Termómetro del Big Data en el sector asegurador español
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245 | 1 | 0 | $aTermómetro del Big Data en el sector asegurador español |
260 | $aMadrid$bICEA $c2016-2022 | ||
490 | 0 | $aDocumento$vMarzo 2016, nº257; Marzo 2017, nº 266; Marzo 2018, nº280; Marzo 2019, nº 288; nº 301, Julio 2020, nº 317, Septiembre 2021; nº 330, octubre 2022 | |
505 | 0 | $aDatos años 2016-2022 | |
520 | $aSituación: grado de implantación del Big Data en cada entidad así como las dificultades que encuentra cada una para desarrollarlo -- Estrategia que cada entidad tiene para el desarrollo del Big Data -- Tecnología para estructurar la cantidad de datos que llegan a una identidad (framework) -- Aplicación y utilidad -- Recursos humanos | ||
650 | 4 | $0MAPA20080590567$aEmpresas de seguros | |
650 | 4 | $0MAPA20140022717$aBig data | |
650 | 4 | $0MAPA20080606091$aEstrategia empresarial | |
650 | 4 | $0MAPA20140009749$aConectividad | |
650 | 4 | $0MAPA20080624019$aComportamiento del consumidor | |
651 | 1 | $0MAPA20080637736$aEspaña | |
710 | 2 | $0MAPA20080432454$aICEA | |
830 | 0 | $0MAPA20080503505$aDocumento$vMarzo 2016, nº257; Marzo 2017, nº 266; Marzo 2018, nº280; Marzo 2019, nº 288; nº 301, Julio 2020, nº 317, Septiembre 2021; nº 330, Octubre 2022 |