La restricción de datos (o data crunching en inglés) es un método de la ciencia de la información que hace posible la preparación del procesamiento automatizado de grandes cantidades de datos e información (Big Data). Data Crunching consiste en la preparación y modelización de un sistema o aplicación que se utiliza: Los datos son procesados, ordenados y estructurados para ejecutar algoritmos y secuencias de programa sobre ellos. Por lo tanto, 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 diferentes 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 utilizan diferentes lenguajes de programación y herramientas: Mientras que antes se usaba programación en Excel, Batch y Shell, hoy en día se prefieren lenguajes como Java, Python o Ruby.

Funcionalidad

El análisis de datos, sin embargo, no se refiere al análisis exploratorio o a la visualización de datos, que se realiza mediante 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, por lo tanto, un proceso previo de análisis de datos. Este proceso, al igual que el análisis de datos en sí mismo, puede ser repetitivo cuando el resultado del proceso de restricción incluye nuevos datos o errores. Esto significa que las secuencias del programa pueden repetirse hasta que se logre el resultado deseado: un conjunto de datos preciso y correcto que puede procesarse directamente o importarse y que no contiene errores ni fallos.

Importancia práctica

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 seleccionado como paso siguiente. Finalmente, 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) también pueden utilizarse para otros escenarios.

Algunas aplicaciones 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 regla general, se puede ahorrar mucho tiempo con la compresión de datos, ya que no es necesario realizar los procesos manualmente. Por lo tanto, especialmente con grandes conjuntos de datos y bases de datos relacionales, la compresión de datos puede ser una ventaja significativa. Sin embargo, es necesaria una infraestructura adecuada para disponer de la potencia de cálculo necesaria para tales operaciones. Un sistema como Hadoop, por ejemplo, distribuye la carga del ordenador a través de múltiples recursos y realiza procesos aritméticos en clusters informáticos. Utiliza 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 a menudo 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 diferente para que se puedan mostrar los productos relevantes de la interfaz, el método elegido es la restricción de datos. Especialmente 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]

Referencias

[1] [2]