Data restriction

The restricción de datos (o data crunching en inglés) es un método de la ciencia de la información que hace factible la preparación del procesamiento automatizado de grandes cantidades de datos e información (Big Data). Data Crunching se trata de la preparación y modelización de un sistema o aplicación que se usa: Los datos son procesados, ordenados y estructurados para ejecutar algoritmos y secuencias de programa sobre ellos. De este modo, el término restricción de datos comprimidos se refiere a los datos que ya se han importado y procesado en un sistema. Términos similares incluyen «data munging» y «data wrangling» – estos se refieren más al procesamiento manual o semiautomático de datos, razón por la cual son significativamente distintos al «data crunching».

Información general sobre el tema

El objetivo final del procesamiento de datos es una comprensión más profunda del asunto que debe ser transmitida con los datos, como en el campo de la inteligencia de negocios, para que se puedan tomar decisiones informadas. Otras áreas en las que se aplica la restricción de datos son la medicina, la física, la química, la biología, las finanzas, la criminología o la analítica web. Dependiendo del contexto, se usan distintos lenguajes de programación y herramientas: Mientras que antes se usaba programación en Excel, Batch y Shell, en este momento se prefieren lenguajes como Java, Python o Ruby.

Functionality

El análisis de datos, a pesar de todo, no se refiere al análisis exploratorio o a la visualización de datos, que se realiza a través programas especiales que se adaptan a su área de aplicación. La compresión de datos se trata más bien de un procesamiento correcto, de modo que un sistema pueda hacer algo con los registros y el formato de los datos. La restricción de datos es, de este modo, un procedimiento previo de análisis de datos. Este procedimiento, al igual que el análisis de datos en sí mismo, puede ser repetitivo cuando el resultado del procedimiento de restricción incluye nuevos datos o errores. Esto significa que las secuencias del programa pueden repetirse hasta que se logre el resultado deseado: un recopilatorio de datos preciso y correcto que puede procesarse de forma directa o importarse y que no contiene errores ni fallos.

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Practical importance

La mayoría de las tareas de procesamiento de datos se pueden simplificar en tres pasos. En primer lugar, se leen los datos sin procesar para convertirlos en un formato escogido como paso siguiente. En conclusión, los datos se emiten en el formato correcto, por lo que pueden ser procesados o analizados.[1] Esta tricotomía tiene la ventaja de que los datos individuales (entrada, salida) además pueden utilizarse para otros escenarios.

Algunas apps de la restricción de datos son:

  • Tratamiento posterior de datos heredados dentro de un código de programa.
  • La conversión de un formato a otro, por ejemplo, texto plano a registros de datos XML.
  • La corrección de errores en los conjuntos de datos, ya sean errores ortográficos o de programa.
  • Extracción de datos brutos para preparar la evaluación posterior.

Por norma general, se puede ahorrar mucho tiempo con la compresión de datos, dado que no hace falta realizar los procesos manualmente. De este modo, fundamentalmente con grandes conjuntos de datos y bases de datos relacionales, la compresión de datos puede ser una ventaja significativa. No obstante, es necesaria una infraestructura adecuada para poseer de la potencia de cálculo necesaria para tales operaciones. Un sistema como Hadoop, por ejemplo, distribuye la carga del PC mediante de diversos recursos y realiza procesos aritméticos en clusters informáticos. Usa el principio de la división del trabajo.

Importancia para el Marketing Online

Los problemas en las áreas de marketing online, diseño web y analítica web muchas veces se pueden resolver con la compresión de datos. Las grandes tiendas online confían en estos métodos eficaces. Por ejemplo, si se supone que 10.000 registros de una base de datos relacional se convierten automáticamente a un formato distinto para que se puedan mostrar los productos relevantes de la interfaz, el método escogido es la restricción de datos. Fundamentalmente en el caso de Big Data, la recopilación de grandes cantidades de datos es de vital importancia. Cuantos más datos se procesen, más tiempo se puede ahorrar con el crujido de datos.[2]

Web Links

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