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Recolección y Almacenamiento de Datos

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En esta sección, aprenderemos sobre los métodos y las mejores prácticas para la recolección y almacenamiento de datos en el contexto de un proyecto de arquitectura de datos. Este proceso es crucial para asegurar que los datos sean accesibles, precisos y útiles para el análisis y la toma de decisiones.

Objetivos de Aprendizaje

Al final de esta sección, deberías ser capaz de:

  1. Comprender los métodos de recolección de datos.
  2. Identificar las mejores prácticas para el almacenamiento de datos.
  3. Implementar estrategias de almacenamiento que aseguren la integridad y accesibilidad de los datos.

Métodos de Recolección de Datos

  1. Recolección Manual

  • Descripción: Ingreso de datos por parte de humanos.
  • Ejemplos: Encuestas, formularios en papel, entrevistas.
  • Ventajas: Flexibilidad, adaptabilidad a situaciones específicas.
  • Desventajas: Propenso a errores humanos, costoso en términos de tiempo y recursos.

  1. Recolección Automática

  • Descripción: Uso de sistemas automatizados para capturar datos.
  • Ejemplos: Sensores IoT, logs de servidores, APIs.
  • Ventajas: Alta precisión, eficiencia, capacidad de manejar grandes volúmenes de datos.
  • Desventajas: Requiere infraestructura tecnológica, puede ser complejo de implementar.

  1. Recolección de Datos de Terceros

  • Descripción: Obtención de datos de fuentes externas.
  • Ejemplos: Bases de datos públicas, servicios de datos comerciales.
  • Ventajas: Acceso a datos que de otra manera serían difíciles de obtener.
  • Desventajas: Dependencia de la calidad y disponibilidad de los datos externos.

Ejemplo de Código: Recolección de Datos desde una API

import requests

def fetch_data_from_api(api_url):
    response = requests.get(api_url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        raise Exception(f"Error fetching data: {response.status_code}")

# URL de ejemplo de una API pública
api_url = "https://api.example.com/data"
data = fetch_data_from_api(api_url)
print(data)

Explicación del Código:

  1. Importación del Módulo requests: Necesario para hacer solicitudes HTTP.
  2. Función fetch_data_from_api: Realiza una solicitud GET a la API y devuelve los datos en formato JSON si la solicitud es exitosa.
  3. Uso de la Función: Se llama a la función con una URL de ejemplo y se imprime la respuesta.

Almacenamiento de Datos

  1. Bases de Datos Relacionales

  • Descripción: Almacenan datos en tablas con relaciones definidas entre ellas.
  • Ejemplos: MySQL, PostgreSQL.
  • Ventajas: Integridad referencial, soporte para transacciones.
  • Desventajas: Escalabilidad limitada para grandes volúmenes de datos.

  1. Bases de Datos NoSQL

  • Descripción: Diseñadas para almacenar datos no estructurados o semi-estructurados.
  • Ejemplos: MongoDB, Cassandra.
  • Ventajas: Alta escalabilidad, flexibilidad en el esquema.
  • Desventajas: Falta de soporte para transacciones complejas.

  1. Almacenamiento en la Nube

  • Descripción: Servicios de almacenamiento proporcionados por proveedores de nube.
  • Ejemplos: Amazon S3, Google Cloud Storage.
  • Ventajas: Escalabilidad, disponibilidad global, reducción de costos de infraestructura.
  • Desventajas: Dependencia del proveedor, posibles preocupaciones de seguridad.

Ejemplo de Código: Almacenamiento de Datos en una Base de Datos Relacional

import sqlite3

def store_data_in_db(data, db_name="example.db"):
    conn = sqlite3.connect(db_name)
    cursor = conn.cursor()
    
    # Crear tabla si no existe
    cursor.execute('''
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS data_table (
            id INTEGER PRIMARY KEY,
            data_field TEXT
        )
    ''')
    
    # Insertar datos
    cursor.execute('''
        INSERT INTO data_table (data_field) VALUES (?)
    ''', (data,))
    
    conn.commit()
    conn.close()

# Datos de ejemplo
data = "Ejemplo de datos"
store_data_in_db(data)

Explicación del Código:

  1. Importación del Módulo sqlite3: Necesario para interactuar con una base de datos SQLite.
  2. Función store_data_in_db: Conecta a la base de datos, crea una tabla si no existe y almacena los datos.
  3. Uso de la Función: Se llama a la función con datos de ejemplo para almacenarlos en la base de datos.

Ejercicio Práctico

Ejercicio: Implementa un script que recolecte datos de una API pública y los almacene en una base de datos relacional.

Pasos:

  1. Encuentra una API pública que proporcione datos en formato JSON.
  2. Escribe una función para recolectar datos de la API.
  3. Escribe una función para almacenar los datos en una base de datos relacional.
  4. Ejecuta el script y verifica que los datos se hayan almacenado correctamente.

Solución:

import requests
import sqlite3

def fetch_data_from_api(api_url):
    response = requests.get(api_url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        raise Exception(f"Error fetching data: {response.status_code}")

def store_data_in_db(data, db_name="example.db"):
    conn = sqlite3.connect(db_name)
    cursor = conn.cursor()
    
    cursor.execute('''
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS data_table (
            id INTEGER PRIMARY KEY,
            data_field TEXT
        )
    ''')
    
    for item in data:
        cursor.execute('''
            INSERT INTO data_table (data_field) VALUES (?)
        ''', (item,))
    
    conn.commit()
    conn.close()

# URL de ejemplo de una API pública
api_url = "https://api.example.com/data"
data = fetch_data_from_api(api_url)
store_data_in_db(data)

Explicación de la Solución:

  1. Recolección de Datos: La función fetch_data_from_api obtiene datos de una API pública.
  2. Almacenamiento de Datos: La función store_data_in_db almacena los datos en una base de datos SQLite.
  3. Ejecución del Script: Se recolectan y almacenan los datos de la API en la base de datos.

Conclusión

En esta sección, hemos explorado los métodos de recolección de datos y las mejores prácticas para su almacenamiento. Hemos aprendido a implementar soluciones prácticas utilizando ejemplos de código y ejercicios. Estos conocimientos son fundamentales para asegurar que los datos recolectados sean accesibles y útiles para el análisis y la toma de decisiones en una organización.

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