Formato de Datos:
CSV (Comma-Separated Values): Formato de texto plano que usa comas para separar valores. Se usa frecuentemente para almacenar datos tabulares.
XML (eXtensible Markup Language): Lenguaje de marcado que define reglas para la codificación de documentos en un formato que es legible tanto para humanos como para máquinas.
JSON (JavaScript Object Notation): Formato ligero para el intercambio de datos, basado en texto, que es fácil de leer y escribir para los humanos y fácil de analizar y generar para las máquinas.
Soportes de Almacenamiento:
Bases de Datos Relacionales: Sistemas como MySQL, PostgreSQL y Oracle que organizan datos en tablas relacionadas entre sí. Utilizan SQL (Structured Query Language) para gestionar y consultar los datos.
Bases de Datos NoSQL: Bases de datos que no utilizan el modelo relacional, como MongoDB (documentos), Redis (clave-valor) y Cassandra (columnas). Son útiles para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados.
Sistemas de Archivos: Métodos tradicionales de almacenamiento en disco, como NTFS o FAT32, que organizan archivos y directorios.
Tecnologías de Desarrollo:
ETL (Extract, Transform, Load): Procesos que extraen datos de diferentes fuentes, los transforman en un formato adecuado, y los cargan en un almacén de datos para su análisis.
Data Warehousing: Tecnología que permite consolidar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes en un repositorio centralizado para análisis y reporte.
Big Data: Conjunto de tecnologías que permiten el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, incluyendo herramientas como Hadoop y Spark.
