El concepto de datos estructurados. Definición y finalidad de una base de datos. Datos estructurados

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Los datos estructurados en Ada se pueden utilizar en forma de matrices y registros. Además, se puede acceder a los datos estructurados en Ada mediante punteros. El uso de matrices con límites no especificados permite parametrizar matrices y utilizar subrutinas que utilizan matrices de tamaño variable como parámetros.  

El procesamiento de datos estructurados de forma compleja en una memoria externa es una propiedad distintiva de todos los LPZ. Pero además de esto, también se necesitan variables ordinarias. Es por eso que los registros y las pilas se introducen en PILOT/2.  

Los conjuntos de procedimientos que representan datos estructurados tienen una propiedad interesante y a veces útil: pueden usarse para construir otras representaciones posibles. Entonces, por ejemplo, la vista de lista 2 se sigue lógicamente de la vista de lista 1, y la primera de ellas podría estar equipada con instrucciones que utilicen directivas de control apropiadas que permitirían generar la segunda vista. En este contexto, la vista de lista 2 se comportaría como un conjunto normal de procedimientos que producen resultados. Esta capacidad de los enunciados lógicos para funcionar simultáneamente como procedimientos ordinarios y representaciones de estructuras de datos muestra que cualquier supuesta distinción entre procedimientos y datos es esencialmente pragmática y concierne sólo al uso de estos recursos y no a sus atributos inherentes.  

Los componentes de una matriz representan datos estructurados del mismo tipo. Una matriz combina datos con las mismas propiedades. A diferencia de las matrices, los componentes de un producto directo (cartesiano) pueden ser de diferentes tipos. El producto directo (cartesiano), como una matriz, es uno de los tipos de datos estructurados básicos y también se denomina registro o estructura.  

El conocimiento son datos bien estructurados, o datos sobre datos, o metadatos.  

En la representación de términos, los datos estructurados se forman utilizando símbolos funcionales que permiten ensamblar sus partes constituyentes en grupos. Así, por ejemplo, la lista (10 20 30) podría representarse con el término 10.20.30. NIL, en el que cada funtor de punto agrupa el elemento a su izquierda con la cola de la lista a su derecha. Tanto las constantes como los términos estructurados pueden considerarse objetos esencialmente pasivos destinados a ser manipulados mediante procedimientos.  

La tecnología ALTOP, creada a partir del trabajo en software de sistemas de control automatizados, está enfocada a la clase de programas de procesamiento de datos estructurados. Este desarrollo incluye herramientas originales para compilar descripciones iniciales, discutidas en las secciones 2.4 y 2.5, y una metodología de diseño (ver Cap.  

Por tanto, la clase de datos estructurados representa datos / cuyo almacenamiento requiere la creación de conjuntos fijos de formatos. Las bases de datos que almacenan dichos datos están formateadas con un esquema determinista, orientado a la fijación y clasificación preliminar de objetos en el entorno externo, la declaración precisa de las propiedades y relaciones descritas en la base de datos a partir de un conjunto previamente creado de formatos fijos.  

Una base de datos es una colección de datos estructurados.  

Se utilizan diversas técnicas y métodos para colocar datos estructurados en estructuras de memoria lineal. Como regla general, dichos datos se presentan en forma de listas, y la eficiencia de la búsqueda y otras características de los sistemas de procesamiento de datos dependen directamente de su organización.  

Los nombres en los programas se utilizan para indicar variables simples, datos estructurados, elementos de datos estructurados, constantes, subrutinas, operaciones, etiquetas de declaraciones, parámetros formales y otros elementos del programa. Los nombres pueden ser compuestos o no compuestos.  

El lenguaje del lenguaje se basa en medios no operativos para describir datos estructurados jerárquicamente. Determina de forma única la trayectoria de movimiento y acceso a la base de datos. Además, los lenguajes cuentan con herramientas similares a los lenguajes de programación procedimentales.  

Un cuestionario formalizado diseñado para procesar y registrar datos estructurados.  

En esta terminología, una base de datos se puede definir como una colección de datos especialmente estructurados y conexiones entre sus elementos, segmentos y registros lógicos. La construcción de bases de datos en este sentido sólo es posible para objetos de información que tengan propiedades comunes a toda la clase. Si es necesario dotar a los objetos de propiedades individuales en una base de información, es recomendable construir bases de datos no estructuradas que permitan registrar la información en lenguaje natural.  

Cada empresa tiene muchas bases de datos diferentes que se reponen a partir de fuentes de datos estructurados. Los datos estructurados son datos que se ingresan en bases de datos en una forma específica, por ejemplo, tablas de Excel, con campos estrictamente definidos. Un conjunto de bases de datos empresariales se denomina en la literatura inglesa Enterprise Data Warehouse (EDW), literalmente "almacén de datos". Todavía no he encontrado un análogo de este término en la literatura en idioma ruso, así que llamémoslo "almacén de datos empresariales". Para belleza utilizaremos la abreviatura inglesa EDW.

Las fuentes de datos estructurados son aplicaciones que capturan datos de diversas transacciones. Por ejemplo, podrían ser CDR en la red del operador, notificaciones de problemas de red (tickets de problemas), transacciones financieras en cuentas bancarias, datos del sistema ER (Enterprise Resource Planning), datos de programas de aplicaciones, etc.

Inteligencia empresarial BI (Business Intelligence) es un componente de procesamiento de datos. Se trata de diversas aplicaciones, herramientas y utilidades que permiten analizar los datos recopilados en el EDW y tomar decisiones en base a ellos. Se trata de sistemas de generación de informes operativos, consultas selectivas, aplicaciones OLAP (Procesamiento analítico en línea), los llamados. “analítica disruptiva”, análisis predictivo y sistemas de visualización de datos. En pocas palabras, un gerente debe ver el proceso de negocio en una forma fácil de leer, preferiblemente gráfica y animada, para poder tomar decisiones óptimas rápidamente. La primera ley de los negocios: la decisión correcta es una decisión que se toma a tiempo. Si la decisión correcta de ayer se toma hoy, no es un hecho que siga siendo correcta.

Pero ¿qué pasa si las fuentes de datos no están estructuradas, son heterogéneas y se obtienen de diferentes fuentes? ¿Cómo funcionarán los sistemas analíticos con ellos? Intente seleccionar varias celdas con datos en una tabla de Excel con el mouse y péguelas en un editor de texto simple (por ejemplo, el Bloc de notas) y verá qué son los "datos no estructurados". Ejemplos de datos no estructurados: correo electrónico, información de redes sociales, datos XML, archivos de vídeo, audio e imágenes, datos de GPS, imágenes de satélite, datos de sensores, registros web, datos de transferencia de suscriptores móviles, etiquetas RFID, documentos PDF...

Para almacenar dicha información en los centros de datos (centros de datos), se utiliza el sistema de archivos distribuido Hadoop, HDFS (Hadoop Distributed File System). HDFS puede almacenar todo tipo de datos: estructurados, no estructurados y semiestructurados.

Las aplicaciones Big Data para inteligencia de negocios no son sólo un componente de procesamiento, sino también de datos, tanto estructurados como no. Incluyen aplicaciones, herramientas y utilidades que ayudan a analizar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones basadas en datos de Hadoop y otros sistemas de almacenamiento no relacionales. No incluye aplicaciones tradicionales de análisis de BI ni herramientas de extensión para el propio Hadoop.

Además, un componente importante de Hadoop es el sistema MapReduce. Está diseñado para gestionar recursos y procesamiento de datos en Hadoop para garantizar la confiabilidad del almacenamiento y la ubicación optimizada de los datos en centros de datos distribuidos geográficamente. El sistema MapReduce consta de dos componentes principales: Map, que distribuye bloques duplicados de datos no estructurados entre varios nodos del sistema de almacenamiento (con el fin de almacenar información confiable), y Reduce, un componente para eliminar datos idénticos, ambos para reducir el volumen de almacenamiento total requerido y aumentar la corrección de las acciones posteriores sobre los datos. MapReduce se destaca por el hecho de que procesa datos donde están almacenados (es decir, en HDFS), en lugar de moverlos a algún lugar para procesarlos y luego escribir los resultados en otro lugar, lo que generalmente se hace en EDW convencional. MapReduce también tiene un sistema de recuperación de datos incorporado, es decir. Si falla un nodo de almacenamiento, MapReduce siempre sabe dónde ir para obtener una copia de los datos perdidos.

Aunque la velocidad del procesamiento de datos de MapReduce es un orden de magnitud mayor que los métodos tradicionales de procesamiento con extracción de datos, sin embargo, debido a los volúmenes incomparablemente grandes de datos (por eso son Big Data), MapReduce generalmente utiliza el procesamiento paralelo de flujos de datos ( modo por lotes). Con Hadoop 2.0, la gestión de recursos es una funcionalidad separada (llamada YARN), por lo que MapReduce ya no es un cuello de botella en Big Data.

La transición a sistemas de Big Data no significa que deba abandonarse el EDW tradicional. En cambio, se pueden utilizar juntos para aprovechar ambos y extraer nuevo valor comercial a través de sus sinergias.

¿Para qué es todo esto?

Existe una opinión generalizada entre los consumidores de equipos de TI y telecomunicaciones de que todas estas espectaculares combinaciones de palabras y letras extranjeras (computación en la nube, big data y varios otros IMS con softswitches) son inventadas por astutos proveedores de equipos para mantener sus márgenes. Es decir, vender, vender y vender promociones nuevas. De lo contrario, el plan de ventas no se cumplirá y Bill Jobs Chambers dirá “ah-ah-ah”. Y “se cubrió el bono del trimestre”.

Por tanto, hablemos de la necesidad de todo esto y de las tendencias.

Probablemente muchos aún no se hayan olvidado del terrible virus de la influenza H1N1. Se temía que pudiera ser incluso más fuerte que la gripe española de 1918, cuando el número de víctimas ascendía a decenas de millones. Aunque se suponía que los médicos debían informar periódicamente sobre el aumento de casos de enfermedades (y lo hicieron), el análisis de esta información se retrasó entre 1 y 2 semanas. Y las propias personas lo aplicaron, por regla general, entre 3 y 5 días después del inicio de la enfermedad. Es decir, las medidas se tomaron, en general, de forma retroactiva.

La dependencia del valor de la información con el tiempo suele adoptar la forma de una curva en forma de U.

La información es más valiosa inmediatamente después de recibirla (para tomar decisiones operativas) o después de algún tiempo (para el análisis de tendencias).

Google, que almacena muchos años de historial de búsqueda, decidió analizar las 50 millones de consultas más populares de los puntos críticos de epidemias de gripe anteriores y compararlas con las estadísticas médicas durante esas epidemias. Se desarrolló un sistema para establecer una correlación entre la frecuencia de determinadas consultas y se encontraron entre 40 y 50 consultas típicas. El coeficiente de correlación alcanzó el 97%.

En 2009, fue posible evitar las graves consecuencias de la epidemia de H1N1, precisamente porque los datos se obtuvieron inmediatamente, y no después de 1 o 2 semanas, cuando las clínicas en las zonas epidémicas ya no estarían abarrotadas. Quizás este fue el primer uso de la tecnología big data, aunque en aquel momento todavía no se llamaba así.

Es bien sabido que el precio de un billete de avión es muy impredecible y depende de muchos factores. Recientemente me encontré en una situación en la que era posible comprar el mismo billete en clase económica, de la misma aerolínea a la misma ciudad, en dos opciones posibles. Para un vuelo que sale a las tres horas de la tarde, el billete cuesta 12 mil rublos, y para mañana temprano, 1.500 rublos. Repito, hay una sola aerolínea e incluso los aviones de ambos vuelos son del mismo tipo. Normalmente, el precio de un billete se vuelve más caro cuanto más se acerca la hora de salida. Hay muchos otros factores que influyen en el precio de un billete: una vez un agente de reservas me explicó la esencia de esta multitud de tarifas, pero todavía no entendía nada. Puede haber casos en los que el precio de un billete, por el contrario, baje si, a medida que se acerca la fecha de salida, quedan muchas plazas sin vender, en caso de promociones, etc.

Un día, Oren Encioni, director del programa de inteligencia artificial de la Universidad Estatal de Washington, estaba a punto de volar a la boda de su hermano. Como las bodas normalmente se planifican con antelación, compró el billete inmediatamente, mucho antes de la salida. De hecho, el billete era económico, mucho más barato de lo habitual cuando compraba un billete para un viaje de negocios urgente. Durante el vuelo, se jactó ante su vecino de lo barato que había conseguido comprar el billete. Resultó que el billete del vecino era aún más barato y lo compró más tarde. Frustrado, Encioni realizó una encuesta sociológica improvisada directamente en la cabina sobre los precios de los billetes y las fechas de compra. La mayoría de los pasajeros pagaron menos que Encioni y casi todos compraron billetes más tarde que Encioni. Fue muy extraño. Y Enzioni, como profesional, decidió abordar este problema.

Tras adquirir una muestra de 12 mil transacciones en el sitio web de una de las agencias de viajes, creó un modelo para predecir los precios de los billetes de avión. El sistema analizaba únicamente precios y fechas, sin tener en cuenta ningún factor. Sólo “qué” y “cuánto”, sin analizar el “por qué”. El resultado fue una probabilidad predictiva de una disminución o aumento en el precio de un vuelo, basada en el historial de cambios de precios de otros vuelos. Como resultado, el científico fundó una pequeña empresa de consultoría llamada Farecast (juego de palabras: tarifa - tarifa, precio; pronóstico - pronóstico) para pronosticar los precios de los boletos aéreos, basándose en una gran base de datos de reservas de vuelos, que, por supuesto, no No da el 100% de precisión (como se indica en el acuerdo de usuario), pero con un grado razonable de probabilidad podría responder a la pregunta de si comprar un billete ahora mismo o esperar. Para protegerse aún más contra demandas, el sistema también proporcionó una "puntuación de confianza en uno mismo" similar a esta: "Existe un 83,65% de posibilidades de que el precio del billete sea más bajo en tres días".

Luego, Microsoft compró Farecast por varios miles de millones de dólares e integró su modelo en su motor de búsqueda Bing. (Y, como suele ser el caso con Microsoft, no se sabe nada más sobre esta funcionalidad, ya que pocas personas usan este Bing, y quienes lo usan no saben nada sobre esta función).

Estos dos ejemplos muestran cómo se pueden lograr beneficios sociales y económicos a través del análisis de Big Data.

¿Qué es exactamente el Big Data?

No existe una definición estricta de "grandes datos". A medida que surgieron tecnologías para trabajar con grandes volúmenes de datos, para las cuales la memoria de una computadora ya no era suficiente y debía almacenarse en algún lugar (MapReduce, Apache Hadoop), se hizo posible operar con volúmenes de datos mucho mayores que antes. En este caso, los datos podrían no estar estructurados.

Esto permite abandonar las restricciones de los llamados. “muestras representativas” de las que se pueden extraer conclusiones más amplias. El análisis de causalidad es sustituido por el análisis de correlaciones simples: no se analiza el “por qué”, sino el “qué” y el “cuánto”. Esto cambia fundamentalmente los enfoques establecidos sobre cómo tomar decisiones y analizar una situación.

Cada día se realizan decenas de miles de millones de transacciones en los mercados de valores, y alrededor de dos tercios de las transacciones se deciden mediante algoritmos informáticos basados ​​en modelos matemáticos que utilizan grandes cantidades de datos.

En el año 2000, la cantidad de información digitalizada representaba sólo el 25% de la cantidad total de información en el mundo. Actualmente, la cantidad de información almacenada en el mundo es del orden de zettabytes, de los cuales la información no digital representa menos del 2%.

Según los historiadores, entre 1453 y 1503 (más de 50 años) se imprimieron unos 8 millones de libros. Esto es más que todos los libros escritos a mano por escribas desde la Natividad de Cristo. En otras palabras, se necesitaron 50 años para aproximadamente duplicar el acervo de información. Hoy esto sucede cada tres días.

Para comprender el valor del “big data” y cómo funciona, demos un ejemplo sencillo. Antes de la invención de la fotografía, se necesitaban desde varias horas hasta varios días o incluso semanas para dibujar el retrato de una persona. En este caso, el artista realizó una cierta cantidad de trazos o trazos, cuyo número (para lograr una “pareja de retrato”) se puede medir en cientos y miles. Al mismo tiempo, era importante CÓMO dibujar, cómo aplicar pintura, cómo sombrear, etc. Con la invención de la fotografía, el número de “granos” en la fotografía analógica o el número de “píxeles” en la fotografía digital, cambiado en varios órdenes de magnitud, y CÓMO organizarlos no nos importa; depende de nosotros que la cámara lo haga.

Sin embargo, el resultado es esencialmente el mismo: la imagen de una persona. Pero también hay diferencias. En un retrato escrito a mano, la precisión del retrato es muy relativa y depende de la “visión” del artista; la distorsión de las proporciones, la adición de matices y detalles que están en el “original”, es decir, son inevitables. en un rostro humano, no había ninguno. La fotografía transmite de forma precisa y escrupulosa el “QUÉ”, dejando el “CÓMO” de fondo.

Con cierta alegoría, podemos decir que la fotografía es Big Data para un retrato escrito a mano.

Y ahora registraremos cada movimiento humano en intervalos de tiempo estrictamente definidos y bastante pequeños. Resultará ser una película. El cine es “big data” en relación con la fotografía. Aumentamos la cantidad de datos, los procesamos en consecuencia y obtuvimos una nueva calidad: una imagen en movimiento. Cambiando la cantidad, agregando un algoritmo de procesamiento, obtenemos una nueva calidad.

Ahora las imágenes de vídeo sirven como alimento para los sistemas informáticos de Big Data.

A medida que aumenta la escala de datos procesados, aparecen nuevas oportunidades que no están disponibles cuando se procesan volúmenes de datos más pequeños. Google predice que las epidemias de gripe no serán peores y mucho más rápidas que las estadísticas médicas oficiales. Para ello, se requiere un análisis exhaustivo de cientos de miles de millones de datos originales, como resultado de lo cual se proporciona una respuesta mucho más rápido que las fuentes oficiales.

Bueno, brevemente sobre dos aspectos más del big data.

Exactitud.

Los sistemas Big Data pueden analizar grandes cantidades de datos y, en algunos casos, todos los datos y NO muestras. Al utilizar todos los datos, obtenemos un resultado más preciso y podemos ver matices que no están disponibles con un muestreo limitado. Sin embargo, en este caso hay que contentarse con una idea general, en lugar de comprender el fenómeno hasta el más mínimo detalle. Sin embargo, las imprecisiones a nivel micro permiten que grandes cantidades de datos hagan descubrimientos a nivel macro.

Causalidad.

Estamos acostumbrados a buscar razones en todo. De hecho, en esto se basa el análisis científico. En el mundo del big data, la causalidad no es tan importante. Más importantes son las correlaciones entre los datos, que pueden proporcionar el conocimiento necesario. Las correlaciones no pueden responder a la pregunta “por qué”, pero hacen un buen trabajo al predecir “qué” sucederá si se descubren ciertas correlaciones. Y la mayoría de las veces esto es exactamente lo que se requiere.

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El marcado y los microformatos se están convirtiendo en elementos increíblemente importantes del ranking local. Schema.org se creó el año pasado precisamente para crear un lenguaje común para que los principales motores de búsqueda (Google, Bing y Yahoo) identificaran el tipo de contenido que los sitios web proporcionan al motor de búsqueda. Recién estamos comenzando a descubrir el poder del esquema, pero el hecho es que si no se une a nosotros ahora, corre el riesgo de quedarse atrás.

Comencemos con lo básico: agregar marcado de esquema a la dirección de su sitio web o blog. Si su negocio está vinculado a una ubicación geográfica o sector de servicios específico, definitivamente debe indicar su dirección física en el sitio.

Garantizar que un motor de búsqueda pueda determinar su ubicación exacta puede resultar bastante difícil en ocasiones. Pero cuando utiliza el marcado semántico, puede decirle fácilmente a un motor de búsqueda su dirección topográfica, incluido el nombre de la calle, así como la latitud y la longitud.

Por otro lado, combinar su propia información de ubicación con un número de teléfono de contacto con las herramientas disponibles actualmente puede requerir un talento no trivial. A continuación veremos en detalle cómo marcar los datos de tal manera que tengamos confianza tanto en la precisión como en la validez, así como en la coherencia del código proporcionado.

Comencemos con la dirección postal. Utilice Schema-Creator.org y siga los primeros pasos. Aquí puede indicar la propia organización, así como especificar más específicamente el alcance de sus actividades, si alguna se encuentra entre las de la lista.

Puede eliminar la línea descriptiva para ahorrar espacio. Solo asegúrese de dejar intactos el nombre de la empresa, la URL y la dirección física. También puedes hacer algo de magia con los estilos, pero antes de usarlos, prueba el código para Página de prueba de marcado estructurado de Google.

Schema-Creator.org también agrega saltos línea por línea al código, lo que hace que la dirección parezca "antinatural". Deshazte de esos fragmentos de código que separan ciudad, región, código postal y país. En el ejemplo anterior, puede ver lo "rara" que le parecerá la dirección al lector si no hace esto.

Una vez que la aplicación haya generado el código para su empresa, podrá agregarlo a su sitio web, verificando nuevamente el formato y la exactitud de la información ingresada. Lo más probable es que pegue la dirección en el pie de página o la coloque en la barra lateral, y tal vez incluso en la sección "acerca de nosotros" y en la página de comentarios. No seas tímido, puedes publicar el código tantas veces como quieras.
Si decide crear un marcado que incluya su número de teléfono de contacto, tendrá que utilizar una herramienta diferente porque Schema-Creator.org no le permite agregar un número de teléfono como información de su organización. Utilice Microtdatagenerator.com.

El esquema de datos para empresas locales aquí incluye una línea con un número de teléfono. Una vez que complete las celdas, puede pegar el código en su sitio web. Sin embargo, esta versión no incluye la línea de información de la empresa ni los enlaces, por lo que probablemente decida combinar fragmentos de código de ambas aplicaciones para crear el diagrama que desee.

No lo olvide: el nombre de la empresa y el número de teléfono aquí son parte del esquema comercial local, mientras que la dirección física de la tienda es parte del esquema de dirección postal. En mi opinión, el aspecto más confuso de Schema es la combinación de diferentes esquemas. Es muy fácil combinarlos, pero hay que tener cuidado para interpretar dichas combinaciones correctamente. uno perdido