# data[].attributes.attachment_caption
Fuente: Aspectos básicos de la computación paralela, 2013.

# data[].attributes.body
2. Computación paralela: Muchos datos se dividen en pequeñas partes, para trabajar de manera simultánea.

# data[].attributes.body
1. Computación distribuida: Muchos sistemas conectados entre sí.

# data[].attributes.body
Entre las nuevas fuentes de recolección de datos, destacan:

Los registros de la telefonía móvil.

Las tarjetas inteligentes de transporte.

Planificadores de ruta.

Registros de GPS.

Tarjetas bancarias

Redes sociales.

# data[].attributes.body
La resolución espacial hace referencia al grado de certitud de la localización del dato en el espacio.

# data[].attributes.body
La granularidad temporal es la frecuencia con la cual se registran los datos, en los dispositivos se pueden ir registrando la localización cada varios segundo y  minutos según la configuración del dispositivo.

# data[].attributes.headline
El análisis de la movilidad de población a través del Big Data 

# data[].attributes.subject
El análisis de la movilidad de población a través del Big Data 

# data[].attributes.body
Los datos masivos, debido a la actividad humana, pueden medirse en escala temporal y espacial.

# data[].attributes.attachment_caption
Fuente: Javier Gutiérrez, et al. , 2019 

# data[].attributes.body
1. Volumen: Medición de los datos.
2. Velocidad: Rapidez de actualización de los datos.
3. Variedad: Diversidad de formatos y fuentes de datos.

# data[].attributes.body
El Big Data se puede formar de dos formas:
1. A través de los sensores de los dispositivos que utilizamos día a día, los que registran nuestra actividad.
2. Con la actividad de los usuarios de internet, la cual genera datos en línea.