Compresión de Datos

Definición de la compresión de datos: ¿Qué es la compresión de datos?

En pocas palabras, la compresión de datos es el procedimiento de reducir el tamaño de los datos sin una pérdida significativa de información. Profundicemos un poco más.

Breve historia de la compresión de datos en informática

El concepto de compresión de datos se remonta al siglo XIX con el Código Morse, pero la historia moderna comienza en torno a la década de 1970. He aquí un breve resumen.

• En los años 70, la codificación Huffman cambió el panorama de la compresión de datos sin pérdidas.
• En los años 80 se desarrolló la compresión Lempel-Ziv-Welch (LZW), que aún se utiliza en GIF y PDF.
• Durante la década de 1990, la atención se desplazó a la compresión con pérdida para datos multimedia, con la invención de JPEG, MPEG y MP3.

El papel y la importancia de la compresión de datos en el almacenamiento y procesamiento de datos

Con el rápido crecimiento de los datos, la necesidad de un almacenamiento eficaz y un procesamiento rápido se ha vuelto primordial. Veamos cómo ayuda a ello la Compresión de Datos.

Desglose de cómo funciona la compresión de datos

En pocas palabras, la compresión de datos funciona identificando y eliminando las redundancias en los datos. Vamos a desglosarlo paso a paso.

El proceso fundamental de la compresión de datos

El proceso fundamental de la compresión de datos implica dos pasos clave:

 Codificación : Los datos en bruto se comprimen o codifican en una forma comprimida. 
 Descodificación : Los datos comprimidos se expanden o descodifican para recuperar los datos originales. 

Diferenciar la compresión con pérdidas de la compresión sin pérdidas

Hay dos tipos principales de técnicas de compresión de datos: La compresión con pérdida y la compresión sin pérdida.

Técnicas y algoritmos de compresión de datos

Aunque el concepto de compresión de datos puede ser fácil de entender, el fascinante mundo de las técnicas y algoritmos que hay detrás puede no ser tan sencillo. Con sus metodologías de vanguardia y su precisión, estas técnicas y algoritmos permiten reducir los datos de forma óptima para su almacenamiento o transmisión, y luego descodificarlos para su uso.

Técnicas comunes empleadas en la compresión de datos

Las técnicas de compresión de datos se clasifican a grandes rasgos en compresión sin pérdidas y compresión con pérdidas. Como ya se ha dicho, la compresión sin pérdidas garantiza que no haya pérdida de información en la descompresión, mientras que la compresión con pérdidas, utilizada sobre todo en datos multimedia, acepta cierta pérdida de información a cambio de una reducción significativa del tamaño de los datos.

Profundicemos en algunas de las técnicas de compresión de datos más utilizadas, como la Codificación de Longitud de Ejecución, la Codificación Huffman, la Codificación Aritmética y la Transformada Burrows-Wheeler.

Visión general de la codificación de longitud de ejecución y la codificación Huffman

Tanto la Codificación de Longitud de Ejecución (RLE) como la Codificación Huffman son métodos populares de compresión de datos sin pérdidas.

La codificación de longitud de ejecución es bastante sencilla y maneja bien los datos repetitivos. La metodología básica implica la identificación y codificación de caracteres repetidos. Por ejemplo, una cadena como "AAAAAAAB" se codificaría como "7A1B". Este modo es especialmente eficaz para manejar gráficos y texto con largas series de datos repetitivos.

Por otro lado, la Codificación Huffman se centra en reducir la longitud media de salida de la codificación, dando códigos más cortos a los caracteres que aparecen con más frecuencia. Implica la creación de una tabla de frecuencias ordenada en orden ascendente de frecuencia, seguida de la construcción de un Árbol de Huffman y, por último, la codificación utilizando el árbol. La salida codificada Huffman tendrá una longitud de bits menor, con lo que se consigue la compresión.

Exploración de la codificación aritmética y la transformada Burrows-Wheeler

La Codificación Aritmética y la Transformada de Burrows-Wheeler son técnicas avanzadas de compresión de datos sin pérdidas que mejoran las limitaciones de las otras.

La Codificación Aritmética, a diferencia de la Huffman, no es una codificación basada en símbolos, sino en intervalos. Calcula un intervalo para toda la secuencia y asigna un código único a la secuencia de entrada dentro de ese intervalo. La salida final de la Codificación Aritmética es un número fraccionario que se encuentra dentro de ese intervalo. La ventaja de este método es que ofrece una elevada relación de compresión.

  Por ejemplo, considera una cadena "AAAB". La frecuencia de A es 3 y la de B es 1. Sus probabilidades son 0,75 (3/4) y 0,25 (1/4) respectivamente.

Por otra parte, la Transformada Burrows-Wheeler (BWT) es un algoritmo de transformación de datos que los reestructura para hacerlos más compresibles mediante otras técnicas como la codificación RLE o Huffman. Funciona reordenando los datos para agrupar símbolos similares sin cambiar los datos reales: el original puede recuperarse sin pérdidas. La BWT se utiliza habitualmente en programas que realizan compresión de archivos, como bzip2.

Descomprimir algoritmos de compresión de datos

Como ya hemos dicho, en el corazón de cada técnica de compresión de datos hay un sofisticado algoritmo. Aquí examinaremos en detalle el funcionamiento del algoritmo Lempel-Ziv-Welch (LZW), y también veremos más de cerca los algoritmos RLE y Huffman.

Examinar el algoritmo Lempel-Ziv-Welch (LZW)

Desarrollado en 1984, el algoritmo Lempel-Ziv-Welch (LZW) es un algoritmo universal de compresión de datos sin pérdidas que se utiliza en numerosas aplicaciones, como los formatos de imagen GIF y TIFF y el comando de compresión UNIX.

El algoritmo LZW se basa en convertir secuencias de datos de entrada en códigos simples. Comienza con un diccionario de todos los caracteres simples y, a medida que se procesan los datos de entrada, el diccionario evoluciona para almacenar cadenas cada vez más largas. Cuando se encuentra una cadena que no está en el diccionario, se emite el código de la subsecuencia más larga registrada y se hace una nueva entrada en el diccionario para la cadena.

Introducción al algoritmo RLE y Huffman

Como ya hemos hablado de la Codificación de Longitud de Ejecución (RLE) y de la Codificación de Huffman, vamos a profundizar un poco más en los algoritmos que hay detrás de estas técnicas.

Como hemos descrito antes, el algoritmo RLE funciona comprobando la aparición continua de cualquier carácter y codificando el carácter seguido de su recuento. Así, en cadenas con caracteres repetidos, el RLE funciona extraordinariamente bien.

El Algoritmo de Huffman es un poco más complejo. Comienza calculando la frecuencia de cada carácter y almacenándola en una cola de prioridad. A continuación crea un árbol binario, en el que los caracteres menos frecuentes están más alejados de la raíz. Una vez completado el árbol, la codificación Huffman de cada carácter viene determinada por el camino izquierdo (0) y derecho (1) para llegar al carácter desde la raíz.

Mediante la selección estratégica y la aplicación de estas técnicas y algoritmos de compresión de datos, podrás navegar por el océano cada vez mayor de datos y aprovechar su poder con eficacia.

Aplicación práctica: Ejemplos y formatos de compresión de datos

Muchos de nosotros utilizamos herramientas y tecnología que dependen de la compresión de datos en nuestra vida cotidiana, a menudo sin darnos cuenta. Desde ver imágenes online, escuchar tu lista de reproducción favorita o descargar archivos, la compresión de datos desempeña un papel vital en muchos ámbitos. Además, si examinamos detenidamente los distintos formatos de compresión de datos, también encontraremos una gran variedad de aplicaciones.

Ejemplos reales de compresión de datos en informática

Aplicación de la compresión de datos en imágenes JPEG

Una de las implementaciones más comunes de la compresión de datos en la vida real puede verse en el formato de imagen JPEG (Joint Photographic Experts Group). El algoritmo de compresión JPEG utiliza una forma compleja de compresión con pérdida para gestionar imágenes fotográficas. Las imágenes, que son de gran tamaño, se transforman en formatos de archivo más pequeños sin comprometer significativamente la calidad: un ejemplo perfecto de la practicidad de la compresión de datos en la vida cotidiana.

Uso de la compresión de datos en archivos MP3 y de vídeo

Otra aplicación crucial de la compresión de datos es en el ámbito de los multimedia digitales, concretamente en el caso de los archivos MP3 y de vídeo.

MP3 (MPEG Audio Layer III) es un popular formato de codificación de audio que utiliza la compresión de datos con pérdida. Esta compresión implica la eliminación de sonidos que el sistema auditivo humano no puede oír o que están enmascarados por otros sonidos. Emplea un modelo psicoacústico para reducir significativamente los datos manteniendo la calidad del sonido.

Del mismo modo, los archivos de vídeo también utilizan la compresión de datos. Por ejemplo, el códec H.264, muy utilizado en los servicios de streaming de vídeo, explota las redundancias espaciales y temporales de los datos de vídeo para comprimirlos significativamente, manteniendo al mismo tiempo una buena calidad de experiencia para el usuario final.

Diversos formatos de compresión de datos y su uso

Los formatos de compresión de datos se presentan en multitud de formas, cada una diseñada para tipos concretos de datos o usos específicos. Desde formatos de almacenamiento de archivos como .zip y .rar hasta formatos de audio y vídeo como .mp3 y .mp4, vamos a explorarlos en detalle.

Comprender los formatos de archivo como .zip y .rar

.zip y .rar son dos formatos de archivo muy utilizados para la compresión, perfectos para agrupar archivos en una sola entidad.

El formato de archivo .zip utiliza la compresión sin pérdidas y es adecuado para comprimir varios tipos de archivos en uno solo. Utiliza una combinación de codificación Huffman y el algoritmo LZ77 para comprimir datos. Suelen utilizarse para reducir el tamaño de los archivos adjuntos a correos electrónicos y para reunir varios archivos relacionados en una sola entidad para facilitar su almacenamiento o distribución.

Del mismo modo, el formato .rar (Roshal Archive), aunque es similar a .zip, suele ofrecer un mayor índice de compresión y una mejor protección mediante contraseña. Utiliza un algoritmo de compresión propio y resulta útil sobre todo para comprimir archivos multimedia.

Profundizando en los formatos de audio y vídeo: .mp3 y .mp4

Como ya se ha comentado, .mp3 se ha convertido en un estándar de facto para los archivos de audio. La técnica de compresión con pérdida utilizada en .mp3 lo hace perfecto para archivos de música en los que el gran tamaño de los datos de audio en bruto se reduce significativamente sin una disminución audible de la calidad.

El .mp4, por su parte, es un formato contenedor multimedia digital utilizado habitualmente para almacenar vídeo y audio, y también puede almacenar otros datos como subtítulos e imágenes fijas. Su extensión oficial es .mp4, pero a veces también tiene extensiones .m4a y .m4p. Utiliza codificación de vídeo avanzada (como el códec H.264) para comprimir los datos de vídeo y diversas técnicas de codificación de audio para los datos de audio.

Ambos formatos han revolucionado el panorama digital audiovisual desde su introducción. Han establecido puntos de referencia sobre cómo pueden comprimirse, almacenarse y transmitirse eficazmente los datos de audio y vídeo, manteniendo una calidad aceptable.