El Data Coding Scheme permite estructurar los datos, para que puedan ser interpretados por los sistemas informáticos. ¡Descubre su papel clave para el almacenamiento y la transmisión, y sus numerosas aplicaciones!
Con el fin de almacenar, procesar e intercambiar los datos de manera eficiente y segura, los sistemas informáticos necesitan que sean simplificados y estructurados. Es indispensable para el procesamiento y la transmisión de la información.
Esto es lo que permite el Data Coding Scheme, o esquema de codificación de datos. Es omnipresente en el panorama digital moderno, tanto para la visualización de texto como para los procesos más complejos como la compresión de imágenes y videos.
A través de este artículo, vas a comprender por qué se trata de un componente esencial del funcionamiento de los sistemas informáticos, de las redes de comunicación y de las tecnologías multimedia…
Comprender las bases del Data Coding Scheme
La idea fundamental del Data Coding Scheme es asignar un formato específico a un dato, para que pueda ser interpretado y manipulado por un sistema informático. El objetivo principal es garantizar una eficiencia óptima en términos de almacenamiento y transmisión, asegurando al mismo tiempo la integridad de la información.
La codificación de datos también se utiliza para comprimir la información, lo que reduce el tamaño de los archivos u optimiza el ancho de banda necesario para la transmisión. ¡Atención! La codificación de datos es un concepto distinto de la compresión. La primera se refiere a un proceso por el cual una información se convierte en un formato diferente, por ejemplo, de decimal a binario.
Por su parte, la compresión busca reducir el volumen de los datos eliminando las redundancias. Estos dos conceptos a menudo se confunden erróneamente. Los esquemas de codificación también permiten mejorar la seguridad, encriptando los datos para impedir su lectura por personas no autorizadas.
Uno de los aspectos destacados de la codificación de datos es que puede adaptarse según el objetivo buscado. Algunos esquemas buscan principalmente minimizar el uso del espacio de almacenamiento. Otros favorecen la rapidez de procesamiento o la fiabilidad en entornos donde pueden ocurrir pérdidas de datos, como en las telecomunicaciones.
AñadCodificación sin pérdida o con pérdida: dos tipos de esquemas opuestos
Existen varios tipos de Data Coding Schemes. Cada uno responde a necesidades específicas. Según la naturaleza de los datos y el objetivo buscado (almacenamiento, transmisión o seguridad), la elección puede variar. La codificación sin pérdida, o Lossless Coding, es un esquema donde los datos pueden ser comprimidos y restaurados a su formato original sin ninguna pérdida de información.
Este tipo de codificación es muy útil en los campos donde la integridad de los datos es crucial. Este es el caso de la compresión de archivos de texto o bases de datos, por ejemplo. A modo de ejemplos, se pueden citar los formatos ZIP o PNG que permiten reducir el tamaño de los archivos manteniendo su exactitud.
Por el contrario, la codificación con pérdida o Lossy Coding permite comprimir los datos sacrificando una parte de la información. Se utiliza a menudo en aplicaciones multimedia, donde una ligera degradación de los datos puede ser tolerada para obtener archivos mucho más pequeños.
Los formatos como MP3 para audio o JPEG para imágenes son ejemplos comunes. El principio se basa en la eliminación de los elementos considerados no esenciales para la experiencia humana, como ciertas frecuencias sonoras inaudibles o matices de colores poco perceptibles.
Codificación binaria, textual y numérica
Otro tipo es la codificación binaria. Se trata del esquema fundamental utilizado por los ordenadores. Cada dato se convierte en una serie de 0 y 1: los bits. Esto permite a las máquinas procesarlos fácilmente. En realidad, la codificación binaria es la base de todos los demás esquemas, ya que representa la forma en que los ordenadores manipulan la información en su nivel más bajo.
Por su parte, la codificación textual afecta a la manera en que los caracteres se representan en código numérico.
Los estándares como ASCII (American Standard Code for Information Interchange) o Unicode permiten convertir letras, números y símbolos en valores numéricos comprensibles por un ordenador.
Por ejemplo, Unicode es capaz de representar caracteres de múltiples idiomas de todo el mundo. Para los sistemas modernos, es simplemente indispensable. Por último, mencionemos la codificación numérica, que se centra en la representación de números de manera binaria o mediante otros sistemas específicos.
El BCD (Binary-Coded Decimal) es un ejemplo donde cada dígito decimal se convierte en su equivalente binario.
El Gray Code, por su parte, es otro tipo donde dos números sucesivos difieren solo por un bit. ¡Es particularmente útil en aplicaciones de hardware!
¿Cuáles son las aplicaciones en las diferentes industrias?
Los esquemas de codificación de datos son explotados en numerosos sectores industriales y ocupan un lugar importante asegurando un desempeño óptimo y una transmisión confiable de la información.
En el ámbito de las telecomunicaciones, se utilizan para optimizar la transmisión de señales digitales a largas distancias.
Técnicas como la codificación entrelazada o la codificación de error garantizan que los datos lleguen intactos a pesar de las interferencias o las pérdidas.
La codificación de datos también permite maximizar el uso del ancho de banda, lo que reduce la carga en las redes.
De igual manera, el campo multimedia se basa en gran medida en esquemas de codificación adaptados a la compresión de archivos de audio, video e imagen.
Los formatos como MP4, JPEG o H.265 se han convertido en estándares para permitir el almacenamiento y la difusión de contenido de alta calidad al tiempo que minimizan el consumo de espacio en disco y ancho de banda.
Así, los usuarios finales disfrutan de un acceso más rápido a los contenidos mientras se mantiene una calidad visual y sonora satisfactoria. En el contexto de las bases de datos y el Big Data, la codificación se utiliza para optimizar el espacio de almacenamiento, mejorar la velocidad de procesamiento y garantizar la integridad de los datos a gran escala.
Los esquemas de codificación permiten indexar y comprimir los datos de manera que faciliten su manipulación y búsqueda a gran escala. ¡Esto es muy relevante, por ejemplo, en infraestructuras distribuidas como los Data Centers!
En materia de ciberseguridad, la codificación criptográfica juega un papel importante en la protección de los datos. Transforma la información en un formato ilegible sin una clave de descifrado. Los esquemas como la codificación AES (Advanced Encryption Standard) garantizan así la seguridad de los datos sensibles: transacciones bancarias, comunicaciones confidenciales, documentos protegidos…
Cada ámbito aplica estas diferentes técnicas para responder a necesidades específicas. Ya sea para asegurar las comunicaciones, mejorar el desempeño del almacenamiento o garantizar el acceso a información multimedia de alta calidad, el Data Coding Scheme es un preciado aliado!
Conclusión: el Data Coding Scheme, un elemento clave del procesamiento de información moderno
Al permitir codificar, comprimir y asegurar los datos de manera eficiente, el esquema de codificación de datos permite responder a los diferentes desafíos técnicos planteados por la explosión de los datos digitales. Por lo tanto, se trata de una noción imprescindible en Data Science. Sin embargo, persisten obstáculos en términos de compatibilidad y complejidad de los algoritmos, por lo que se requiere experiencia para explotar esta tecnología correctamente.
Para dominar el Data Coding Scheme y todos los conceptos relacionados con los datos, puedes elegir DataScientest. Nuestras formaciones a distancia te permiten adquirir todas las habilidades necesarias para los oficios de la Data Science: Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer…
Nuestra pedagogía orientada a la práctica te permitirá no solo descubrir las mejores herramientas y técnicas de tratamiento y análisis de datos, sino también manejarlas para desarrollar una verdadera experiencia profesional.
Al final del recorrido, recibirás un diploma reconocido por el Estado y una certificación profesional. ¡Estarás listo para poner tus habilidades al servicio de las empresas! Todas nuestras formaciones se completan en BootCamp o en tiempo parcial. ¡Descubre DataScientest!
Ahora que sabes todo sobre el Data Coding Scheme, te invitamos a descubrir nuestro artículo completo sobre la DataViz!
