Almacenamiento y análisis de datos

Una tercera fase comprende el almacenamiento y el análisis de los datos: se trata de almacenar en una plataforma central los datos recopilados al mismo tiempo que se facilita su procesamiento posterior mediante diferentes sistemas analíticos. Para ello, el repositorio de información no ha de ser volátil, permitiendo además el uso posterior de los datos por parte de aplicaciones y servicios.

En este grupo se encuentran las tecnologías que facilitan el tratamiento de los datos así como su posterior homogeneización para su almacenamiento en grandes bases de datos o data warehouse. También se encontrarían dentro de él las tecnologías para el análisis y la visualización de datos.

Esta capa permite, por un lado, disponer de toda la información necesaria para poder mejorar los procesos de toma de decisiones.

La gestión de la información necesita además de ciertos niveles de protección, seguridad y aseguramiento de la privacidad y esta es la capa en la que habrá que proporcionarlos.

La gestión de datos es una tarea que guarda bastante complejidad ya que normalmente se consumen en tiempo real, suelen ser muy variados, presentan diferentes formatos y que hay que integrar a su vez en un modelo de datos complejo. En este contexto, es necesario pues contar con herramientas que faciliten su tratamiento: extracción, homogeneización y almacenamiento en estructuras que sean de fácil acceso.

El almacenamiento aislado es un mecanismo de almacenamiento de datos que proporciona aislamiento y seguridad mediante la definición de modos estándar de asociar código a los datos guardados. La estandarización ofrece además otras ventajas. Los administradores pueden usar herramientas diseñadas para manipular el almacenamiento aislado para configurar el espacio de almacenamiento de archivos, establecer directivas de seguridad y eliminar los datos no utilizados. Con el almacenamiento aislado, el código ya no requiere rutas de acceso únicas para especificar ubicaciones seguras en el sistema de archivos y los datos están protegidos de otras aplicaciones que solo tienen acceso a un almacenamiento aislado. La información en código que indica la ubicación del área de almacenamiento de la aplicación no es necesaria.

En este sentido los data warehouses, o almacenes de datos, son herramientas ampliamente conocidas en todos los sectores en los que es necesario almacenar y procesar grandes cantidades de información. En dichos almacenes se escriben los datos que son necesarios o útiles para una organización como paso intermedio para posteriormente transformarlos en información útil para el usuario. El uso de diferentes sistemas de soporte a las decisiones, herramientas de información ejecutiva y sistemas de visualización de información ayudará a la posterior tarea de análisis.

El diseño de un data warehouse debe permitir que las aplicaciones o los usuarios finales realicen consultas sobre sus almacenes de datos sin tocar o afectar la operación del sistema. Y para ello, en el diseño del sistema han de tenerse en cuenta los siguientes aspectos: que han de integrarse los datos provenientes de diferentes bases de datos que además, con frecuencia, tendrán diferentes estructuras y que han de separarse los datos usados en operaciones diarias de los datos usados en el almacén de datos para los propósitos de análisis.

Una capa de análisis y control se hace pues necesaria para sacar el mayor partido posible a los datos e incluso realizar actividades de previsión de comportamientos y situaciones que ayuden a plantear las diferentes políticas públicas en el ámbito local. En este sentido las técnicas de data mining se hacen imprescindibles.

Además, la información se presentará agregada de diferente manera y a diferentes niveles según el público objetivo de la misma, intentando que la presentación se realice de la manera más intuitiva posible. Se trata así de presentar diferentes visiones, dependiendo del objetivo de la consulta y de las diferentes áreas temáticas.

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