¿Qué son los datos en informática?
Los datos son información que los ordenadores pueden interpretar y utilizar. Es una colección de hechos, como números, palabras, medidas, observaciones o incluso simples descripciones de cosas. En informática, los datos suelen almacenarse electrónicamente en forma de archivos o bases de datos. Los datos pueden proceder de muchas fuentes, como la entrada de datos por parte del usuario (palabras escritas o imágenes), sensores (lecturas de temperatura) o algoritmos (cálculos).
¿Cómo utilizan los ordenadores los datos?
Los sistemas informáticos utilizan datos para procesar tareas que van desde el envío de correos electrónicos a la realización de cálculos complejos. Sin datos, no funcionan. Los datos que se introducen en un sistema informático dictan las instrucciones que recibirá y, por tanto, las acciones que llevará a cabo. Por ejemplo, cuando introducimos una dirección web en nuestro navegador, estos datos le dicen al ordenador que busque la página correspondiente en un servidor y la muestre en nuestra pantalla.
¿Qué tipos de datos entiende un ordenador?
Los ordenadores sólo entienden dos tipos de datos: el código binario y el código basado en caracteres. El código binario consiste sólo en unos y ceros, que pueden tener sentido cuando se juntan en cadenas largas y diferenciadas. El código basado en caracteres se compone de letras, números y símbolos que los humanos reconocen como parte de un alfabeto, como ASCII para los caracteres ingleses o Unicode para idiomas como el árabe.
¿Por qué es importante la compresión de datos a la hora de almacenar archivos informáticos?
La compresión de datos reduce el tamaño de los archivos digitales codificándolos en menos bits de lo normal. Al reducir el tamaño de los archivos, podemos almacenar más información en un espacio de almacenamiento limitado, transferir archivos a través de redes más rápidamente y transmitir datos por redes móviles con mayor eficiencia. Dos métodos populares para comprimir archivos digitales son la compresión sin pérdidas (en la que no se pierde calidad pero el aumento de eficiencia es mínimo), o la compresión con pérdidas (en la que puede perderse algún detalle pero es posible reducir más el tamaño).
¿Cómo se protegen los datos en los ordenadores?
La seguridad de los datos garantiza que la información sensible no caiga en manos equivocadas. Las técnicas utilizadas para proteger los datos informáticos incluyen la encriptación, que codifica los mensajes para que no puedan leerse sin conocer una clave de desencriptación específica; la autenticación, que verifica las identidades de acceso de los usuarios mediante contraseñas; y el control de acceso, que limita a determinados usuarios a ver sólo ciertos datos. Otras técnicas son los cortafuegos, que crean muros virtuales entre las redes de confianza e Internet, y los programas antivirus, que detectan los programas maliciosos.
¿Cómo se utiliza el análisis de datos en informática?
El análisis de datos consiste en recopilar información de múltiples fuentes y tratar de comprenderla para descubrir patrones, tendencias o correlaciones. Analizando diferentes conjuntos de datos uno al lado del otro, podemos detectar relaciones que de otro modo podrían haber pasado desapercibidas. Las empresas suelen utilizar el análisis de datos para obtener ventajas estratégicas sobre sus competidores tratando de predecir tendencias futuras.
¿Cómo aprenden los ordenadores de los datos?
Los ordenadores y las máquinas controladas por ordenador pueden "aprender" mediante algoritmos con grandes conjuntos de datos conocidos denominados conjuntos de datos de entrenamiento. Estos conjuntos de datos contienen ejemplos etiquetados con resultados esperados en función de determinadas entradas. Las máquinas aplican los conceptos aprendidos de formas nuevas, lo que elimina la necesidad de preprogramación en algunos casos.
¿Cómo pueden beneficiarse los seres humanos de los macrodatos?
Los denominados Big Data se utilizan habitualmente para el análisis predictivo (predicciones sobre acontecimientos futuros) o el análisis de sentimientos (seguimiento de la opinión pública sobre productos/servicios). Las empresas utilizan herramientas de análisis de Big Data para comprender mejor el comportamiento de sus clientes y mejorar su eficacia operativa. Los particulares pueden aprovechar sus propios conjuntos de datos personales para tomar decisiones más inteligentes sobre sus inversiones financieras y tratamientos médicos.
¿Se pueden visualizar los datos?
La visualización de datos es el proceso de transformarlos en un formato gráfico, como un diagrama o un gráfico, para ayudarnos a entenderlos e interpretarlos mejor. Las herramientas de visualización de datos tienen muchas formas y tamaños, desde las capaces de generar sencillos gráficos circulares y de barras hasta otras capaces de crear complejos modelos 3D y mapas interactivos.
¿Cuáles son las ventajas del almacenamiento de datos?
El almacenamiento de datos consiste en almacenar datos de múltiples fuentes en un repositorio central para poder gestionarlos eficazmente con una única fuente desde la que acceder, analizar e informar. Entre las ventajas del almacenamiento de datos figuran la mejora de la toma de decisiones, la segmentación de clientes, el ahorro de costes gracias a procesos más eficientes y la reducción del trabajo manual asociado a la recopilación y gestión de datos.
¿Cuáles son los retos del almacenamiento de datos?
El almacenamiento de datos es una poderosa herramienta que puede ayudar a las empresas a comprender mejor sus operaciones, pero conlleva algunos retos. Uno de ellos es la calidad de los datos; es esencial asegurarse de que los datos almacenados en un almacén son precisos y están actualizados. La escalabilidad es otro problema, ya que a medida que crece el volumen de datos, los almacenes deben seguir el ritmo. La seguridad es otra preocupación importante: con tanta información sensible en un almacén virtual, protegerla es aún más importante.
¿Cómo pueden beneficiarse las organizaciones de la visualización de datos?
La visualización de datos es una herramienta valiosa porque ayuda a contextualizar las tendencias y los patrones encontrados en los datos. Las visualizaciones pueden hacer que grandes cantidades de datos sean más fáciles de digerir y que las decisiones se tomen con mayor conocimiento de causa.
