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Web 1.0, Web 2.0  y Web 3.0 Eugenio Rodríguez Nieto IVE
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.
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 ,  API´s públicas ,  Mashup  –mezclas-,  tags  –etiquetas-,  wikis , etc.
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.
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.
API´s 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.
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.
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.
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.
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 API´s 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 API´s de los servicios Web que realmente esté interesado, y mediante RSS, se le notifique cuando haya una nueva publicación  actualización de los contenidos.
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.
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.
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 .
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.
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.
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.
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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Aporte Internet

  • 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 , API´s 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. API´s 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 API´s 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 API´s 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.
  • 16. 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.
  • 17. 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 .