Fuente de datos

¿Qué es una fuente de datos?

Una fuente de datos , carga datos estáticos o casi en tiempo real un análisis de big data. En los análisis en tiempo real , las fuentes de datos cargan datos utilizados junto con herramientas que requieren un datasheet espacial o tabular auxiliar para enriquecer , filtrar , unir o calcular la distancia entre eventos. En los análisis de big data , las fuentes de datos cargan los datos que se procesaran con las herramientas y se escribirán en salidas.



Se denominan fuentes de datos a diversos tipos de archivos que contienen datos útiles para para satisfacer la demanda de información del conocimiento , conocer distinguir y seleccionar las fuentes de datos adecuadas para el trabajo que se esta realizando es parte de un proceso de clasificación y visualización de las fuentes de datos.





Evolución de la base de datos


Las bases de datos han evolucionado dramáticamente desde su inicio a principios de los años sesenta. Las bases de datos de navegación, como la base de datos jerárquica (que se basaba en un modelo similar a un árbol y solo permitía una relación de uno a muchos), y la base de datos de red (un modelo más flexible que permitía múltiples relaciones), eran los sistemas originales utilizados para almacenar y manipular los datos. Aunque simples, estos primeros sistemas eran inflexibles. En la década de 1980, las bases de datos relacionales se hicieron populares, seguido de bases de datos orientadas a objetos en los años noventa. Más recientemente, surgieron las bases de datos NoSQL como respuesta al crecimiento de internet y la necesidad de una mayor velocidad y procesamiento de datos no estructurados. Hoy, las bases de datos en la nube y las bases de datos independientes están abriendo nuevos caminos en cuanto a cómo se recopilan, almacenan, administran y utilizan los datos.



Tipos de datos

Datos en informática es la expresión general que describe aquellas características de la entidad sobre la que opera. Los programas  y aplicaciones tienen como función el procesamiento de datos, ya que cada lenguaje de programación tiene un conjunto de datos a partir de los cuales trabaja. Toda la información que entra y sale de un ordenador lo hace en forma de datos. 


Diferencias entre datos estructurados y no estructurados


Los datos estructurados están muy organizados y se comprenden fácilmente mediante el lenguaje de máquina. Quienes trabajan con bases de datos relacionales pueden ingresar, buscar y manipular datos estructurados con relativa rapidez. Esta es la característica más atractiva de los datos estructurados.




Los datos estructurados revolucionaron los sistemas basados ​​en papel en los que las empresas confiaban para la inteligencia empresarial hace décadas. Si bien los datos estructurados siguen siendo útiles, más empresas buscan deconstruir datos no estructurados para oportunidades futuras.


Ejemplos de datos estructurados Los ejemplos de datos estructurados incluyen nombres, fechas, direcciones, números de tarjetas de crédito, información bursátil, geolocalización y más.



Datos no estructurados 


Los datos no estructurados se clasifican con mayor frecuencia como datos cualitativos y no pueden procesarse y analizarse utilizando herramientas y métodos convencionales.


Los datos no estructurados son difíciles de construir porque no tienen un modelo predefinido, lo que significa que no se pueden organizar en bases de datos relacionales. En cambio, las bases de datos no relacionales o NoSQL son las más adecuadas para administrar datos no estructurados.

Otra forma de administrar datos no estructurados es hacer que fluyan a un lago de datos, lo que les permite estar en su formato sin formato y no estructurado.

Más del 80 por ciento de todos los datos generados en la actualidad se consideran no estructurados, y este número seguirá aumentando con la prominencia del Internet de las cosas.


Por ejemplo, las técnicas de minería de datos aplicadas a datos no estructurados pueden ayudar a las empresas a aprender hábitos de compra y tiempos, patrones en las compras, sentimiento hacia un producto específico y mucho más.




Los datos no estructurados también son clave para el software de análisis predictivo. Por ejemplo, los datos de los sensores conectados a la maquinaria industrial pueden alertar a los fabricantes de una actividad extraña antes de tiempo. Con esta información, se puede realizar una reparación antes de que la máquina sufra una avería costosa.


Datos semiestructurados


Es posible que sus datos no siempre estén estructurados o desestructurados; Los datos semiestructurados o parcialmente estructurados son otra categoría entre los datos estructurados y no estructurados. Los datos semiestructurados son un tipo de datos que tienen algunas características consistentes y definidas. No se limita a una estructura rígida como la necesaria para las bases de datos relacionales. Las propiedades organizativas como los metadatos o las etiquetas semánticas se utilizan con datos semiestructurados para hacerlos más manejables; sin embargo, todavía contiene cierta variabilidad e inconsistencia.




Los ejemplos de datos semi-estructurados más conocidos son:


Correos electrónicos, donde los metadatos nativos permiten clasificarlos y realizar búsquedas por palabras clave

Lenguaje de marcado XML, cuya flexible estructura, basada en etiquetas, permite universalizar la estructura de datos, el almacenamiento y el transporte en la Web.

El estándar abierto JSON (JavaScript Object Notation), otro formato de intercambio de datos semi-estructurados que se utiliza mucho en la transmisión de datos entre aplicaciones web y servidores.

Las bases de datos NoSQL, que al no separar el esquema de los propios datos, son más flexibles. Permiten almacenar información que no se adapta bien al formato de registro/tabla, como por ejemplo, el texto de longitud variable. También facilitan el intercambio de datos entre distintas bases de datos.




Qué son los Metadatos


La definición más concreta de los metadatos es qué son “datos acerca de los datos” y sirven para suministrar información sobre los datos producidos. Los metadatos consisten en información que caracteriza datos, describen el contenido, calidad, condiciones, historia, disponibilidad y otras características de los datos.

Los Metadatos permiten a una persona ubicar y entender los datos, incluyen información requerida para determinar qué conjuntos de datos existen para una localización geográfica particular, la información necesaria para determinar si un conjunto de datos es apropiado para fines específicos, la información requerida para recuperar o conseguir un conjunto ya identificado de datos y la información requerida para procesarlos y utilizarlos.

Los Metadatos proveen un inventario estandarizado de los datos georreferenciados existentes en una organización, proveen un gran potencial para usuarios que buscan cerciorarse si un dato o conjunto de datos georreferenciados son apropiados para su necesidad o si necesitan localizar datos en bases de datos de diferentes organizaciones.








Problema Prototípico.















Fuentes

 

 









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