Fundamentos de Sistemas Operativos y Gestión de Datos

Características de Sistemas Operativos

Linux

• Coding abierto: Su código fuente está disponible para ser visto, modificado y distribuido libremente por cualquiera.
• Multiusuario: Múltiples usuarios pueden acceder a las aplicaciones y recursos del sistema al mismo tiempo.
• Multitarea: Es posible ejecutar varios programas a la vez.
• Estabilidad y seguridad: Resistente a fallos y muy robusto.

Windows

• Interfaz gráfica de usuario: Facilita la interacción con ventanas y elementos visuales, permitiendo a los usuarios navegar y acceder a funciones y aplicaciones de forma rápida y sencilla.
• Compatibilidad con aplicaciones: Compatible con una amplia variedad de dispositivos y programas, lo que brinda flexibilidad y conveniencia a los usuarios.
• Actualizaciones regulares: Ofrece actualizaciones y mejoras constantes, incluyendo mejoras de seguridad, nuevas características y optimización del rendimiento.
• Amplia base de usuarios: Ampliamente utilizado a nivel mundial.

Virtualización

Hipervisores

Software que crea y ejecuta máquinas virtuales (VM). Ejemplos: VMware, Microsoft Hyper-V, Kernel-based Virtual Machine (KVM), Xen.

Tipos de Hipervisores

• Tipo 1 (Bare Metal): Se ejecuta directamente en el hardware del host y gestiona los sistemas operativos invitados (guest OS). No requiere un sistema operativo host adicional. Ejemplo: KVM.
• Tipo 2: Se ejecuta como una aplicación dentro de un sistema operativo host. Común en entornos de desarrollo o pruebas. Ejemplo: VirtualBox.

Funciones y Ventajas de la Virtualización

• Creación y ejecución de VM: Permite crear y manejar múltiples VM en un único hardware físico.
• Aislamiento de recursos: Cada máquina virtual se ejecuta en su propio entorno aislado; los procesos en una VM no pueden interferir con los de otra.
• Redistribución de recursos: Los recursos pueden redistribuirse fácilmente entre las VM existentes o nuevas.
• Gestión de programación: Asigna recursos a las VM según sus necesidades, basándose en los recursos físicos disponibles.

Ventajas Generales

• Ejecución simultánea de múltiples sistemas operativos en un solo hardware.
• Optimización de recursos y mayor flexibilidad.
• Consolidación de servidores.
• Eficiencia de costes.
• Aislamiento, flexibilidad y escalabilidad.

Automatización y Gestión de Datos

Shell Script

Un programa creado con instrucciones que son ejecutadas por un Shell (CLI o intérprete de comandos). El código se ejecuta línea por línea, realizando las acciones indicadas por cada instrucción. Los scripts se escriben en lenguajes de Shell como Bash. Permiten automatizar tareas y ejecutar comandos en secuencia. Los dialectos de los scripts de Shell se consideran lenguajes de scripting.

Gobierno de Datos

Conjunto de procesos, políticas, roles y tecnologías que aseguran que los datos sean precisos, accesibles, seguros y utilizables para quienes los necesitan, dentro del marco de las leyes vigentes y los objetivos estratégicos de la organización. Su implementación eficaz garantiza la integridad, trazabilidad y responsabilidad sobre los datos, mejorando la capacidad de análisis, reduciendo riesgos y fortaleciendo la confianza. Abarca todas las medidas adoptadas para que los datos sean seguros, privados, precisos, disponibles y utilizables para la toma de decisiones.

Importancia del Gobierno de Datos

• Toma de decisiones más acertadas y oportunas.
• Mejora de los controles de costes.
• Mejora del cumplimiento de normativas.
• Aumento de la confianza de clientes y proveedores.
• Gestión de riesgos más eficiente.
• Facilita el acceso a los datos para más personal.
• Custodia y gestión de datos.
• Datos como activos: Un programa sólido de gobierno de datos ayuda a proteger estos activos y a definir una estrategia de datos que respalde los objetivos organizacionales.

Componentes Clave del Gobierno de Datos

• Seguridad de los datos: Garantiza la protección de la información frente a accesos no autorizados, fugas, manipulaciones, pérdidas o ataques cibernéticos. Incluye medidas técnicas, políticas, procesos y cultura organizacional.
• Linaje de datos: Permite rastrear cómo se transforma la información desde su origen hasta su uso final, esencial para asegurar la confianza y la responsabilidad.
• Actores asociados: Una estrategia efectiva requiere una estructura organizativa clara con roles y responsabilidades definidos (Data Owner, Data Steward, Data Custodian, Data Users).

Desafíos en la Implementación del Gobierno de Datos

• Resistencia cultural: Promover una mentalidad donde los datos sean activos compartidos y estratégicos.
• Falta de liderazgo claro: Ausencia de un patrocinador ejecutivo que respalde el programa y asigne recursos.
• Datos distribuidos y en silos: Dificultad para implementar una gobernanza centralizada y coherente debido a la dispersión de datos en múltiples sistemas.
• Complejidad normativa: Adaptación a un entorno legal cada vez más complejo en cuanto a uso, privacidad y protección de datos.
• Escalabilidad operativa: Necesidad de automatización, IA y analítica avanzada para manejar volúmenes crecientes de datos (Big Data).

Ingeniería de Sistemas vs. Ingeniería de Datos

Ingeniería de Sistemas

• Integración de tecnologías.
• Optimización de procesos.
• Gestión de información.
• Seguridad de la información.
• Adaptación a cambios.

Ingeniería de Datos

• Adquisición de datos.
• Procesamiento de datos.
• Almacenamiento de datos.
• Gestión de datos.
• Integración de datos.
• Análisis de datos.

Rol Crucial de la Ingeniería de Datos en el Ciclo de Vida de los Datos

• Gestión eficiente de datos.
• Integración de datos.
• Procesamiento en tiempo real.
• Análisis predictivo.
• Seguridad y cumplimiento normativo.
• Escalabilidad.
• Creación de Data Warehouses y Data Lakes.
• Automatización de procesos.

Rol del Ingeniero de Datos

• Diseño de arquitecturas de datos.
• Desarrollo de pipelines de datos.
• Implementación de soluciones de integración.
• Aseguramiento de la calidad de datos.
• Gestión de metadatos.
• Implementación de seguridad y privacidad de datos.
• Optimización de rendimiento.
• Colaboración con equipos de ciencia de datos y analítica.

Bases de Datos y Lenguajes

SQL (Structured Query Language)

• Lenguaje declarativo.
• Control de transacciones.
• Gestión de privilegios y seguridad.

Bases de Datos Relacionales

• Estructura tabular con filas y columnas.
• Relaciones entre tablas mediante claves (primaria y foránea).
• Normalización.
• Uso de SQL como lenguaje de consulta.

Bases de Datos No Relacionales (NoSQL)

• Modelos de datos flexibles.
• Escalabilidad horizontal.
• Alta disponibilidad y tolerancia a fallos.
• Optimización para casos de uso específicos.
• Soporte para datos no estructurados.

Lenguajes de Bases de Datos

• Lenguaje de Definición de Datos (DDL): Permite definir y gestionar las estructuras de las bases de datos. Comandos: CREATE, DROP, ALTER (table), CREATE VIEW, CREATE INDEX.
• Lenguaje de Manipulación de Datos (DML): Permite manipular los datos almacenados. Comandos: SELECT, INSERT INTO, UPDATE, DELETE FROM.