¿QUE ES UN METADATO?

Es común describir el término metadatos como datos que describen otros datos o "datos sobre datos". De forma general, en efecto, el concepto de metadatos se refiere a aquellos datos que hablan de los datos, es decir, describen el contenido de los archivos o la información de los mismos. 

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¿Cuál es el significado del término "metadatos"?

La etimología del término metadatos también nos pone sobre la pista de su significado. Del griego μετα, "después de" y de "data" plural del latín datum -i, "datos" , literalmente significa "más allá de los datos", aludiendo a datos que describen otros datos. En concreto, el uso del término desde un enfoque informático toma como punto de partida esta concepción genérica, tanto de forma individual como cuando un grupo de metadatos describe a un grupo de datos o recursos.

Los metadados se caracterizan por:

• Ser datos altamente estructurados que describen características de los datos, como el contenido, calidad, información y otras circunstancias o atributos.
• Presentan diferenciaciones que dependerán, en última instancia, de las reglas incluidas en las aplicaciones para determinar la estructura interna de los esquemas de datos.
• Pueden clasificarse en función de distintos criterios, como su contenido, variabilidad o función. 

En el actual contexto de Big Data, Internet de las cosas y cloud computing los metadatos han adquirido una relevancia inédita. Frente a ingentes cantidades de información que crecen de forma exponencial, la gestión de los metadatos puede ser de gran ayuda para ganar en eficiencia operativa y/o tomar mejores decisiones para la obtención de ventajas competitivas.

Las ventajas de la gestión de metadatos

Los beneficios de la gestión de metadatos son numerosos. Esta "información sobre información" engloba todos los atributos de los datos que describe cada archivo y, de forma conjunta, proporciona una información de interés con muy distintas utilidades a la hora de mejorar la gestión de los datos.

No en vano, en el entorno organizacional los metadatos juegan un importante papel como marco de referencia, en línea con una visión genérica que Forrester Research resume definiéndolos como "la información que describe o proporciona el contexto para los datos, contenidos, procesos de negocio, servicios, reglas de negocio y políticas de apoyo a los sistemas de información de una organización".

Su multifuncionalidad, en efecto, es una de las principales características de esta poderosa herramienta para la gestión de los datos como un activo. En concreto, éstas son algunas de las funciones más ventajosas de una buena administración de los metadatos a la hora de mejorar los procesos de gestión y gobierno de datos:

• Facilita búsquedas y análisis: Los metadatos ayudan a buscar y ubicar datos. Una buena gestión de metadatos también facilita el análisis del curso de los datos desde la fuente, facilitando la autodocumentación, así como funciones de transformación, análisis y reporting.

• Facilita la estandarización: Al eliminar errores e inconsistencias, la estandarización de datos mejora la calidad de los mismos a lo largo de su ciclo de vida. Con la gestión de los metadastos en un repositorio centralizado conseguiremos una visión más completa del ciclo de vida del dato, desde que se crea hasta que se consume, además de ventajas en el control de procesos.

• Ayuda a la integración: En la integración híbrida los metadatos son claves. Sirviéndonos de un repositorio centralizado de metadatos para el uso compartido entre los usuarios de TI y de negocio facilitaremos la gobernanza, así como una aplicación de las mejores mejores prácticas por parte de aquellos. De gran utilidad en estructuras híbridas para mejorar la gestión de datos de forma integrada.

• Gestión del cambio: Sobre todo, en entornos complejos, pues la gestión de metadatos proporciona la visibilidad y el control necesarios para hacerlo en un entorno de integración de datos empresariales. A través de una automatización de los análisis de impacto detectaremos los cambios en las aplicaciones y podremos intervenir para subsanar conflictos.

• Más seguridad: En caso de haber cambios, una adecuada gestión de metadatos protegerá los datos críticos del negocio y, en general, facilitará el cumplimiento de la normativa.

• Mejora los informes: Gracias a esa facilidad de intervención datos serán de calidad y, los procesos no presentarán incidencias y, lógicamente, el reporting ganará en confiabilidad. En general, una correcta gestión de metadatos permitirá entregar datos seguros y confiables.

• Desarrollos más ágiles: Un acceso inteligente a los metadatos, por ejemplo en un entorno híbrido integrado, aumenta la productividad de los desarrolladores y reduce el plazo de suministro de la concectividad. Ello se traduce en una rebaja del coste del cambio entre las diferentes plataformas.

• Mejor gobernanza de datos: Los metadatos gestionados en un entorno estandarizado mediante un repositorio centralizado son esenciales para implementar un exitoso programa de gobierno de datos. Entre otras ventajas, la gestión de los metadatos aumenta la visibilidad de las distintas ejecuciones de patrones y gestión de diferentes fuentes de datos, propiciando una gobernanza centralizada, así como las mejores prácticas.

¿QUE ES CARTOGRAFIA INFORMÁTICA?

La criptografía (palabra derivada del griego compuesta de los axiomas criptos (oculto) y grafé (escritura)) se consideraba tradicionalmente como el conjunto de técnicas que, dentro del ámbito de la criptología, se encargan del cifrado o codificado de los mensajes para conseguir hacerlos ininteligibles para receptores no autorizados. Con la irrupción de la computación y la informática en todos los procesos de nuestra vida la criptografía ha ampliado su ámbito de actuación incluyendo el estudio y evaluación de los algoritmos, protocolos y los sistemas utilizados para proteger la información en los procesos de transmisión de datos.

Antes de la aparición de los ordenadores las formas más comunes para cifrar un mensaje consistían en la transliteración algebraica y la utilización de distintos códigos de cifra. Así la información era cifrada en el origen, antes de ser enviado, y sólo podía ser entendido por un receptor que conociera el código utilizado y tuviese la clave de cifrado.

Con la irrupción de los sistemas informáticos y la multiplicación de la capacidad de cálculo de los mismos estos sistemas tradicionales han quedado desbordados por las nuevas técnicas basados en procesos y algoritmos matemáticos.

Objetivos de la criptografía

Así las herramientas criptográficas buscan conseguir estos objetivos:

• Confidencialidad: Los códigos y técnicas de cifrado buscan conseguir que la información sólo sea accesible por las personas autorizadas.
• Integridad: Los diferentes protocolos buscan asegurar la corrección y completud de la información. Si se pierde parte de un mensaje cifrado será imposible recuperar el mensaje inicial.
• Autenticación: Los sistemas de cifrado asimétrico consiguen certificar que el mensaje enviado parte de la persona que dice haberlo enviado, evitando así falsificación de identidades.
• Vinculación: Esta característica busca asegurar qué partes han participado en la comunicación de tal forma que no puedan negar posteriormente su participación en el proceso. Esta característica puede tener implicaciones legales.

La criptografía es una ciencia en constante estudio y expansión por lo que los protocolos que se consideran seguros hoy en día pueden verse desbordados en poco tiempo

¿QUE ES UN CÓDIGO DE FUENTE?

En el contexto de la informática, el código fuente se define como el conjunto de líneas de textos, que son las directrices que debe seguir la computadora para realizar dichoprograma; por lo que es en el código fuente, donde se encuentra escrito el funcionamiento de la computadora.

El código fuente de un programa está escrito en un lenguaje de programación determinado, sin embargo este tipo de lenguaje no puede ser ejecutado directamente por el computador, sino que debe ser traducido a otro lenguaje que el ordenador pueda ejecutar más fácilmente. Para esta traducción se emplean los llamados compiladores, ensambladores, intérpretes, entre otros.

Acceder al código fuente de un programa, consiste en tener acceso a los algoritmos desarrollados por sus creadores. Es la única forma de transformar de manera eficiente un programa.

Cuando se habla de liberar un código fuente significa compartir ese escrito con cualquier sujetoque lo requiera, es decir que cualquier individuo, puede analizarlo, copiarlo y modificarlo. La liberación de un código de un programa conlleva cierta inseguridad, ya que su funcionamiento queda expuesto. De igual manera no suele liberarse para las aplicaciones comerciales.

El código fuente, a su vez, también es empleado para referirse al código fuente de otros componentes del software, como es el caso del código fuente de una página web, el cual está escrito en lenguaje HTML o en Javascript; y que luego es ejecutado por el navegador web, para que la pagina pueda ser vista al momento de visitarla.

La rama de la informática encargada de la creación de los códigos fuente es la ingeniería de software.

¿ A QUE LLAMAMOS DESARROLLO WEB?

Desarrollo web es un término que define la creación de sitios web para Internet o una intranet. Para conseguirlo se hace uso de tecnologías de software del lado del servidor y del cliente que involucran una combinación de procesos de base de datos con el uso de un navegador web a fin de realizar determinadas tareas o mostrar información.

Tradicionalmente un software departamental o incluso un ambicioso proyecto corporativo de gran envergadura es desarrollado en forma stand alone, es decir, usando lenguajes ya sea compilados(C, C++, Delphi), semicompilados(.NET, Mono, Java), o interpretados (Python, PHP) para crear tanto la funcionalidad como toda la interfaz de los usuarios, pero cabe perfectamente un desarrollo orientado a web para dichos propósitos, siendo más homogéneo y multiplataforma, y dependiendo de las tecnologías utilizadas, más rápido y robusto tanto para diseñar, implementar y probar, como para su uso una vez terminado.

Funcionalmente, el desarrollador web, que es quien realiza esta labor, normalmente sólo se preocupa por el funcionamiento del software, es tarea del diseñador web preocuparse del aspecto final(layout) de la página y del webmaster el integrar ambas partes. En ocasiones el webmaster también se encarga de actualizar los contenidos de la página.

Los lenguajes de programación más usados en desarrollo web son principalmente (por orden alfabético): ASP.NET, PHP y JSP, aunque aún hay quienes usan ASP, Macromedia ColdFusion y Perl. También hay un proyecto para usar Pascal en web a través del lenguaje Pascal Server Pages - PSP pero aún no se han concretado desarrollos, hasta donde se conoce.

El sistema de gestión de base de datos más popular en desarrollo web es MySQL, seguida por Oracle, SQL Server y PostgreSQL, también puede usarse perfectamente Firebird o HSQL.

Idealmente un desarrollador web debería conocer, además de al menos un lenguaje de programación y el manejo DHTML.

¿QUE ES PYTHON?

Lenguaje de programación de propósito general, orientado a objetos, que también puede utilizarse para el desarrollo web.

Queremos presentar un lenguaje de programación de propósito general, cuya expansión y popularidad es relativamente reciente. Se trata de Python, una apuesta por la simplicidad,

versatilidad y rapidez

Python es un lenguaje de scripting independiente de plataforma y orientado a objetos, preparado para realizar cualquier tipo de programa, desde aplicaciones Windows a servidores de red o incluso, páginas web. Es un lenguaje interpretado, lo que significa que no se necesita compilar el código fuente para poder ejecutarlo, lo que ofrece ventajas como la rapidez de desarrollo e inconvenientes como una menor velocidad. 

En los últimos años el lenguaje se ha hecho muy popular, gracias a varias razones como:

• La cantidad de librerías que contiene, tipos de datos y funciones incorporadas en el propio lenguaje, que ayudan a realizar muchas tareas habituales sin necesidad de tener que programarlas desde cero.
• La sencillez y velocidad con la que se crean los programas. Un programa en Python puede tener de 3 a 5 líneas de código menos que su equivalente en Java o C.
• La cantidad de plataformas en las que podemos desarrollar, como Unix, Windows, OS/2, Mac, Amiga y otros.
• Además, Python es gratuito, incluso para propósitos empresariales.

De dónde viene Python 

El creador del lenguaje es un europeo llamado Guido Van Rossum. Hace ya más de una década que diseño Python, ayudado y motivado por su experiencia en la creación de otro lenguaje llamado ABC. El objetivo de Guido era cubrir la necesidad de un lenguaje orientado a objetos de sencillo uso que sirviese para tratar diversas tareas dentro de la programación que habitualmente se hacía en Unix usando C. 

El desarrollo de Python duró varios años, durante los que trabajó en diversas compañías de Estados Unidos. En el 2000 ya disponía de un producto bastante completo y un equipo de desarrollo con el que se había asociado incluso en proyectos empresariales. Actualmente trabaja en Zope, una plataforma de gestión de contenidos y servidor de aplicaciones para el web, por supuesto, programada por completo en Python. 

Características del lenguaje 

Propósito general 

Se pueden crear todo tipo de programas. No es un lenguaje creado específicamente para la web, aunque entre sus posibilidades sí se encuentra el desarrollo de páginas. 

Multiplataforma 

Hay versiones disponibles de Python en muchos sistemas informáticos distintos. Originalmente se desarrolló para Unix, aunque cualquier sistema es compatible con el lenguaje siempre y cuando exista un intérprete programado para él. 

Interpretado 

Quiere decir que no se debe compilar el código antes de su ejecución. En realidad sí que se realiza una compilación, pero esta se realiza de manera transparente para el programador. En ciertos casos, cuando se ejecuta por primera vez un código, se producen unos bytecodes que se guardan en el sistema y que sirven para acelerar la compilación implícita que realiza el intérprete cada vez que se ejecuta el mismo código. 

Interactivo 

Python dispone de un intérprete por línea de comandos en el que se pueden introducir sentencias. Cada sentencia se ejecuta y produce un resultado visible, que puede ayudarnos a entender mejor el lenguaje y probar los resultados de la ejecución de porciones de código rápidamente. 

Orientado a Objetos 

La programación orientada a objetos está soportada en Python y ofrece en muchos casos una manera sencilla de crear programas con componentes reutilizables. 

Funciones y librerías 

Dispone de muchas funciones incorporadas en el propio lenguaje, para el tratamiento de strings, números, archivos, etc. Además, existen muchas librerías que podemos importar en los programas para tratar temas específicos como la programación de ventanas o sistemas en red o cosas tan interesantes como crear archivos comprimidos en .zip. 

Sintaxis clara 

Por último, destacar que Python tiene una sintaxis muy visual, gracias a una notación identada (con márgenes) de obligado cumplimiento. En muchos lenguajes, para separar porciones de código, se utilizan elementos como las llaves o las palabras clave begin y end. Para separar las porciones de código en Python se debe tabular hacia dentro, colocando un margen al código que iría dentro de una función o un bucle. Esto ayuda a que todos los programadores adopten unas mismas notaciones y que los programas de cualquier persona tengan un aspecto muy similar. 

Conclusión 

Python está en movimiento y en pleno desarrollo, pero ya es una realidad y una interesante opción para realizar todo tipo de programas que se ejecuten en cualquier máquina. El equipo de desarrollo está trabajando de manera cada vez más organizada y cuentan con el apoyo de una comunidad que está creciendo rápidamente. 

¿QUE ES BIGDATA?

Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad

Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

1. ¿Qué es Big Data?

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datosrelacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.

La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los  web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas.

En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados(normalmente de una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional, como un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).

2. ¿Por qué el Big Data es tan importante?

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

• Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
• Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
• Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

Por ejemplo:

• Turismo: Mantener felices a los clientes es clave para la industria del turismo, pero la satisfacción del cliente puede ser difícil de medir, especialmente en el momento oportuno. Resorts y casinos, por ejemplo, sólo tienen una pequeña oportunidad de dar la vuelta a una mala experiencia de cliente. El análisis de Big data ofrece a estas empresas la capacidad de recopilar datos de los clientes, aplicar análisis e identificar inmediatamente posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.
• Cuidado de la salud: El Big Data aparece en grandes cantidades en la industria sanitaria. Los registros de pacientes, planes de salud, información de seguros y otros tipos de información pueden ser difíciles de manejar, pero están llenos de información clave una vez que se aplican las analíticas. Es por eso que la tecnología de análisis de datos es tan importante para el cuidado de la salud. Al analizar grandes cantidades de información - tanto estructurada como no estructurada - rápidamente, se pueden proporcionar diagnósticos u opciones de tratamiento casi de inmediato.
• Administración: La administración se encuentra ante un gran desafío: mantener la calidad y la productividad con unos presupuestos ajustados. Esto es particularmente problemático con lo relacionado con la justicia. La tecnología agiliza las operaciones mientras que da a la administración una visión más holística de la actividad.
• Retail: El servicio al cliente ha evolucionado en los últimos años, ya que los compradores más inteligentes esperan que los minoristas comprendan exactamente lo que necesitan, cuando lo necesitan. El Big Data ayuda a los minoristas a satisfacer esas demandas. Armados con cantidades interminables de datos de programas de fidelización de clientes, hábitos de compra y otras fuentes, los minoristas no sólo tienen una comprensión profunda de sus clientes, sino que también pueden predecir tendencias, recomendar nuevos productos y aumentar la rentabilidad.
• Empresas manufactureras: Estas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces esto se utiliza para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación. Ésta telemetría también revela patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos que pueden reducir los costos de desarrollo y montaje.
• Publicidad: La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.
• Otros ejemplos del uso efectivo de Big Data existen en las siguientes áreas:
  • Uso de registros de logs de TI para mejorar la resolución de problemas de TI, así como la detección de infracciones de seguridad, velocidad, eficacia y prevención de sucesos futuros.
  • Uso de la voluminosa información histórica de un Call Center de forma rápida, con el fin de mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.
  • Uso de contenido de medios sociales para mejorar y comprender más rápidamente el sentimiento del cliente y mejorar los productos, los servicios y la interacción con el cliente.
  • Detección y prevención de fraudes en cualquier industria que procese transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atención médica.
  • Uso de información de transacciones de mercados financieros para evaluar más rápidamente el riesgo y tomar medidas correctivas.

 ¿QUE ES HTMLS?