Web 1'0, Web 2'0 y Web 3'0 - PowerPoint PPT Presentation

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Title:

Web 1'0, Web 2'0 y Web 3'0

Description:

... almacenes de datos, dando lugar a una nuevo enfoque en el desarrollo de sistemas de informaci n, en los el n cleo lo forman grandes vol menes de datos (Data ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Web 1'0, Web 2'0 y Web 3'0


1
Web 1.0, Web 2.0 y Web 3.0
  • Eugenio Rodríguez Nieto
  • IVE

2
Web 1.0, Web 2.0 y Web 3.0
  • Web 1.0 - Personas conectándose a la Web,
    consultando páginas, estáticas o dinámicas, de
    portales de Internet.
  • Web 2.0 - Personas conectándose a personas -redes
    sociales, wikis, colaboración, foros- con la
    posibilidad de compartir e intercambiar
    información.
  • Web 3.0 - Aplicaciones Web conectándose a
    aplicaciones Web, convirtiendo la red en una Base
    de Datos (Data Web), en la que los contenidos son
    accesibles e interpretables, con formatos
    estandarizados, por dichas aplicaciones.

3
Web 2.0 La Intranet se exporta a Internet
  • La Web 2.0 es simplemente el paso de una Web
    pasiva a una participativa donde se comparte, se
    conversa y los contenidos son generados por los
    propios usuarios en gran parte, pudiendo además
    participar y comentar los generados por las
    instituciones y empresas.
  • Este nuevo enfoque de la Web, supone una nueva
    percepción de los servidores Web que pasan de ser
    meros servidores de páginas y contenidos, donde
    la única interacción con el usuario consiste en
    clickear enlaces, o como mucho, rellenar
    formularios, a completas herramientas
    informáticas en donde el usuario interactúa
    consultando el contenido, pero además, añadiendo
    e incluso editando el contenido de la Web,
    pasando a ser esta la faceta más importante y que
    da mayor valor al sitio Web.
  • Esta nueva filosofía o actitud en el desarrollo
    de sitios Web surge gracias al desarrollo
    tecnológico, no sólo de nuevas arquitecturas
    software, sino también en la evolución
    tecnológica de las infraestructuras de
    telecomunicaciones.
  • Algunos conceptos que adquieren especial
    relieve son, inteligencia colectiva, sindicación
    de contenidos, APIs públicas, Mashup mezclas-,
    tags etiquetas-, wikis, etc.

4
Sindicación de Contenidos La integración de
Documentos llega a la Web
  • Se trata de crear nuevos sitios Web con la
    capacidad de incluir contenido de otros sitios
    Web, de la misma manera que en la Intranet
    definimos documentos en los que puedo insertar
    contenido u objetos de otros documentos, en los
    que básicamente tengo dos opciones
  • incrustar el objeto en el documento, de manera
    que las modificaciones futuras en el objeto
    original no se verán actualizadas en el
    documento, o
  • vincular el objeto, de manera que cualquier
    modificación futura en el objeto original se
    actualizará en el documento.
  • Ésta es la filosofía adoptada en la web 2.0 a la
    hora de Integrar contenidos de otros sitios
    Web, de manera que mediante RSS definimos cómo
    se lleva a cabo la actualización de los
    contenidos Sindicados en los sitios Web.

5
RSS (Really Simple Syndication)
  • La adopción en masa del estándar de sindicación
    de contenidos RSS por parte de los blogs ha sido
    el primer paso importante hacía la Web
    automatizada y programable.
  • El RSS permite extraer el contenido obviando el
    diseño. Una vez que todo el contenido de la
    página está codificado en este flujo de datos,
    puede trasladarse periódicamente hacía cualquier
    otro interfaz en la Web designado por otro
    usuario.
  • Inicialmente, los internautas han utilizado
    principalmente el RSS para informar sobre cuándo
    se actualiza un sitio Web y cuáles son los nuevos
    contenidos que se han incorporado a él.

6
APIs públicas
  • Otro punto importante en la sindicación de
    contenidos ha sido la puesta a disposición de los
    internautas de los interfaces de programación de
    aplicación, o APIs, de los servicios más
    populares.
  • Una API permite extraer la información de la base
    de datos de un gran servicio online (Google,
    Amazon, Flickr) e incorporarla a cualquier otra
    nueva aplicación que hayamos creado. Esto permite
    que podamos, por ejemplo, incluir una caja de
    búsqueda de Google en cualquier otra página.
  • Abrir la API del servicio de mapas de Google, por
    ejemplo, ha permitido que surja toda una
    comunidad de programadores aficionados que crean
    aplicaciones en las que se superponen toda clase
    de datos sobre las imágenes de estos mapas desde
    los pisos en alquiler disponibles en este momento
    en cualquier ciudad, hasta la localización de los
    servicios públicos de un ayuntamiento en una
    ciudad, dando lugar a la posibilidad de realizar
    Mash Ups.

7
Mash Ups
  • Este término surge al mezclar datos de dos Webs
    distintas para crear otra de cara al usuario
    final. Se pueden realizar sin grandes
    conocimientos técnicos ya que muchas de las
    aplicaciones Web 2.0 publican interfaces
    (llamados APIs) para que se pueda acceder a sus
    datos.
  • Las mash ups mezclan, por ejemplo, los mapas de
    Google Maps con los datos de una fuente oficial y
    el resultado es por ejemplo los datos del tráfico
    en tiempo real en una ciudad.

8
Inteligencia Colectiva
  • La idea es que la Web acabará convirtiéndose en
    un sistema nervioso global, un cerebro en el que
    cada internauta constituye una neurona y que
    acabará generando algún tipo de inteligencia
    colectiva que produzca pensamientos e ideas por
    encima de las capacidades de cada una de sus
    pequeñas partes.

9
Ejemplos de Aplicaciones que han canalizado la
Inteligencia colectiva
  • Wikipedia, enciclopedia gratuita y on-line,
    escrita y editada por voluntarios, es un ejemplo
    de inteligencia colectiva puesta en acción.
    Cientos de miles de personas en diferentes partes
    del mundo colaboran en la creación de la mayor
    colección de conocimiento humano jamás
    conseguida.
  • Linux, el sistema operativo gratuito creado por
    Linus Torvalds en 1992, fue creado bajo los
    estándares del software libre, es decir, con
    código abierto y mejorado por miles de
    programadores de todo el mundo de manera
    voluntaria.

10
Futuro Web 2.0 en Web estadísticas
  • De los conceptos expuestos, quizá el que más
    utilidad tenga en el diseño de futuras Web
    estadísticas sea el concepto de sindicación de
    contenidos, de manera que, mediante la
    publicación de las APIs por parte de los
    diseñadores de los Sitios Web, se permita que el
    usuario pueda definirse su propia sitio
    especializado o Web estadístico, en el que
    incluya aquellas APIs de los servicios Web que
    realmente esté interesado, y mediante RSS, se le
    notifique cuando haya una nueva publicación
    actualización de los contenidos.

11
Evolución de Web 2.0
  • La estrategia de dotar a los usuarios de
    instrumentos para clasificar la información
    colectivamente se ha definido como folksonomía, y
    su implementación más popular son los tags o
    etiquetas en las Web 2.0.
  • La cantidad de datos generados empieza a ser de
    tal volumen que no sirven para nada si no vienen
    acompañados de otros que les asignen jerarquía y
    significado.
  • Asumida la revolución de los sistemas de
    publicación de contenidos como weblogs y wikis,
    en la web 2.0 la atención se desplaza, ahora,
    desde la información hacía la metainformación.

12
Web 3.0 Web semántica, o mejor dicho, Web de
los datos
  • El nacimiento de la "Data Web
  • La "Data Web" permite un nuevo nivel de
    integración de datos y aplicaciones
    interoperables, haciendo los datos tan
    accesibles y enlazables como las páginas Web,
    siendo el principal objetivo, hacer que los datos
    estructurados sean accesibles utilizando RDF,
    modelo de descripción de la información para los
    datos incluidos en las paginas Web, capaz de
    optimizar, de forma generalizada, la búsqueda y
    recuperación de Información en la Web.

13
Origen Web de los datos
  • Se trata de la misma evolución que se produce, en
    un primer momento, en los entornos de Intranet,
    en cualquier organización, en donde, diversos
    factores, como el continuo desarrollo tecnológico
    en el ámbito de los sistemas informáticos, que
    posibilita el almacenamiento masivo de datos
    on-line, así como la definición de nuevos
    modelos de datos orientados hacia la difusión y
    análisis de éstos y la aparición de herramientas
    software, que permiten la gestión y análisis de
    grandes almacenes de datos, dando lugar a una
    nuevo enfoque en el desarrollo de sistemas de
    información, en los el núcleo lo forman grandes
    volúmenes de datos (Data Warehouse), de
    distintas áreas de la organización vistas
    parciales- pero que al integrarlos en un único
    repositorio o modelo de datos, junto a la
    adopción de técnicas estadísticas e inteligencia
    artificial, permite un análisis más inteligente
    de los datos, pasando a definir modelos de Bases
    de Datos de Conocimiento.

14
Origen Web de los datos
  • Se trata de dar respuesta al enunciado -Algo
    peor que no tener información disponible es tener
    mucha información y no saber qué hacer con ella.
  • Aparecen algunos conceptos relacionados con esta
    nueva tecnología como Minería de Datos, en que se
    trata de estructurar esta información para
    sacarle partido, Business Intelligence (BI),
    que se puede definir como el proceso de analizar
    los datos acumulados en la empresa y extraer una
    cierta inteligencia o conocimiento de ellos,
    Multidimensionalidad (la información
    multidimensional se puede encontrar en hojas de
    cálculo, bases de datos, etc.). Una herramienta
    de BI debe de ser capaz de reunir información
    dispersa en toda la empresa e incluso en
    diferentes fuentes para así proporcionar a los
    departamentos la accesibilidad, poder y
    flexibilidad que necesitan para analizar la
    información.

15
Minería de Datos
  • La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en
    la extracción no trivial de información que
    reside de manera implícita en los datos. En los
    últimos años, ha existido un gran crecimiento en
    nuestras capacidades de generar y colectar datos,
    debido básicamente, al gran poder de
    procesamiento de las máquinas como a su bajo
    costo de almacenamiento.
  • Sin embargo, dentro de estas enormes masas de
    datos existe una gran cantidad de información
    oculta, de gran importancia estratégica, a la que
    no se puede acceder por las técnicas clásicas de
    recuperación de la información. El descubrimiento
    de esta información oculta e implícita en las
    Bases de Datos- es posible gracias a la Minería
    de Datos, que entre otras sofisticadas técnicas
    aplica la inteligencia artificial para encontrar
    patrones y relaciones dentro de los datos
    permitiendo la creación de modelos, es decir,
    representaciones abstractas de la realidad, dando
    lugar al descubrimiento del conocimiento en los
    datos (KDD) que se encarga de la preparación de
    los datos y la interpretación de los resultados
    obtenidos.
  • Así el valor real de los datos reside en la
    información que se puede extraer de ellos,
    información que ayude a tomar decisiones o
    mejorar nuestra comprensión de los fenómenos que
    nos rodean.

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Minería de Datos
Todas las herramientas tradicionales de minería
de datos asumen que los datos que usarán para
construir los modelos contienen la información
necesaria para lograr el propósito buscado
obtener suficiente conocimiento que pueda ser
aplicado al problema para obtener una solución.
Por ello es fundamental la definición de los
metadatos, o datos de los datos, que permiten
definir la estructura semántica del modelo,
imprescindible para una correcta interpretación y
análisis de los datos, convirtiéndolos en
información.
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Tendencias de la Minería de Datos
  • La Minería de Datos ha sufrido transformaciones
    en los últimos años de acuerdo con cambios
    tecnológicos, como nuevas estrategias de negocio,
    la extensión de los modelos de compra en línea,
    etc. Por ello, cada vez más, tiene mayor
    importancia los datos no estructurados, como el
    texto de las páginas de los portales de Internet,
    y surge la necesidad de integrar los algoritmos y
    resultados obtenidos en sistemas operacionales,
    con portales de Internet, etc.
  • Cada vez más, los datos no sólo están en on-line,
    sino que además se encuentran accesibles en
    Internet, y es por tanto necesario crear nuevas
    herramientas capaces de recoger e interpretar
    estos datos, siendo fundamental para ello, que
    dichos datos se encuentre correctamente descritos
    en la Web.
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