r
_
e
s
c
=
y
#
v
=
on
e
p
a
g
e
&
q
=
m
i
n
e
r
%
C
3
%
A
D
a
%
20d
e
%
20
d
a
t
o
s
&
f
=
f
a
l
s
e
rez,
S. (2016).
A
n
á
li
s
i
s
de
s
e
n
t
i
m
i
e
n
t
o
s
.
U
n
i
v
e
r
s
i
d
a
d
C
e
n
tr
a
l
de
V
e
n
e
zu
e
l
a
.
Tan. (1999). The
state
of
the art and
ch
a
ll
e
ng
e
s
,
Proc.
of
the
Workshop
K
no
w
l
e
dg
e
D
i
s
co
v
e
ry
f
r
o
m
advanced Databases.
text
m
i
n
i
ng.
A
GR
AD
E
C
I
M
I
E
NT
O
S
Q
u
i
e
r
o
|
agradecer
a
D
i
o
s
por
p
e
r
m
i
t
i
r
m
e
un a
más
de
v
i
d
a
,
a
m
i
esposo
qu
e
emprende
e
s
t
a
nueva aventura con
m
i
go b
r
i
nd
á
ndo
m
e
s
i
e
m
p
r
e
su
a
po
y
o
i
ncond
i
c
i
on
a
l
,
a
l
I
n
s
t
i
t
u
t
o
T
e
cno
l
óg
i
co
de
O
r
i
z
a
b
a
por
darme
una
e
x
c
e
l
e
n
t
e
f
o
r
m
a
c
i
ón
a
c
a
d
é
m
i
c
a
en
n
i
v
e
l
li
c
e
nc
i
a
t
u
r
a
y
ahora
a
b
r
i
r
m
e
nuevamente
l
a
s
pu
e
rt
a
s
en
e
l
á
r
ea
de
postgrado,
a
l
C
onc
e
j
o
N
a
c
i
on
a
l
de
C
i
e
nc
i
a
y
T
e
cno
l
og
í
a
(
C
O
N
A
C
Y
T)
por
ayudarme
a
cu
m
p
li
r
m
i
s
sueños,
a
l
Dr.
Fernando
A
gu
i
rr
e
y
Hernández po
r
a
b
r
i
r
m
e
l
o
s
o
j
o
s
ante un mundo
ll
e
no
de
po
s
i
b
ili
d
a
d
e
s
y
c
a
m
i
no
s
v
a
g
a
m
e
n
t
e
e
x
p
l
o
r
a
do
s
.

Hazle saber al autor que aprecias su trabajo

Estás en libertad de marcarlo con "Me gusta" o no

Tu opinión vale, comenta aquíOculta los comentarios

Comentarios

comentarios

Compártelo con tu mundo

Cita esta página
García Montero Lourdes. (2017, Junio 15). Minería de datos, textos y sentimientos. Big data en las organizaciones. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/mineria-datos-textos-sentimientos-big-data-las-organizaciones/
García Montero, Lourdes. "Minería de datos, textos y sentimientos. Big data en las organizaciones". GestioPolis. 15 Junio 2017. Web. <https://www.gestiopolis.com/mineria-datos-textos-sentimientos-big-data-las-organizaciones/>.
García Montero, Lourdes. "Minería de datos, textos y sentimientos. Big data en las organizaciones". GestioPolis. Junio 15, 2017. Consultado el 25 de Junio de 2017. https://www.gestiopolis.com/mineria-datos-textos-sentimientos-big-data-las-organizaciones/.
García Montero, Lourdes. Minería de datos, textos y sentimientos. Big data en las organizaciones [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/mineria-datos-textos-sentimientos-big-data-las-organizaciones/> [Citado el 25 de Junio de 2017].
Copiar
Imagen del encabezado cortesía de kevinkrejci en Flickr