¿Cómo se almacena la información?
Desde un punto de vista físico, la información se almacena
mediante el soporte de
almacenamiento de datos o el medio de almacenamiento de datos que es el material físico donde se almacenan
los datos que pueden ser procesados por una computadora, un dispositivo electrónico, o un sistema
informático. Algunos ejemplos de soportes de almacenamiento de datos son: los discos magnéticos (disquetes,
discos duros),
los discos ópticos (CD,
DVD), las cintas magnéticas, los discos magneto-ópticos (discos Zip,
discos Jaz,
SuperDisk),
las tarjetas de memoria, los penedrives, etcétera.
En la actualidad, la información se almacena bajo el
concepto de “Base de datos” como un conjunto de datos pertenecientes a un mismo
contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso. Esta
información se puede almacenar, modificar, extraer, etcétera gracias a un SGBD (Sistema de Gestión de
Bases de Datos), los SGBD deben cumplir las llamadas propiedades ACID de atomicidad, consistencia, aislamiento y
durabilidad. Los SGBD tienen una serie de componentes funcionales:
-Motor de la base de datos: acepta
peticiones lógicas de los otros subsistemas del SGBD, las convierte en su
equivalente físico y accede a la base de datos y diccionario de datos en el
dispositivo de almacenamiento.
-El subsistema de definición de
datos: ayuda a crear y mantener el motor de la base de datos.
- El subsistema de manipulación:
de datos ayuda al usuario a añadir, cambiar y eliminar información de la base
de datos, este suele ser la interfaz principal del usuario con la base de
datos. Permitiendo así al usuario especificar sus requisitos de la información
desde un punto de vista lógico.
-El subsistema de generación de aplicaciones: contiene
utilidades para ayudar a los usuarios en el desarrollo de aplicaciones.
Usualmente proporciona pantallas de entrada de datos, lenguajes de programación
e interfaces.
-El subsistema de administración: ayuda a
gestionar la base de datos ofreciendo ciertas funciones como por ejemplo el
almacenamiento y recuperación, gestión de la seguridad, optimización de
preguntas, control de concurrencia y gestión de cambios.
Conceptualmente, las
bases de datos pueden ser de dos clases: Bases de datos estructuradas y bases
de datos no estructuradas.
-Bases de datos estructurados: Las cuales están
formadas por una serie de registros que se van estructurando progresivamente en
campos, y que son gestionadas por una base de datos racional. Son las bases
características de pequeñas empresas.
-Bases de datos no estructurados: Los datos no estructurados, son aquellos datos no
almacenados en una base de datos tradicional. Las principales características de los datos no estructurados son las siguientes:
1ºVolumen y crecimiento: el volumen de
datos y la tasa de crecimiento de los datos no estructurados es muy superior al
de los datos estructurados
2ºOrígenes de datos: El
origen de los datos es muy diverso: datos generados en redes sociales, datos
generados en foros, e-mails, datos extraídos de la web empleando técnicas de
web semántica, documentos internos de la compañía (word, pdf, ppt).
3ºAlmacenamiento: Debido a su
estructura, es necesario trabajar con herramientas ‘Big Data’*, siendo
crítico en estas arquitecturas los aspectos relacionados con la escalabilidad y
paralelismo.
4º Seguridad: Hay que considerar que algunos datos no
estructurados de tipo texto, pueden no ser seguros. Por otra parte el control
de accesos a los mismos es complejo debido a cuestiones de confidencialidad y
la difícil clasificación del dato.
*Big Data: También llamado datos masivos o datos a gran
escala, es un concepto que hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los
procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos.
Dicho todo esto
solo nos queda contestar a una última pregunta: ¿Cómo será el futuro en este
campo de la tecnología?
Esto no ha hecho
más que empezar: en los próximos cinco años duplicaremos ese chorreo desaforado
de dígitos binarios. Algunas cifras: cada día se realizan, por ejemplo, más de
un billón de consultas en Google, más de 250 millones de tuits
en Twitter, 800 millones de actualizaciones en Facebook, 60 horas de vídeos
subidos por minuto en YouTube, 10.000 transacciones mediante tarjeta de crédito
por segundo…Por lo tanto, solo queda esperar a ver resultados.
Bibliografía:
http://elpais.com/elpais/2015/03/26/buenavida/1427382655_646798.html
https://es.wikipedia.org
https://es.schoolofdta.or
www.dataprix.com
https://www.ibm.com/developerwork
https://informatica.uv.es/iiguia/AED/oldw
