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SQL Server
Con
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Sara Robisco explica su experiencia personal creando cubos de datos utilizando SQL Server, destacando su utilidad para manejar datos no relacionados con imágenes.
…digo, al final, esa herramienta de análisis, ese picara el código, la idea es que no lo tenga que hacer el científico dárselo, entonces tendría su conjunto de científicos de datos que diría, vale, pues yo te lo preparo, normalmente lo más usado que es Python, pero yo por ejemplo los que he usado, Los que he hecho han sido con SQL Server porque una base de datos reaccional normal te lo traga si no estás tratando con imágenes, si son datos normales pues te lo traga y luego hacer el cubo lo haces en Visual Studio, creas tu cubo y luego eso ya se comparte una vez hecho y está listo para usar. Incluso ya puedes compartirlo en tablo y que la persona simplemente elija qué quiere ver Una preguntita, Sara: me he perdido un poco, pues claro, por un lado la idea es que los geofísicos, los expertos en ciencias de la tierra usen este tipo de herramientas sin tener un conocimiento informático de programación, etcétera, de que haya una serie de…
Significado #1 · Palabras #1
Sara Robisco y Héctor Socas están verificando la calidad del audio y Sara está compartiendo información sobre su búsqueda de datos relacionados con bases de datos analíticas, destacando la importancia de los metadatos.
Habla: Sara RobiscoSignificado #9datos sobre bases de datos analíticasmetadatos en la búsqueda de datosimportancia de los metadatos para sara robiscoHola. ¿Cómo está la vida por ahí? No hemos comprobado los audios. ¿Cómo se me escucha? Bien. Vale. Bien, bien. Solo tenía la duda con Sara. A ver, Sara, cuéntanos algo. Saluda. Pues mira, aquí estoy buscando datos sobre bases de datos analíticas. Datos sobre bases de datos es metadatos. Efectivamente, los metadatos. Muy importantes. Si no fuera por ellos estaríamos muchas veces más perdidos que un patrón no garaje. ¿Qué tal se me escucha? Bien, suena a veces un ruidillo de fondo, que igual es un ventilador o aire acondicionado o algo así, pero... No tengo nada; espera, me muteo a ver si soy yo, que nunca se sabe, a ver si es mi... No, no, no, no es por eso, me pareció…
Sara Robisco explica las características esenciales de un cubo de datos o base de datos analítica, enfatizando la necesidad de rapidez en las consultas y la oferta de herramientas para el análisis estadístico.
Habla: Sara RobiscoSignificado #2cubos de datos para geocienciasftp y almacenamiento antiguotablas de base de datos relacionalesrepositorio de imágenes sara robiscobase de datos relacional y hechoshechos y dimensiones en análisis de datosventa como hecho con objetoscubo de datos rapidez en consultasbase de datos analítica herramientas estadisticasquery respuesta rápidaanálisis de datos para físicosprogramación para biólogosgeólogos sin programación…o hacer un muñeco, algo que alguien que no tiene ni idea de programación, que no tiene ni idea de bases de datos, alguien que no es informático pueda tratar y este artículo de 31 páginas es eso, son buenas prácticas y es una propuesta muy interesante, Pero vamos a empezar un poco explicando lo que son los cubos de datos porque ellos proponen tomar, hacer una recopilación de datos y usar cubos, lo que viene siendo bases de datos analíticas, cubos de datos. Así que antes de tener estos cubos de datos lo que proponen es que antiguamente estos datos recopilados se guardaban en, accedíamos a ellos como por FTP y que ahora hay formas seguras de compartirlos; hemos evolucionado bastante. Pero no hemos evolucionado en cómo los almacenamos y cómo se visualizan, que eso es importante. Actualmente tenemos las tablas, siguen siendo las tablas de base de datos relacionales que se usaban y se siguen usando. Las imágenes, pues pum, imágenes todas en un repositorio. Entonces esto no, a la hora de hacer un análisis de datos, no es efectivo, no es fácil de manejar. Y claro ellos buscan una forma sencilla y el cubo de datos es, consiste en cambiar un poco la visión del dato. Y nosotros en una base de datos relacional, una base de datos normal que tenemos datos y relaciones entre datos, en un cubo de datos, en una base de datos analítica lo que nosotros estudiamos son hechos y esto es un hecho y las dimensiones que describen ese hecho. Entonces, un hecho puede ser una venta, una venta puede ser, tiene como dimensiones el objeto o los objetos. ¿Qué se han vendido?, la persona que los ha comprado, la tienda donde los ha comprado, la persona que ha atendido a esa persona. Puedes tener tantas dimensiones como tú quieras analizar porque al final esto, un cubo de datos, una base de datos analítica tiene que tener unas características muy claras: tienen que ser rápidas de consultar, o sea, te tienen que dar esa respuesta muy rápido. No puedo tener algo que para lanzo una query y a los minutos me responde, no; y te tiene que ofrecer herramientas de análisis estadístico, generación. De informes, pero sin que la persona que trabaja con ellos tenga que programar. ¿Por qué? Porque un físico o un biólogo va a tener que saber programar para analizar sus datos. ¿Por qué un geólogo va a tener que perder tiempo en programar? Deja que haya un equipo de análisis de datos, de Diseño de datos: un grupo de científicos de datos que le preparen el paquete que vas a usar, toma, esto es lo que vas a usar y cómo se va a actualizar y todas estas cosas para que ellos simplemente dediquen su esfuerzo en lo que realmente importa para ellos,…
Sara Robisco explica que la implementación de pequeños repositorios con cubos orientados a cada grupo científico simplifica el acceso y análisis de datos, ya que los usuarios pueden obtener respuestas directamente sin necesidad de realizar consultas complejas.
Habla: Sara RobiscoSignificado #15cubos orientados a cada grupo científicociclo de vida de datos adaptadorepositorios con cubos científicos…ciencias de la Tierra, no; lo que ellos proponen también, el uso de cubos, lo que propone, lo esencial es no tener una base de datos global con todo un repositorio global, sino tener pequeños repositorios con pequeños cubos orientados a cada grupo científico. Esto simplifica mucho porque tú vas a tiro hecho. Entonces accedes, tienes tu cubo ya preparado y haces una pregunta y ya te lo da. Pero claro, dices: “Ostras, lo ves muy bonito, pero ¿qué problemas tenemos?”. Pues lo primero es el ciclo de vida. ¿Por qué? Porque nosotros el ciclo de vida de estos cubos es el ciclo de vida de datos un poquito adaptado, ¿no? La recopilación de datos, ellos proponen una curación, un tratamiento de datos para unificar porque puedes tener satélites que midan en millas, otros en kilómetros; tienes que hacer ese tratamiento de unificación, crear un cubo, luego otro tratamiento de…
Sara Robisco continúa discutiendo sobre los desafíos relacionados con el almacenamiento de datos, especialmente cuando se trata de imágenes y metadatos asociados.
Habla: Sara RobiscoSignificado #3científico de datos y cubos de datosactualización automatizada con api isentinelscrapping para nuevas versiones de datosalmacenamiento de datos imágenescubos de datos muy pequeñossoluciones en la nube bases datos…release de datos, de satelitales o de tu origen, por ejemplo, iSentinel, cuando iSentinel envíe una nueva versión de sus datos, pues tener sistemas automáticos que lo capten, actualicen iQ, y al científico que está estudiando ese dato ya le llegue hecho. Pues esto lo podríamos hacer mediante APIs, mediante se me iba a decir un scrapping, pues eso, el científico de datos lo que te hace es que te lo desarrolla, mira, se va a actualizar así, puedes hacer lo que se actualice cada X tiempo directamente cuando salte la API, está escuchando y cuando vea un cambio, ¡fun! Y hasta aquí un pie. ¿Qué pasa? Que esto también tiene retos de almacenamiento de datos porque estamos hablando de que, por ejemplo, en datos de imágenes, imágenes más metadatos, estamos hablando de que puede que tengamos cubos de datos muy pequeños pero puede que a cosas se desmadre. Ya tenemos soluciones en la nube adaptadas para este tipo de bases de datos analíticas. entonces ellos te muestran ejemplos que se podrían usar, digamos que el paper lo que te está dando es: oye, si quieres hacer esto usa esta herramienta; si quieres hacer aquello usa esta herramienta, y te va poniendo qué retos hay y qué herramientas te pueden…
Sara Robisco explica su experiencia personal creando cubos de datos utilizando SQL Server, destacando su utilidad para manejar datos no relacionados con imágenes.
Habla: Sara RobiscoSignificado #1 · Palabras #1cubos de datos con sql serverbase de datos reaccional e imágenesvisual studio para crear cubostablo para compartir cubos…digo, al final, esa herramienta de análisis, ese picara el código, la idea es que no lo tenga que hacer el científico dárselo, entonces tendría su conjunto de científicos de datos que diría, vale, pues yo te lo preparo, normalmente lo más usado que es Python, pero yo por ejemplo los que he usado, Los que he hecho han sido con SQL Server porque una base de datos reaccional normal te lo traga si no estás tratando con imágenes, si son datos normales pues te lo traga y luego hacer el cubo lo haces en Visual Studio, creas tu cubo y luego eso ya se comparte una vez hecho y está listo para usar. Incluso ya puedes compartirlo en tablo y que la persona simplemente elija qué quiere ver Una preguntita, Sara: me he perdido un poco, pues claro, por un lado la idea es que los geofísicos, los expertos en ciencias de la tierra usen este tipo de herramientas sin tener un conocimiento informático de programación, etcétera, de que haya una serie de…
Sara Robisco explica la ventaja de centralizar el código para generar cubos de datos en un repositorio público, permitiendo a varios grupos de investigación acceder y utilizarlo sin tener que desarrollar sus propias soluciones.
Habla: Sara RobiscoSignificado #18repositorio público para cubos de datosgrupos de investigación comparten códigoeficiencia en la gestión de datosevitar duplicidad en bases de datosdatos sentinel de varios observatoriosequipo especializado en gestión de datosapi para datos sentinel procesadospublicación de datos para todo el mundo…que les resuelve ese problema y genera un código público que el geofísico puede utilizar: público o a nivel de su organización, pero la idea es trabajar solo una vez. Quiero decir, yo te hago el cubo, se actualiza periódicamente y ya no tengo que hacer más. En cambio, tú imagínate que hay varios grupos de investigación que quieren datos, entonces a lo mejor están todos haciendo el mismo código o código distinto para hacer lo mismo. Si tú lo tienes en un repositorio, oye, esto está aquí y todos pueden consultar; has trabajado una vez. Entonces, lo que habla es eso de hacer todo un poquito más eficiente, ser un poquito más eficientes y no tener N grupos de personas que tienen que conocer bases de datos, que conocer metadatos, que conocer programación. ¿Por qué? Cuando puedes tener un pequeño equipo que depende de cuando surge una nueva necesidad, te lo cubre, te lo hace y ¡pum! Y ese trabajo te puede valer pues o bien para todo un centro de investigación o para varios, porque es el mismo De hecho, ellos proponen, una de las cosas que se proponen es, jolín, si tú tienes datos de Sentinel, por ejemplo, pero claro, de varios observatorios, agruparlos, de un equipo que los agrupe y te los publique para todo el mundo que quiera consultar a tu equipo, tener una API, pues, por ejemplo, que Sentinel tenga una API que te dé datos ya procesadito y listo para trabajar o sea sí es que se ahorraría mucho tiempo y la verdad es que articula malo montón por eso porque te está explicando ejemplos de datos satelitales que ya usan este tipo de herramientas que son muy buenos ellos le dan también una vuelta descubren pues eso que hay…
Francis Villatoro y Sara Robisco discuten sobre la filosofía detrás de crear herramientas para gestionar cubos de datos, destacando que aunque idealmente sería gratuito, su desarrollo y mantenimiento presentan desafíos significativos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #5herramientas para gestionar cubos de datosciclo de vida continuo de tecnologíadatos y nuevos instrumentos…raros porque tienen que tener permitir huecos pues eso valores vacíos y ya está entonces tienes que tener muchas cosas en cuenta dependiendo de tus orígenes de datos orígenes de datos distintos mezclarlos para un cubo es un trabajo pero solo se hace una vez La idea es currar una vez para que todo el mundo ya pueda trabajar. Esa es la filosofía esencial de las 31 páginas, pero la verdad es que plantea eso muchísimos problemas, ¿no? Sí, claro que esto sobre el papel y así contado parece una maravilla porque si fuera gratis absolutamente todo, pero construir todo este tipo de tecnología, el adaptarla, el hacer que tenga un ciclo de vida continuo, porque claro, los problemas que se quieren resolver, el tipo de datos, puede aparecer nuevos instrumentos que te ofrezcan nuevos tipos de datos, ¿Cómo se pegan esos datos a los datos ya existentes? Pues no es una cosa nada ideal, eso requiere un trabajo de muchísima gente durante mucho tiempo. Y tienes un problema también, porque en ciencias de la tierra tienes el problema de que alguien te puede…