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¡📲Conexión con todo el mundo mediante Big Data🌎💙!

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¡📲Conexión con todo el mundo mediante Big Data🌎💙!

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📊📈Entendiendo cómo funciona verdaderamente Big Data📈📊

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📊📈Entendiendo cómo funciona verdaderamente Big Data📈📊

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En éste artículo se explica de manera clara cómo los "datos" que son invisibles para los ojos humanos y para los no-programadores; pasan desde ser algoritmos en un almacén de la nube de datos no estructurados, en su mayoría, hasta la creación de gráficos, imágenes y videos que sean entendibles por todas las personas.

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Talend Real-Time Open Source Data Integration Software

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Sin el procesamiento de los datos, las organizaciones no tienen acceso a cantidades ingentes de datos que pueden ayudarles a ganar ventaja competitiva, ofrecerles información útil sobre sus ventas, estrategias de marketing y necesidades de los consumidores. Es fundamental que las empresas de cualquier tamaño entiendan las necesidad de procesar sus datos.

¿En qué consiste el procesamiento de datos?

El procesamiento de datos se produce cuando se recaban datos y se traducen a información utilizable. Suelen ocuparse los científicos de datos, solos o en equipo, y es importante que el procesamiento se realice correctamente para no afectar negativamente al producto final o los resultados obtenidos a partir de los datos.

El procesamiento empieza con datos en su forma en bruto y los convierte a un formato más legible (gráficos, documentos, etc.), dándoles la forma y el contexto necesarios para que los ordenadores los interpreten y los empleados los utilicen en toda una organización.

Las seis etapas del procesamiento de datos

1. Recogida de datos

La recogida de datos es el primer paso del procesamiento. Los datos se extraen de las fuentes disponibles, entre las cuales se cuentan los data lakes y los almacenes de datos. Es importante que las fuentes de datos disponibles sean fiables y estén bien creadas para que los datos recabados (que posteriormente se emplearán como información) sean de la más alta calidad posible.

2. Preparación de datos

Una vez recabados los datos, se pasa a la fase de la preparación de datos. La preparación de datos, a menudo llamada "preprocesamiento", es la etapa en la que los datos en bruto se limpian y organizan para la siguiente fase del procesamiento. Durante la preparación, los datos en bruto se verifican diligentemente para detectar errores. El objetivo de este paso es eliminar los datos erróneos (datos redundantes, incompletos o incorrectos) y empezar a crear datos de gran calidad para obtener la mejor business intelligence.

3. Introducción de datos

A continuación los datos limpios se introducen en su destino (puede ser un CRM, como Salesforce, o un almacén de datos, como Redshift y se traducen a un lenguaje comprensible. La introducción de datos es el primer paso en el que los datos en bruto empiezan a cobrar forma como información utilizable.

4. Procesamiento

Durante esta fase los datos ingresados en el ordenador en la fase anterior se procesan realmente para su interpretación. El procesamiento se efectúa por medio de algoritmos de machine learning, si bien el proceso en sí puede variar ligeramente según cuál sea la fuente de los datos que se esté procesando (data lakes, redes sociales, dispositivos conectados, etc.) y su uso previsto (estudiar patrones publicitarios, diagnósticos médicos a partir de dispositivos conectados, determinar necesidades de clientes, etc.).

5. Salida/interpretación de datos

La etapa de salida/interpretación es la fase en la que los datos resultan finalmente utilizables para los que no son científicos de datos. Están traducidos, son legibles y muchas veces se presentan en forma de gráficos, vídeos, imágenes, texto simple, etc. A partir de ese momento los miembros de una empresa o institución pueden empezar a autogestionarse los datos para sus propios proyectos de analíticas de datos.

6. Almacenamiento de datos

La última fase del procesamiento de datos es el almacenamiento. Cuando todos los datos están procesados, se almacenan para su futuro uso. Si bien hay alguna información que ya puede emplearse de inmediato, gran parte tendrá utilidad a posteriori. Además, almacenar correctamente nuestros datos es una necesidad para dar cumplimiento a la legislación de protección de datos, como el RGPD. Cuando los datos están bien almacenados, a los miembros de la organización les resulta fácil y rápido acceder a ellos siempre que lo necesiten.

El futuro del procesamiento de datos

El futuro del procesamiento de datos se halla en la cloud. La tecnología cloud saca partido a la conveniencia de los actuales métodos de procesamiento de datos electrónicos y acelera su velocidad y eficacia. Si los datos son más rápidos y de mayor calidad, eso implica que las organizaciones disponen de más datos que utilizar y más información valiosa que extraer.

Con la migración de los big data a la cloud, las empresas obtienen enormes beneficios. Las tecnologías cloud para big data permiten a las empresas combinar todas sus plataformas en un único sistema fácil de adaptar. A medida que el software cambia y se actualiza (como suele ser el caso en el mundo de los big data), la tecnología cloud integra sin fisuras lo nuevo con lo antiguo.

Las ventajas del procesamiento de datos en la cloud no son en absoluto exclusivas de las grandes corporaciones. En realidad, las pequeñas empresas pueden obtener beneficios aún mayores. Las plataformas cloud pueden ser económicas y ofrecen la flexibilidad para crecer y ampliar sus capacidades a medida que la empresa crezca. Aporta a las empresas la capacidad de escalar sin pagar un precio elevado.

Del procesamiento a la analítica de datos

Los big data están cambiando la forma de hacer negocios de las empresas y, para sociedades de cualquier tamaño, ganar ventaja competitiva exige contar con una estrategia de procesamiento de datos robusta. Si bien las seis fases del procesamiento de datos no van a cambiar, con el paso del tiempo la cloud ha abanderado grandes avances en tecnología, convirtiéndose hoy por hoy en el método más avanzado, rentable y rápido.

¿Qué sucede a partir de ahora? Es hora de poner a trabajar sus datos. Cuando sus datos estén procesados, podrán ser analizados eficazmente para obtener business intelligence. Con la ayuda de analíticas de datos podrán tomar decisiones comerciales más rápidas e inteligentes. Para empezar, eche un vistazo al Informe de mejores prácticas de Talend: Cómo hacer efectivas e integrar las analíticas para darles un uso práctico.

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¿En qué consiste el procesamiento de datos? Definición y fases - Talend

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Sin el procesamiento de los datos, las organizaciones no tienen acceso a cantidades ingentes de datos que pueden ayudarles a ganar ventaja competitiva, ofrecerles información útil sobre sus ventas, estrategias de marketing y necesidades de los consumidores. Es fundamental que las empresas de cualquier tamaño entiendan las necesidad de procesar sus datos.

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Representación gráfica de Big Data y procesamiento de datos estructurados y no estructurados.

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representación gráfica de Big Data y procesamiento de datos estructurados y no estructurados

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⛓️Datos estructurados y no estructurados⛓️

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⛓️Datos estructurados y no estructurados⛓️

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Para entender cómo funciona Big Data es fundamental comprender que son los datos no estructurados 📚 (conglomerado masivo de información) y los datos estructurados 📋 (datos bien organizados).
¡Éstos dos y sus variantes secundarias (derivadas de estas: semiestructurados, etc.) componen toda la base de Big Data!

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¿Qué son datos estructurados?

Antes de hablar de los datos no estructurados, es necesario comprender lo que son datos estructurados.

Cuando hablamos de datos estructurados nos referimos a la información que se suele encontrar en la mayoría de bases de datos. Son archivos de tipo texto que se suelen mostrar en filas y columnas con títulos. Son datos que pueden ser ordenados y procesados fácilmente por todas las herramientas de minería de datos. Lo podríamos ver como si fuese un archivador perfectamente organizado donde todo está identificado, etiquetado y es de fácil acceso.

Es probable que la mayoría de las organizaciones estén familiarizadas con este tipo de datos y ya los estén utilizando con eficacia, así que pasemos a ver los datos no estructurados.

¿Qué son datos no estructurados?

Aunque parezca increíble, la base de datos con información estructurada de una empresa, ni siquiera contiene la mitad de la información que hay disponible en la empresa lista para ser usada. El 80 % de la información relevante para un negocio se origina en forma no estructurada, principalmente en formato texto.

Los datos no estructurados, generalmente son datos binarios que no tienen estructura interna identificable. Es un conglomerado masivo y desorganizado de varios objetos que no tienen valor hasta que se identifican y almacenan de manera organizada.

Una vez que se organizan, los elementos que conforman su contenido pueden ser buscados y categorizados (al menos hasta cierto punto) para obtener información.

Por ejemplo, aunque la mayoría de herramientas de minería de datos no son capaces de analizar la información contenida en los mensajes de correo electrónico (por muy organizados que estén), es posible que recopilar y clasificar los datos contenidos en ellos nos pueda mostrar información relevante para nuestra organización. Se trata de un ejemplo que ilustra la importancia y la envergadura que pueden llegar a tener los datos no estructurados.

Pero el correo electrónico ¿no tiene estructura?

El término no estructurado se enfrenta a diferentes opiniones por diversas razones. Hay quien dice que aunque no se pueda identificar una estructura formal en ellos, es posible que pueda estar implícita y, en ese caso, no debería ser categorizado como no estructurado. Sin embargo, por otro lado, si los datos tienen alguna forma de estructura, pero ésta no es útil y no puede se utiliza para procesarlos, estos deberían ser categorizados como no estructurados.

Aunque los mensajes de correo electrónico pueden contener información con alguna estructura implícita, es lógico pensar en ellos como información no estructurada, ya que las herramientas normales de minería de datos no están preparadas para procesarlos y analizarlos.

Tipos de datos no estructurados

Los datos no estructurados son datos en bruto y no organizados. Idealmente, toda esta información podría ser convertida en datos estructurados. Sin embargo, sería algo costoso y requeriría mucho tiempo. Además, no todos los tipos de datos no estructurados se pueden convertir fácilmente en un modelo estructurado. Por ejemplo, siguiendo con el ejemplo del correo electrónico, un e-mail contiene información como la hora de envío, la persona a quien se envía, el remitente, etc. Sin embargo, el contenido del mensaje no se divide ni categoriza fácilmente y esto puede ser un problema de compatibilidad con la estructura de un sistema de base de datos relacional.

Esta es una lista limitada de tipos de datos no estructurados:

Correos electrónicos.

Archivos de procesador de texto.

Archivos PDF.

Hojas de cálculo.

Imágenes digitales.

Vídeo.

Audio.

Publicaciones en medios sociales.

Mirando esa lista, te podrías preguntar qué tienen en común estos archivos. Se trata de archivos que pueden ser almacenados y administrados sin que el sistema tenga necesidad de entender el formato del archivo. Al no estar organizado el contenido de estos archivos, estos pueden ser almacenados de manera no estructurada.

La industria del Big Data sigue creciendo, pero existe un problema con los datos no estructurados que todavía no están siendo utilizados. No obstante, las empresa ya tienen identificado el problema y ya se están desarrollando tecnologías y servicios para ayudar a solventarlo.

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Diferencia entre datos estructurados y no estructurados

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Antes de hablar de los datos no estructurados, es necesario comprender lo que son datos estructurados. Cuando hablamos de datos estructurados nos referimos a la información que se suele encontrar en la mayoría de bases de datos. Son archivos de tipo texto que se suelen mostrar en filas y columnas con títulos.

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En este vídeo, vemos cómo en una ciudad al norte de Ámsterdam han creado una comunidad en la cual usan energía sostenible ♻️ ante el inminente cambio climático. Lo hacen recopilando datos gracias a la Big Data, usan información de máquinas que están unidas a la red privada de la comunidad y también a la red estatal; calculando, procesando y ejecutando acciones con un impacto directo en las casas.
Datos interesantes:
1. Esta red local comunitaria es OpenSource (comparte sus datos abiertamente) y no tienen problema con esa transparencia.
2. La energía que se almacena en las máquinas también puede ser utilizada para cargar los carros eléctricos de la ciudad.

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Ciudad inteligente: Ámsterdam revoluciona la energía

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¡💻Big Data ya está en muchos sistemas que utilizamos💻!

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¡💻Big Data ya está en muchos sistemas que utilizamos💻!

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🩺El uso combinado del Blockchain y la Big Data en la salud🩺

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🩺El uso combinado del Blockchain y la Big Data en la salud🩺

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Este artículo me pareció completamente fascinante, ya que el uso de la Big Data junto con el Blockchain puede ser muy beneficioso para todos los seres humanos. En la parte inferior del artículo explican cómo sería si toda nuestra historia clínica ⚕️ se almacenaría en la nube; así, no tendríamos que sacarnos un examen en una clínica ahora y años mas tarde si vamos a otra distinta, volvernos a tomar la misma prueba.
Al contrario, todos nuestros datos 📑, informes, análisis; estarían guardados en la nube para siempre, pudiendo nosotros acceder libremente a ellos en cualquier momento y desde cualquier centro de salud. Personalmente, me parece una democratización de la salud necesaria y nuestro derecho como ciudadanos.

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Explicamos brevemente qué es la tecnología blockchain, cómo funciona y cómo su uso se está ampliando a distintos mercados.

La blockchain generalmente se asocia con el Bitcoin y otras criptomonedas, pero estas son solo la punta del iceberg. Y es que esta tecnología, que tiene sus orígenes en 1991, cuando Stuart Haber y W. Scott Stornetta describieron el primer trabajo sobre una cadena de bloques asegurados criptográficamente, no fue notoria hasta 2008, cuando se hizo popular con la llegada del bitcoin. Pero actualmente su utilización está siendo demandada en otras aplicaciones comerciales y se proyecta un crecimiento anual del 51% para el 2022 en varios mercados, como el de las instituciones financieras o el de Internet de las Cosas (IoT), según publicó MarketWatch.

Qué es blockchain

La cadena de bloques, más conocida por el término en inglés blockchain, es un registro único, consensuado y distribuido en varios nodos de una red. En el caso de las criptomonedas, podemos pensarlo como el libro contable donde se registra cada una de las transacciones.

Su funcionamiento puede resultar complejo de entender si profundizamos en los detalles internos de su implementación, pero la idea básica es sencilla de seguir.

En cada bloque se almacena:

una cantidad de registros o transacciones válidas,

información referente a ese bloque,

su vinculación con el bloque anterior y el bloque siguiente a través del hash de cada bloque ─un código único que sería como la huella digital del bloque.

Por lo tanto, cada bloque tiene un lugar específico e inamovible dentro de la cadena, ya que cada bloque contiene información del hash del bloque anterior. La cadena completa se guarda en cada nodo de la red que conforma la blockchain, por lo que se almacena una copia exacta de la cadena en todos los participantes de la red.

A medida que se crean nuevos registros, estos son primeramente verificados y validados por los nodos de la red y luego añadidos a un nuevo bloque que se enlaza a la cadena.

¿Por qué blockchain es tan segura?

Al ser una tecnología distribuida, donde cada nodo de la red almacena una copia exacta de la cadena, se garantiza la disponibilidad de la información en todo momento. En caso de que un atacante quisiera provocar una denegación de servicio, debería anular todos los nodos de la red, ya que basta con que al menos uno esté operativo para que la información esté disponible.

Por otro lado, al ser un registro consensuado, donde todos los nodos contienen la misma información, resulta casi imposible alterar la misma, asegurando su integridad. Si un atacante quisiera modificar la información en la cadena de bloques, debería modificar la cadena completa en al menos el 51% de los nodos.

la tecnología de blockchain nos permite almacenar información que jamás se podrá perder, modificar o eliminar

Por último, dado que cada bloque está matemáticamente vinculado al bloque siguiente, una vez que se añade uno nuevo a la cadena, el mismo se vuelve inalterable. Si un bloque se modifica su relación con la cadena se rompe. Es decir, que toda la información registrada en los bloques es inmutable y perpetua.

De esta forma la tecnología de blockchain nos permite almacenar información que jamás se podrá perder, modificar o eliminar.

Además, cada nodo de la red utiliza certificados y firmas digitales para verificar la información y validar las transacciones y los datos almacenados en la blockchain, lo que permite asegurar la autenticidad de dicha información.

De esta forma, podemos pensar en blockchain como un escribano. Un medio para certificar y validar cualquier tipo de información. Un registro confiable, descentralizado, resistente a la manipulación de datos, y donde queda todo registrado.

En la actualidad estamos acostumbrados a los modelos centralizados. Le damos toda nuestra información a empresas como Google o Facebook para que la administren, mandamos todos nuestros mensajes a través de los servidores de Telegram o WhatsApp para que se ocupen de enviarlos o gastamos fortunas en escribanos e instituciones para que certifiquen y guarden nuestras escrituras o documentos importantes.

En blockchain los datos están distribuidos en todos los nodos de la red. Al no haber un nodo central, todos participan por igual, almacenando y validando toda la información. Se trata de una herramienta muy potente para comunicarnos y almacenar información de forma confiable; un modelo descentralizado donde la información es nuestra, ya que no dependemos de una compañía que brinde el servicio.

¿Qué otros usos se le da a blockchain?

Básicamente, cualquier tipo de información que necesite ser preservada de forma intacta y que deba permanecer disponible puede ser almacenada en blockchain de manera segura, descentralizada y más económica que a través de intermediarios. Además, si esa información se guarda cifrada se puede garantizar su confidencialidad, ya que solo quien cuente con la llave de cifrado pueda acceder a ella.

Uso de blockchain en la salud

Por ejemplo, los registros de salud podrían ser unificados y almacenados en blockchain. De esta forma, la historia médica de cada paciente estaría segura y a la vez disponible para cada médico autorizado, independientemente del centro de salud donde se haya atendido el paciente. Incluso la industria farmacéutica puede utilizar esta tecnología para verificar medicamentos y evitar falsificaciones.

Uso de blockchain para documentos

Por otro lado, resultaría muy útil para la gestión de bienes y documentos digitales. Hasta ahora el problema de lo digital es que todo es fácil de copiar, pero blockchain permite registrar compras, escrituras, documentos o cualquier tipo de bien digital y que no pueda ser falsificado.

Otros usos del blockchain

También puede revolucionar el mercado de Internet de las Cosas (IoT), donde el reto recae en los millones de dispositivos conectados a Internet que deben ser gestionados por las empresas proveedoras. En unos años, el modelo centralizado no va a soportar tantos dispositivos, sin contar que muchos de ellos no son lo suficientemente seguros. Con blockchain los dispositivos pueden comunicarse a través de la red de manera directa, segura y confiable, sin intermediarios.

Blockchain permite verificar, validar, rastrear y almacenar todo tipo de información, desde certificados digitales, sistemas de votación democráticos, servicios de logística y mensajería, contratos inteligentes y, por supuesto dinero y transacciones financieras.

Actualmente, ya existen proyectos vigentes que vale la pena investigar:

Se trata de un consorcio de grandes empresas que buscan explorar soluciones basadas en blockchain. Cuentan con varios proyectos activos.

En este caso, los 40 bancos más grandes del mundo se han unido para buscar soluciones a sus procesos financieros basadas en blockchain. Además, cuentan con informes e investigaciones de esta tecnología.

La primera iniciativa de almacenamiento basada en blockchain y disponible para cualquier persona. Los datos de los usuarios son cifrados y almacenados en blockchain para su preservación.

Un servicio de certificación online de cualquier tipo de documentos. Ofrece la posibilidad de guardar un documento en blockchain, el cual jamás podrá ser alterado ni eliminado.

Según una encuesta de la consultora Deloitte, el 74% de las empresas consultadas ven en blockchain una mejora para el negocio y planean invertir en esta tecnología, mientras que casi la mitad de estas ya cuentan con alguna implementación de blockchain en su negocio.

Sin dudas blockchain hace realidad la capa inmutable y descentralizada con la que Internet siempre ha soñado. Una tecnología que permite eliminar la confianza de la ecuación y reemplazarla por verdad matemática.
Quizás te interese: Blockchain: problemas de seguridad que giran alrededor de esta tecnología

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Blockchain: qué es, cómo funciona y cómo se está usando en el mercado | WeLiveSecurity

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Explicamos brevemente qué es la tecnología blockchain, cómo funciona y cómo su uso se está ampliando a distintos mercados. La blockchain generalmente se asocia con el Bitcoin y otras criptomonedas, pero estas son solo la punta del iceberg. Y es que esta tecnología, que tiene sus orígenes en 1991, cuando Stuart Haber y W.

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Como último comentario, me gustaría decir; que cuando todos unimos esfuerzos, investigación y las ganas de tener una mejor sociedad, ya estamos creando un mundo mejor para tod@s. Gracias profe 😊

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🔐Acceso de la UNESCO para facilitar la investigación libre con Big Data sobre Covid-19 con pasos para publicar un artículo en la nube 🧪🦠

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🔐Acceso de la UNESCO para facilitar la investigación libre con Big Data sobre Covid-19 con pasos para publicar un artículo en la nube 🧪🦠

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Acceso libre para facilitar la investigación e información sobre COVID-19

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Página de inicio Frente a la pandemia de Covid-19, el valor y la necesidad de soluciones ofrecidas por software libre y de código abierto (Open Source) son cruciales. El acceso libre a la información científica y a los datos libres facilita una investigación mejor y más rápida hacia una vacuna e informa las medidas de salud pública esenciales para contener la propagación del virus.