Monthly Archives: abril 2016

Bases de Datos y la Web

Web semántica

La web semántica es el futuro de la web, una web que facilitará la localización de recursos, la comunicación entre sistemas y programas, que nos ayudará a gestionar nuestro día a día, hasta llegar a niveles que hoy pueden ser considerados como de ciencia ficción.

La red semántica no es una red independiente de la actual, sino una ampliación; una red en la cual la información está dotada de significados bien definidos, con el fin de que la coordinación del trabajo entre humanos y ordenadores sea más completa. Se han dado ya los primeros pasos para incluir la red semántica en la estructura de la red ya existente. En un futuro no lejano, estos desarrollos introducirán prestaciones nuevas e importantes, al lograr que las máquinas multipliquen su capacidad de procesar y comprender los datos que hoy tan sólo se exhiben en pantalla. En su universalidad el hipertexto permite «conectar cualquier cosa con todo», por tanto la técnica no debe discriminar entre un borrador y la prestación más depurada, entre información comercial y académica, ni entre culturas, idiomas, etc. No generamos el mismo tipo de información si estamos pensando en una persona o en una máquina, así tenemos por un lado un video de 5 sec. a una poesía y por el otros están las bases de datos, programas hechos por friskis informáticos,…

Hasta ahora, la red estaba concebida más para proporcionar documentos a los humanos que para manipular datos o y procesar información de manera automática, pero a partir de ahora tenemos que cambiar el chip pues nos encontramos frente a una potente herramienta facilitadora de la comunicación, que es la red semántica,además ésta no pierda una de las características esenciales que es ser descentralizada.

El eje principal de la web semántica gira en torno a ontologías que representan formalmente los nombres y definiciones de los tipos, propiedades e interrelaciones lógicas de entidades que existan para un tema en particular. El lenguaje empleado por esta gran base de datos, es OWL (Ontology Web Language), que a su vez se sustenta en un esquema RDF (Resource Description Framework) que establece los métodos de descripción de los recursos más importantes de un sitio web, empleando para tal fin el metalenguaje XML (Extensive Markup Language) el cual es usado para almacenar información de datos estructurados.

Objetos

Base de datos orientadas a objetos

Los programadores con experiencia en lenguajes de programación orientada a objetos pueden usar un sistema de gestión de base de datos orientada a objetos  (OODBMS) para crear objectos en su aplicación que se comporten de la misma manera que objectos de base de datos. Las OODBMS fueron creadas por un grupo de vendedores de bases de datos de objetos, y otros que se unieron para crear un conjunto de especificaciones estándar para enlazar con la programación orientados a objetos. El grupo se llama Object Data Management Group. Tener la información representada como objetos dentro de la OODB permite que dicha base de datos pueda crear tipos de datos complejos que las DBMS relacionales no son capaces de soportar como el vídeo, gráficos y audio. También consultar la base de datos se vuelve más rápido ya que los objetos se pueden encontrar por un enfoque de programación más declarativa,  ya que un objeto se puede recuperar directamente por punteros en lugar de búsqueda.

La OODBMS es el resultado de la combinación de los principios  de la gestión de base de datos (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad) que conducen a la integridad del sistema con los principios de la programación orientada a objetos (por ejemplo, polimorfismo, encapsulación, herencia, etc)

¿Quién debería usar las OODBMS?

Actualmente, la mayor parte de las aplicaciones cliente-servidor que tienen una BD en el servidor para almacenar datos mientras atienden las solicitudes de los clientes, se manejan mediante un sistema de gestión de base de datos relacionales (RDBMS) mientras que usan lenguajes de programación orientada a objetos para desarrollar dichas aplicaciones. Este mecanismo crea ineficiencia dao que los objetos deben ser mapeados de forma parecida a la información que se encuentra en la base de datos; información que se almacena de una manera que no es consistente con el modelo de programación. De tal manera, el proceso de mapear objetos a tablas y viceversa, conlleva una penalidad en el desempeño del sistema que ha sido aceptado por largo tiempo. Sin embargo, con las OODBMS, este problema puede solucionar, por lo cual estas aplicaciones son los candidatos perfectos para una implementación de este estilo.

Recuperación de Información

Sistemas de recuperación de Información

Primer acercamiento a la recuperación de la información

Se entiende que la recuperación de información es uno de los campos en que se puede desempeñar desde un profesional en Sistemas de Información hasta un especialista en Documentación. Esto ya que su finalidad debe ser ampliada aun más, dado que la recuperación de información se aplica para el estudio de los comportamientos de búsqueda en casos como la internet. Entonces ¿Cómo se puede definir la recuperación de información?

Quien se especialice en recuperación de información se responsabiliza de la generación y revisión de mecanismos de búsqueda que permitan dar al usuario la respuesta más cercana a lo que necesita.  Es decir, que esta actividad se puede trasladar a las bibliotecas, a los archivos, a los museos, a la web y su finalidad seguirá siendo la misma, de acuerdo a lo expresado por PÉREZ-CARBALLO. Jose y STRZALKOWSKI, Tomek: proporcionar al usuario la respuesta más acertada y relevante, partiendo de sus necesidades de información y de mecanismos necesarios y adecuados para las búsquedas.

La recuperación de información es la una de las formas más efectivas de responder a la creciente e inevitable producción de documentos y las constantes necesidades de información.

Elementos indispensables para aplicar recuperación de información

Para implementar el proceso de recuperación de información es necesario contar con los siguientes elementos:

  • una colección: grupos de datos, información, documentos, etc.
  • una máquina: un computador, un servidor
  • un mecanismo de gestión: un software para la gestión de colecciones
  • un usuario: interno, externo, real, potencial, etc.
  • una búsqueda: proceso mediante el cual se busca dar respuesta a la necesidad de información que un usuario ha manifestado
  • una respuesta: datos, información o documentos que satisfacen la necesidad del usuario

En este sentido, se requiere que la colección sea entendida por la máquina y pueda administrarse mediante un software para la gestión de los documentos que conforman la colección. De otro lado, se requiere un usuario que utilice el software y le formule una o varias preguntas que le permitan ubicar la respuesta más acertada.

Inteligencia de Negocios

Importancia de la Inteligencia de Negocios en el mercado actual

¿Qué es la inteligencia de negocios?

La inteligencia de negocios o BI, por sus siglas en inglés Business Intelligence, es un término general que se refiere a una variedad de aplicaciones de software utilizadas para analizar los datos en bruto de una organización. La inteligencia de negocios como una disciplina se compone de varias actividades relacionadas, incluyendo la minería de datos, procesamiento analítico en línea, consultas e informes, etc.

Las empresas utilizan este análisis para mejorar la toma de decisiones, reducir los costos e identificar nuevas oportunidades de negocio. Esta disciplina implica más que simplemente la presentación de informes corporativos, y no se queda solamente en el conjunto de herramientas para extraer los datos de los sistemas empresariales, ya que al utilizar la inteligencia de negocios, las compañías pueden identificar los procesos de negocio ineficientes de forma tal que puedan entrar a un proceso de re-ingeniería.

Importancia de la BI en los últimos años

Si bien esta disciplina era cultivada tradicionalmente por las grandes compañías que podían pagarla, con las herramientas de BI de hoy en día los encargados de pequeños y medianos negocios han podido comenzar a analizar los datos por sí mismos, en lugar de pagar y esperar a que se ejecuten informes complejos. Esta democratización del acceso a la información ha permitido que una mayor cantidad de empresa puedan tomar complicadas decisiones de negocio con base en números reales, las cuales de otro modo tendrían que apoyarse únicamente en intuiciones y anécdotas.

Las aplicaciones de BI bien diseñadas pueden dar a cualquier persona dentro de la empresa la capacidad de tomar mejores decisiones de forma rápida mediante la comprensión de los diversos «activos de información» y cómo éstos interactúan entre sí. Estos activos pueden incluir bases de datos de clientes, información de la cadena de suministro, los datos del personal, la fabricación, los datos de productos, ventas y actividades de marketing, así como cualquier otra fuente de información fundamental para su funcionamiento. Una aplicación de BI robusta, que incluya funciones de integración y limpieza de datos, puede permitir que integrar estas fuentes de datos dispares en un único marco coherente de información en tiempo real y análisis detallado que pueda ser entendido por cualquier persona relaciona con la empresa: clientes, socios, empleados, gerentes, y ejecutivos.

A pesar de que la inteligencia de negocios es vital para el crecimiento de la empresa, las implementaciones pueden verse acosadas por los desafíos técnicos y culturales del entorno. Los ejecutivos tienen que asegurarse de que los datos que alimentan las aplicaciones de BI estén limpios y sean coherentes, de modo que los usuarios puedan confiar en el resultado.