1-17 Datos Estructurados vs No Estructurados

Alberto Rivera Tavera
15 Feb 202002:00

Summary

TLDREl video presenta una revisión sobre los diferentes tipos de datos y cómo Microsoft Azure proporciona tecnologías para gestionarlos. Se destacan tres categorías: datos estructurados, que tienen un esquema definido (como bases de datos relacionales o archivos de Excel); datos semi estructurados, que se organizan mediante etiquetas o jerarquías (como bases de datos con llaves o tags); y datos no estructurados, que no siguen un formato específico (como bases de datos de documentos o gráficos). Azure ofrece soluciones para satisfacer las necesidades de cada uno de estos tipos de datos.

Takeaways

  • 📝 Microsoft Azure proporciona tecnologías de plataforma de datos para satisfacer diferentes necesidades.
  • 📊 Existen tres tipos principales de datos: estructurados, semi estructurados y no estructurados.
  • 📋 Los datos estructurados tienen un esquema definido con filas y columnas, como bases de datos relacionales o archivos Excel.
  • 🔑 Los datos semi estructurados no encajan en un formato de tablas, pero se organizan en tags, llaves o etiquetas con jerarquía.
  • 🗂️ Los datos estructurados incluyen bases de datos relacionales y bodegas de datos.
  • 🏷️ Los datos semi estructurados pueden ser documentos con una organización basada en etiquetas y jerarquías.
  • 🔓 Los datos no estructurados no tienen una estructura definida, como bases de datos de valor-clave o de documentos.
  • 📚 Las bases de datos no estructuradas pueden incluir almacenes de documentos, gráficos o bases de datos columnares.
  • ⚙️ Microsoft Azure ofrece soluciones para gestionar cada tipo de estructura de datos de manera eficiente.
  • 💡 Es fundamental entender las diferencias entre estos tipos de datos al hablar sobre plataformas de datos.

Q & A

  • ¿Cuáles son los tres tipos generales de datos mencionados en el guion?

    -Los tres tipos generales de datos mencionados son: datos estructurados, datos semi-estructurados y datos no estructurados.

  • ¿Qué son los datos estructurados?

    -Los datos estructurados son aquellos que tienen un esquema definido, como tablas con filas y columnas. Ejemplos incluyen bases de datos relacionales y archivos de Excel con tablas internas.

  • ¿Qué ejemplos se mencionan de datos estructurados?

    -Los ejemplos de datos estructurados incluyen bases de datos relacionales, bodegas de datos y archivos de Excel con tablas diseñadas internamente.

  • ¿Cómo se definen los datos semi-estructurados?

    -Los datos semi-estructurados no tienen una estructura rígida de filas y columnas, pero pueden organizarse en etiquetas, llaves o jerarquías de datos.

  • ¿Qué ejemplos se podrían considerar como datos semi-estructurados?

    -Ejemplos de datos semi-estructurados son aquellos que usan etiquetas o llaves para organizar la información, como en archivos XML o JSON.

  • ¿Qué son los datos no estructurados?

    -Los datos no estructurados son aquellos que no tienen una estructura definida y no se organizan en filas o columnas, como los documentos, imágenes o videos.

  • ¿Qué tipos de bases de datos se pueden usar para manejar datos no estructurados?

    -Para manejar datos no estructurados, se pueden usar bases de datos de valor-clave, bases de datos que almacenen documentos, bases de datos para gráficos o bases de datos columnares.

  • ¿Cuál es la principal diferencia entre los datos estructurados y no estructurados?

    -La principal diferencia es que los datos estructurados tienen un esquema claro y definido con filas y columnas, mientras que los datos no estructurados no siguen ninguna estructura fija.

  • ¿Qué capacidades ofrece Microsoft Azure en relación con los diferentes tipos de datos?

    -Microsoft Azure proporciona tecnologías de plataforma de datos capaces de manejar diferentes tipos de datos (estructurados, semi-estructurados y no estructurados) según las necesidades del usuario.

  • ¿Por qué es importante entender los diferentes tipos de datos al trabajar con plataformas de datos?

    -Es importante entender los diferentes tipos de datos para elegir la tecnología adecuada que permita gestionarlos de manera eficiente según su estructura y necesidades.

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