Datasets y Dataframes en Big Data: ¿qué son?

El lenguaje de programación en R fue desarrollado específicamente para el análisis estadístico y la visualización de datos: esto lo hace destacar en Big Data por su capacidad de realizar análisis de datos complejos. Si nos centramos más en lo son los datasets y dataframes, ambos son utilizados para el almacenamiento de datos y más concretamente hacen referencia al tipo de estructura de datos que los soporta los datos.

A continuación, explicamos en más detalle cada uno de estos términos y sus características principales. Además, si estás interesado/a en formarte en Ciberseguridad y trabajar en este sector puntero, ¡infórmate sobre nuestro curso a través del formulario de contacto!

Datasets y Dataframes: definiendo conceptos

Si trabajas en un entorno digital, y sobre todo en uno relacionado con la protección de información cibernética o el Big Data, o estás formándote en esta área, seguro que en más de una ocasión has oído hablar de los datasets y dataframes. Sin embargo, ¿sabes qué son realmente y en qué se diferencian?

¡Vamos a conocerlo en los siguientes apartados!

¿Qué es un dataset?

El término dataset en sí es un término extranjero, un anglicismo, que hemos incorporado a nuestra lengua como un término más en los países hispanohablantes. Su traducción a nuestra lengua sería “conjunto de datos” y es una colección de datos habitualmente tabulada.

Un conjunto de datos o dataset corresponde a los contenidos de una única tabla de base de datos o una única matriz de datos de estadística, donde cada columna de la tabla representa una variable en particular, y cada fila representa a un miembro determinado del conjunto de datos que estamos tratando. En un conjunto de datos o dataset tenemos todos los valores que puede tener cada una de las variables, como por ejemplo la altura y el peso de un objeto, que corresponden a cada miembro del conjunto de datos. Cada uno de estos valores se conoce con el nombre de dato.

El conjunto de datos puede incluir datos para uno o más miembros en función de su número de filas. Además, incluye también las relaciones entre las tablas que contienen los datos.

Si nos movemos en el contexto de Big Data, entendemos por dataset aquellos conjuntos de datos tan grandes que las aplicaciones de procesamiento de datos tradicionales no los pueden procesar debido a la gran cantidad de datos contenidos en la tabla o matriz.

Podríamos definir un dataset como una colección o representación de datos residentes en memoria con un modelo de programación relacional coherente e independientemente del origen de los datos que contiene.

Una de las principales características de los datasets es que ya tienen una estructura, a diferencia de los RDD, conocidos como conjuntos de datos desestructurados y definidos como una colección de elementos tolerante a fallos y son capaces de operar en paralelo.

¿Qué es un dataframe?

El término dataframe, al igual que el término dataset, es un término extranjero que hemos incorporado en nuestra lengua y que no tiene una traducción exacta. Podríamos trasladarlo al español como “hoja de datos o marco de datos”.  Los dataframes son, por decirlo de forma sencilla, una clase de objetos especial en el lenguaje de programación R.

Este tipo de organización de datos se utiliza normalmente cuando se realiza un estudio estadístico sobre los objetos de una muestra: la información y los datos de la muestra se organizan en un dataframe. Se organizan en una hoja de datos, en los que cada fila corresponde a un objeto de la muestra y cada columna a una variable. Esta característica de organización de datos es la misma que en los datasets.

Si hablamos de la estructura de un dataframe, es muy similar a la de una matriz. Pero en una matriz solamente se admiten valores numéricos; a diferencia de la matriz, en un dataframe se puede incluir también datos alfanuméricos en su contenido.

¿En qué se diferencian?

Hemos visto ya que tanto un dataset como un dataframe son conjuntos de datos organizados en estructuras rectangulares en forma de tabla o matriz, que almacenan sus datos en filas y columnas y con unas variables que corresponden a unos objetos.

Lo que diferencia a un dataframe de un dataset es que un dataframe es un dataset que a la vez está organizado en columnas, de modo que en el dataframe tendremos los datos estructurados y cada columna con su nombre correspondiente.

Las matrices almacenan un único tipo de datos, pero en las matrices del dataframe se aceptan valores alfanuméricos: otra característica que les diferencia es que el dataframe puede contener distintos tipos de datos.

Esta organización nos facilitará y hará más sencillo consultar, modificar o transformar el conjunto de datos contenidos en la hoja de datos.

¿Cómo influyen los datasets y dataframes en la ciberseguridad?

En un mundo interconectado como en el que vivimos en la actualidad, es fundamental que haya un vínculo directo entre la gestión de grandes cantidades de datos y la seguridad en el entorno digital.

• Por un lado, sin la ciberseguridad, el Big Data estaría en un continuo peligro ante el asalto de hackers, irregularidades en la protección de datos o cualquier posible ataque de tipo informático.
• Además, la ciberseguridad permite que, de entre todos los datos almacenados, aquellos que tengan un carácter sensible tengan un nivel de protección más elevado y estén estructurados de forma segura.

No obstante, los beneficios de relacionar datasets, dataframes y seguridad no son unidireccionales: también la ciberseguridad obtiene ventajas de los primeros. La tecnología de gestión de grandes volúmenes de datos puede servir como una herramienta de pronóstico, para detectar irregularidades en el sistema de almacenamiento de datos o ataques que puedan surgir en el futuro. Esto permite encontrar soluciones a problemas que todavía no se hayan originado.

Los dataframes o datasets permiten almacenar la información y procesarla de forma cómoda y segura.

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Trabajar con grandes cantidades de datos implica conocer la forma correcta de almacenarlos y asegurar que usuarios externos no puedan acceder a ellos. Independientemente de si se trata de datasets o dataframes, si te dedicas al sector de la ciberseguridad, tu misión será protegerlos a todos. No obstante, para cumplir este importante cometido es necesario contar con una buena base formativa.

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