La transformación de datos: de datos a información y conocimiento, Esquemas y mapas conceptuales de Informática

¡Descarga La transformación de datos: de datos a información y conocimiento y más Esquemas y mapas conceptuales en PDF de Informática solo en Docsity!

Data Management

Módulo 1: De los datos a la información y al conocimiento

Diferencia entre conocimiento, información y datos Para muchas personas estos tres términos son una confusión y hay ocasiones que los ocupan casi como si fuesen sinónimos, y en la practica es un error muy frecuentes incluso entre profesionales. ¿Qué son los datos? Los datos son un conjunto de valores atribuidos a alguna entidad, que representan alguna característica o cualidad. 23, 2019, enero, cine, pero que significan?

Módulo 1: De los datos a la información y al conocimiento

¿Qué es el conocimiento? El conocimiento es la interpretación que el profesional hace de cualquier información. Si nos fijamos en la imagen tenemos datos: 120, 165, 44. 220 Pero que también si los asociamos a un contexto, es decir representan algo: 120kg 165cm, etc. Pero en su conjunto y bajo la experiencia de un profesional de la salud que supiera que estos datos están relacionados a muestras tomadas a una solo persona el podría determinar con precisión que esta persona tiene una obesidad severa y diabetes

Módulo 1: De los datos a la información y al conocimiento

Conclusión : Con todo lo que ya sabemos podemos establecer una jerarquía ascendente entre estos tres términos. En la base tenemos los datos, de los cuales se extrae la información a partir de los cuales puede llegarse al conocimiento. Y muy importante si pensamos que las empresas que almacenan gran cantidad de datos y si tenemos la capacidad de ponerles un apellido tendríamos información y si asociamos esa información vamos a llegar al conocimiento y con ese conocimiento podríamos tomar decisiones.

Módulo 1: De los datos a la información y al conocimiento

Bases de datos relacionales El principio de las bases de datos relacionales se basa en la organización de la información en trozos pequeños, que se relacionan entre ellos mediante la relación de identificadores, lo que nos proporciona organizar de mejor manera la información y también obtener mejores resultados en las búsquedas. En el ámbito informático se habla mucho de ACID, cuyas siglas vienen de las palabras en inglés: atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad. Son propiedades que las bases de datos relacionales aportan a los sistemas y les permiten ser más robustos y menos vulnerables ante fallos. La base de datos relacional más usada y conocida es MySQL junto con Oracle, seguida por SQL Server y PostgreSQL, entre otras.

Módulo 1: De los datos a la información y al conocimiento

Calidad de los datos: El término calidad, en relación con los datos, toma sentido por el hecho de que los datos, al igual que los productos y servicios, deben adecuarse al uso que se les pretende dar. El término preciso para el uso en este caso implica que dentro de cualquier contexto operacional, el dato que va a ser utilizado satisfaga las expectativas de los usuarios de los datos. Dichas expectativas se satisfacen en gran medida si los datos son útiles para el fin para el que son utilizados, son fáciles de entender e interpretar, y además son correctos. La calidad es un término genérico que describe las características de los datos (completos, fiables, pertinentes, actualizados y coherentes). El objetivo es obtener datos sin repeticiones, sin errores ortográficos, sin omisiones, sin variaciones superfluas y conformes a la estructura definida.

Módulo 2: Bases de datos multidimensionales para almacenar información.

Un DataWarehouse es un contenedor o también conocidos como almacén de datos, en el que se almacenan datos procedentes de distintas fuentes que puedan existir en una organización, quedando éstos integrados, depurados y ordenados en una única base de datos centralizada. En este almacén se guardarán los datos durante el período de tiempo requerido para cumplir con las necesidades de consulta de cada organización. Con este sistema, las compañías consiguen tener integrados en un único contenedor todos los datos de sus diferentes procesos de negocio, listos para ser analizados. Pero no nos olvidemos del DataMart, cuya definición es bastante similar a la del DataWarehouse, siendo su alcance la principal diferencia entre estos dos tipos de bases de datos.

Módulo 2: Bases de datos multidimensionales para almacenar información.

Un Data Mart es como una versión especial de un almacén de datos o podríamos decir que son subconjuntos de datos con el propósito de ayudar a las distintas áreas que conforman una empresa El DataMart es un sistema orientado a la consulta, cuya distribución interna de los datos es clara y no hay dudas al respecto, estando éstos estructurados en modelos dimensionales y al estar orientado en cubrir la necesidades de un modelo menor a los DataWarehouse vamos a obtener un resultado más rápidos en consultas y en el proceso de extracción, transformación y carga.