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INTERNET DE LAS COSAS: OPORTUNIDADES Y RETOS PARA LA CIENCIA DE LOS DATOS.

El Internet de las Cosas o IOT por sus siglas en inglés (Internet of Things) forma parte de un cumulo de tecnologías o tendencias tecnológicas conocidas como Industria 4.0, las cuales tienen líneas de investigación diferentes, pero aplicables a las demás tecnologías pertenecientes a este cluster. Dos aspectos fundamentales y de suma importancia dentro de las tecnologías 4.0, son la cooperatividad y colaboratividad, en ese sentido el IoT es la amalgama ideal y justa que permite que se lleven a cabo estos principios. Ahora bien, que es el IoT, según la definición de la consultora Red Hat podemos entenderlo como: “El proceso que permite conectar elementos físicos cotidianos al Internet: desde objetos domésticos comunes, como las bombillas de luz, hasta recursos para la atención de la salud, como los dispositivos médicos; también abarca prendas y artículos personales e incluso los sistemas de las ciudades inteligentes” (Red Hat, 2021) Es exactamente por la definición anterior que se puede

Fuentes de datos estructurados, semiestructurados, no estructurados y metadatos

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  Datos estructurados Los datos estructurados son aquellos que se pueden encontrar en estructuras bien definidas, cuyos campos, etiquetas o encabezados, filas y columnas guardan proporciones y relaciones bien definidas. Este tipo de datos puede ser consultado mediante el lenguaje de consulta SQL Ejemplos Tablas de Excel Matrices relacionales Códigos de barra o QR Datos semiestructurados Son aquellos datos que si bien no guardan una proporción estructurada tal y como una tabla o matriz, se pueden consultar fácilmente puesto que están dispuestos de manera accesible y visual. Se pueden distinguir encabezados y/o clasificaciones, por lo que se pueden obtener y estructurar en bases de datos mas comunes. Ejemplos Correo electrónico Catálogos de cualquier tipo Listas de reproducción audio o video Datos no estructurados Estos datos son difíciles de procesar debido a su compleja disposición y formato. La gestión de datos no estructurados puede tomar datos de muchas formas, incluidas publicacion