Clase 03 - Datos estructurados y no estructurados

Emmanuel Gordillo Espinoza
7 Sept 202008:06

Summary

TLDREl guion habla sobre datos estructurados y no estructurados, explicando cómo los primeros se mantienen en campos fijos y son fáciles de procesar, mientras que los segundos carecen de organización y requieren tecnología diferente para su almacenamiento y análisis. Se menciona la importancia de la administración de datos masivos y la diferencia entre datos almacenados y datos en movimiento, con énfasis en la necesidad de procesar información en tiempo real para actuar adecuadamente.

Takeaways

  • 📊 Los datos estructurados se introducen y se mantienen en campos fijos, lo que facilita su procesamiento y análisis.
  • 📋 Los datos estructurados se almacenan en bases de datos relacionales, como SQL Server o MariaDB, y son fáciles de clasificar y consultar.
  • 📂 Los datos no estructurados no tienen organización fija y se generan en tiempo real, como fotos, audio, videos y contenido web.
  • 📦 Los datos no estructurados son masivos y desorganizados hasta que se almacenan y organizan para su análisis.
  • 💾 Los datos almacenados se guardan en dispositivos físicos como discos duros o centros de datos y siguen un flujo de almacenamiento, análisis, notificación y acción.
  • 🚗 Los datos en movimiento son dinámicos y requieren procesamiento en tiempo real para evitar que se vuelvan irrelevantes, como en el caso de un coche autónomo.
  • ⚙️ El flujo de datos en movimiento incluye análisis, acción, notificación y almacenamiento, con un énfasis en actuar rápidamente.
  • 🌐 La administración de datos masivos requiere arquitecturas de red protegidas, como firewalls, y estrategias especializadas como NoSQL.
  • 🔐 Los datos de eventos, sensores y redes sociales deben procesarse y almacenarse utilizando herramientas modernas y distribuidas horizontalmente.
  • 🎯 Es esencial adaptar la infraestructura de datos para gestionar grandes volúmenes de información y análisis masivo de datos.

Q & A

  • ¿Qué son los datos estructurados y cómo se diferencian de los no estructurados?

    -Los datos estructurados son aquellos que se introducen y se mantienen en campos fijos, como los datos en una tabla con filas y columnas. Son fáciles de procesar y se utilizan en bases de datos relacionales. En cambio, los datos no estructurados carecen de una organización y son datos crudos que llegan sin procesar, como fotos, audios, vídeos, sitios web, etc.

  • ¿Cuáles son algunos ejemplos de sistemas de base de datos relacionales comunes utilizados para almacenar datos estructurados?

    -Algunos ejemplos de sistemas de base de datos relacionales comunes incluyen MariaDB, SQL Server y Microsoft Prisma.

  • ¿Cómo se definen los datos almacenados según el guión?

    -Los datos almacenados son aquellos que se guardan en una unidad física como un disco duro o en un servidor dentro de un centro de datos. Estos datos siguen un flujo de almacenamiento, análisis, notificación y acción.

  • ¿Qué son los datos en movimiento y cómo se diferencian de los datos almacenados?

    -Los datos en movimiento son dinámicos y requieren procesamiento en tiempo real antes de que se vuelvan irrelevantes o obsoletos. Se analizan, se actúa, se notifican y luego se almacenan, lo que es diferente al flujo de los datos almacenados que primero se almacenan y luego se analizan y se actúa.

  • ¿Qué es un sistema de administración de bases de datos tradicional y cómo se relaciona con los datos estructurados?

    -Un sistema de administración de bases de datos tradicional es un sistema que maneja la almacenación, la seguridad y el acceso a los datos estructurados en bases de datos relacionales. Estos sistemas son adecuados para manejar datos estructurados que siguen un esquema definido.

  • ¿Cómo se deben gestionar los datos masivos y por qué es importante?

    -Para gestionar datos masivos, es necesario tener una arquitectura de red adecuada y tecnologías especializadas como bases de datos NoSQL, que permiten el análisis masivo de datos y su almacenamiento de manera distribuida y escalable. Es importante porque permite la eficiencia en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información.

  • ¿Qué es un sistema NoSQL y cómo ayuda en la gestión de datos masivos?

    -Un sistema NoSQL es una base de datos que no sigue el modelo relacional y es especialmente útil para manejar grandes volúmenes de datos estructurados de manera distribuida y escalable, facilitando el análisis y el almacenamiento de datos masivos.

  • ¿Cuál es la diferencia entre los datos de eventos, los datos de sensores y las tendencias relacionadas con la movilidad en el contexto de los datos masivos?

    -Los datos de eventos son registros de acciones específicas, los datos de sensores son información recopilada por dispositivos sensores y las tendencias de movilidad son patrones de movimiento y uso de infraestructuras. Todos ellos son tipos de datos que se generan en tiempo real y son importantes para el análisis de datos masivos.

  • ¿Cómo se protege la arquitectura de red en el contexto de la administración de datos masivos?

    -La arquitectura de red se protege con firewalls y otras medidas de seguridad antes de que los datos lleguen, garantizando la integridad y la seguridad de los datos durante su almacenamiento y procesamiento.

  • ¿Qué es un firewall y cómo contribuye a la seguridad de los datos en una red?

    -Un firewall es una barrera de seguridad que monitorea y controla el tráfico de red y los accesos a una red o sistema. Contribuye a la seguridad de los datos bloqueando intentos no autorizados de acceso y permitiendo solo el tráfico seguro y necesario.

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