BASE DE DATOS DISTRIBUIDAS (BDD) (2DO PARCIAL)
CONCEPTOS GENERALES
ADMINISTRACION DE DATOS
Es la práctica de recopilar, mantener y utilizar datos de forma segura, eficiente y rentable.
ADMINISTRADOR DE BASE DE DATOS (DBA)
El Administrador de Bases de Datos es quien
• Posee los conocimientos sobre el lenguaje estructurado de consultas (SQL).
• Posee las habilidades y destrezas necesarias para la implementación, configuración y puesta a punto del motor de la base de datos.
• Desarrolla una metodología de análisis y evaluación de la estructura de Bases de Datos Relacionales.
• Planea y crea BD, administrar el acceso, los recursos y estructuras (tanto físicas como lógicas) de las mismas.
• Responsable de administrar usuarios y sus privilegios.
La labor del Administrador de Datos es: decidir qué datos deben almacenarse en la base de datos, y establecer políticas para mantener y manejar los datos si ya fueron almacenados.
SISTEMA DE ADMINISTRACION DE BASES DE DATOS
La administración de BD se realiza con un sistema llamado DBMS (Database management system) o (Sistema de administración de bases de datos).
El DBMS es un conjunto de servicios como son las aplicaciones de software. Este permite:
• Un fácil acceso a los datos
• El acceso a la información por parte de múltiples usuarios
• La manipulación de los datos encontrados en la base de datos (insertar, eliminar, editar).
El DBMS puede dividirse en tres subsistemas:
• El sistema de administración de archivos: Para almacenar información en un medio físico
• El DBMS interno: Para ubicar la información en orden
• El DBMS externo: Representa la interfaz del usuario
El DBA es responsable de:
• Administrar la estructura de la Base de Datos.
• Administrar la actividad de los datos.
• Administrar el Sistema Manejador de Base de Datos.
Establecer el Diccionario de Datos.
Asegurar la confiabilidad de la Base de Datos.
• Confirmar la seguridad de la Base de Datos.
OBJETIVO DE LA ADMINISTRACION DE DATOS
El objetivo de la administración de datos es ayudar a las personas, las organizaciones y las cuestiones relacionadas a optimizar el uso de datos dentro de los límites de las políticas y regulaciones para que puedan tomar decisiones y tomar medidas que maximicen los beneficios para la organización.
Una estrategia sólida de administración de datos se está volviendo más importante que nunca a medida que las organizaciones confían cada vez más en activos intangibles para crear valor.
La administración de datos digitales en una organización implica una amplia gama de tarea, políticas, procedimientos y prácticas. El trabajo de administración de datos tiene un amplio alcance, que abarca factores como la forma de:
- Crear, acceder y actualizar datos en un nivel de datos diverso
- Almacenar datos en varias nubes y en las instalaciones
- Proporcionar alta disponibilidad y recuperación ante desastres
- Utilizar datos en una variedad creciente de aplicaciones, análisis y algoritmos
- Garantizar la privacidad y la seguridad de los datos.
- Archivar y destruir datos de acuerdo con los cronogramas de retención y los requisitos de cumplimiento
VENTAJAS
BIG DATA, es justo lo que parece—montones y montones de datos. Pero los grandes datos también viene en una variedad de formas más amplia que los datos tradicionales y se los recopila a una alta velocidad. EJEMPLO: Piense en todos los datos que ingresan cada día, o cada minuto, de una fuente de redes sociales como Facebook. La cantidad, variedad y velocidad de esos datos son lo que los hace tan valiosos para las empresas, pero también hacen que su administración sea muy compleja.
A medida que se recopilan cada vez más datos de fuentes tan diversas como las cámaras de video, las redes sociales, las grabaciones de audio y los dispositivos de Internet of Things (IoT), han surgido grandes sistemas de administración de datos. Estos sistemas se especializan en tres áreas generales.
La integración de big data combina distintos tipos de datos, desde el lote hacia la transmisión, y los transforma para que puedan consumirse.
La administración de big data almacena y procesa datos en un lago de datos o almacenamiento de datos de manera más eficiente, segura y confiable, muchas veces mediante la utilización del almacenamiento de objetos.
El análisis de big data descubre información nueva con análisis y visualización y utiliza el aprendizaje autónomo y la visualización de inteligencia artificial (IA) para construir modelos.
Las empresas están utilizando big data para mejorar y acelerar el desarrollo de productos, el mantenimiento predictivo, la experiencia del cliente, la seguridad, la eficiencia operativa y mucho más. A medida que los grandes datos crecen, también lo harán las oportunidades.
DESVENTAJAS
La mayoría de los desafíos en la administración de datos actual se derivan del ritmo más rápido de los negocios y la creciente proliferación de datos. La expansión constante de la variedad, la velocidad y el volumen de datos disponibles para las organizaciones los empuja a buscar herramientas de administración más efectivas para mantenerse actualizados. Algunos de los principales desafíos que enfrentan las organizaciones incluyen los siguientes:
Desconocen qué datos tienen.
Se recopilan y almacenan datos de una cantidad y variedad de fuentes en aumento, como sensores, dispositivos inteligentes, redes sociales y cámaras de video. Pero ninguno de esos datos es útil si la organización desconoce qué datos tiene, dónde están y cómo usarlos.
Deben mantener niveles de rendimiento a medida que se expande el nivel de datos.
Las organizaciones están capturando, almacenando y utilizando más datos todo el tiempo. Para mantener los tiempos de respuesta máximos en este nivel en expansión, las organizaciones necesitan monitorear continuamente el tipo de preguntas que responde la base de datos y cambiar los índices a medida que cambian las consultas—sin afectar el rendimiento.
BIG DATA, es justo lo que parece—montones y montones de datos. Pero los grandes datos también viene en una variedad de formas más amplia que los datos tradicionales y se los recopila a una alta velocidad. EJEMPLO: Piense en todos los datos que ingresan cada día, o cada minuto, de una fuente de redes sociales como Facebook. La cantidad, variedad y velocidad de esos datos son lo que los hace tan valiosos para las empresas, pero también hacen que su administración sea muy compleja.
A medida que se recopilan cada vez más datos de fuentes tan diversas como las cámaras de video, las redes sociales, las grabaciones de audio y los dispositivos de Internet of Things (IoT), han surgido grandes sistemas de administración de datos. Estos sistemas se especializan en tres áreas generales.
La integración de big data combina distintos tipos de datos, desde el lote hacia la transmisión, y los transforma para que puedan consumirse.
La administración de big data almacena y procesa datos en un lago de datos o almacenamiento de datos de manera más eficiente, segura y confiable, muchas veces mediante la utilización del almacenamiento de objetos.
El análisis de big data descubre información nueva con análisis y visualización y utiliza el aprendizaje autónomo y la visualización de inteligencia artificial (IA) para construir modelos.
Las empresas están utilizando big data para mejorar y acelerar el desarrollo de productos, el mantenimiento predictivo, la experiencia del cliente, la seguridad, la eficiencia operativa y mucho más. A medida que los grandes datos crecen, también lo harán las oportunidades.
La mayoría de los desafíos en la administración de datos actual se derivan del ritmo más rápido de los negocios y la creciente proliferación de datos. La expansión constante de la variedad, la velocidad y el volumen de datos disponibles para las organizaciones los empuja a buscar herramientas de administración más efectivas para mantenerse actualizados. Algunos de los principales desafíos que enfrentan las organizaciones incluyen los siguientes:
Desconocen qué datos tienen.
Se recopilan y almacenan datos de una cantidad y variedad de fuentes en aumento, como sensores, dispositivos inteligentes, redes sociales y cámaras de video. Pero ninguno de esos datos es útil si la organización desconoce qué datos tiene, dónde están y cómo usarlos.
Deben mantener niveles de rendimiento a medida que se expande el nivel de datos.
Las organizaciones están capturando, almacenando y utilizando más datos todo el tiempo. Para mantener los tiempos de respuesta máximos en este nivel en expansión, las organizaciones necesitan monitorear continuamente el tipo de preguntas que responde la base de datos y cambiar los índices a medida que cambian las consultas—sin afectar el rendimiento.
Conclusión:
La administración de datos es algo fundamental e importante en las BDD pues las organizaciones pueden aprovechar la optimización (dentro de los limites, políticas y regulaciones) para poder mejorar su toma de decisiones o plantear nuevas estrategias.
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