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Los proyectos de ciencia de datos requieren enfoques estructurados para manejar la recolección dinámica de datos del mundo real, lo que a menudo implica técnicas de raspado web (scraping) e integraciones mediante APIs. Para gestionar esta complejidad, los desarrolladores utilizan Mapeo Objeto-Relacional (ORM) para bases de datos relacionales y Mapeo Objeto-Documento (ODM) para sistemas NoSQL. Estos patrones encapsulan las complejidades de las interacciones con la base de datos, permitiendo que los equipos se centren en la lógica de negocio en lugar de escribir código SQL o de consulta en bruto. Las soluciones ORM, como SQLAlchemy, mapean las tablas de la base de datos a clases orientadas a objetos, lo que permite realizar operaciones CRUD estándar a través de código Python. De manera similar, los frameworks ODM, como Pydantic con MongoDB, abstraen la conversión entre documentos similares a JSON y objetos Python. Esta abstracción garantiza la integridad de los datos mediante validación y simplifica la serialización, facilitando el almacenamiento y la recuperación eficientes de datos no estructurados o semiestructurados. Este artículo es relevante para los datos abiertos porque proporciona las prácticas fundamentales de ingeniería necesarias para mantener conjuntos de datos de alta calidad y accesibles. Al utilizar ORM y ODM, las organizaciones pueden construir pipelines robustos que aseguren la consistencia de los datos y la validación del esquema en diversas fuentes. Esta rigurosidad estructural es esencial para las iniciativas de datos abiertos, las cuales dependen de repositorios de datos confiables, interoperables y bien mantenidos para impulsar el acceso público y su reutilización.

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Published on 2025-01-03

Datos Abiertos (Open data)

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