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Tipos de datos
Un diccionario de datos es una colección de nombres, definiciones y atributos sobre elementos de datos que se utilizan o capturan en una base de datos, un sistema de información o una parte de un proyecto de investigación. Describe los significados y propósitos de los elementos de datos dentro del contexto de un proyecto, y proporciona orientación sobre la interpretación, los significados aceptados y la representación. Un diccionario de datos también proporciona metadatos sobre los elementos de datos. Los metadatos incluidos en un Diccionario de Datos pueden ayudar a definir el alcance y las características de los elementos de datos, así como las reglas para su uso y aplicación.
Mediante el uso de normas, los investigadores de las mismas disciplinas sabrán que la forma en que se recogen y describen sus datos será la misma en los distintos proyectos. El uso de normas de datos como parte de un diccionario de datos bien elaborado puede ayudar a aumentar la usabilidad de los datos de su investigación, y garantizará que los datos sean reconocibles y utilizables más allá del equipo de investigación inmediato.
Sinónimo de datos
Desde la invención de los ordenadores, la gente ha utilizado el término datos para referirse a la información del ordenador, y esta información se transmitía o almacenaba. Pero esa no es la única definición de datos; también existen otros tipos de datos. Entonces, ¿qué son los datos? Los datos pueden ser textos o números escritos en papeles, o pueden ser bytes y bits dentro de la memoria de dispositivos electrónicos, o pueden ser hechos que se almacenan dentro de la mente de una persona. Y en este artículo, trataremos los siguientes temas en detalle:
Ahora bien, si hablamos de datos principalmente en el campo de la ciencia, entonces la respuesta a “qué son los datos” será que los datos son diferentes tipos de información que normalmente se formatean de una manera particular. Todo el software se divide en dos grandes categorías, que son los programas y los datos. Los programas son el conjunto de instrucciones que se utilizan para manipular los datos. Así pues, después de comprender a fondo qué son los datos y la ciencia de los datos, vamos a conocer algunos hechos fantásticos.
El crecimiento en el campo de la tecnología, específicamente en los teléfonos inteligentes, ha llevado a que el texto, el vídeo y el audio se incluyan en los datos, además de la web y los registros de actividad. La mayoría de estos datos no están estructurados.
Datos frente a información
Big data es un término que describe los grandes volúmenes de datos difíciles de gestionar -tanto estructurados como no estructurados- que inundan las empresas en su día a día. Pero lo importante no es sólo el tipo o la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con ellos. Los grandes datos pueden analizarse para obtener información que mejore las decisiones y dé confianza para tomar medidas empresariales estratégicas.
El término “big data” se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles o imposibles de procesar con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para su análisis existe desde hace mucho tiempo. Pero el concepto de big data cobró impulso a principios de la década de 2000, cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición de big data, que ahora es la corriente principal, como las tres V:
Volumen. Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes, como transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, imágenes, audio, redes sociales, etc. En el pasado, almacenar todos esos datos habría sido demasiado costoso, pero el almacenamiento más barato mediante lagos de datos, Hadoop y la nube ha aliviado la carga.
Qué es la información
Aunque la capacidad de gestionar torrentes de datos se ha convertido en algo crucial para el éxito de las empresas, la mayoría de las organizaciones siguen estando muy atrasadas. Más del 70% de los empleados tienen acceso a datos que no deberían. Las filtraciones de datos son frecuentes, los conjuntos de datos deshonestos se propagan en silos y la tecnología de datos de las empresas a menudo no está a la altura de las exigencias que se le plantean.
En este artículo, los autores describen un marco para crear una estrategia de datos sólida que puede aplicarse a todos los sectores y niveles de madurez de los datos. El marco ayudará a los directivos a aclarar el propósito principal de sus datos, ya sea “defensivo” u “ofensivo”. La defensa de los datos consiste en minimizar el riesgo a la baja: garantizar el cumplimiento de las normativas, utilizar la analítica para detectar y limitar el fraude y crear sistemas para evitar los robos. La ofensiva de datos se centra en apoyar los objetivos empresariales, como el aumento de los ingresos, la rentabilidad y la satisfacción del cliente.
Independientemente de su sector, la estrategia de datos de una empresa rara vez es estática; normalmente, un director de datos se encarga de garantizar que se ajuste dinámicamente a medida que cambian las presiones competitivas y la estrategia corporativa general.