Clase 03 - Datos estructurados y no estructurados

Summary

El 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.