Compresión de datos


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En ciencias de la computación, la compresión de datos es la reducción del volumen de datos tratables para representar una determinada información empleando una menor cantidad de espacio. Al acto de compresión de datos se denomina «compresión», y al contrario «descompresión».

El espacio que ocupa una información codificada (datos, señal digital, etc.) sin compresión es el producto entre la frecuencia de muestreo y la resolución. Por tanto, cuantos más bits se empleen mayor será el tamaño del archivo. No obstante, la resolución viene impuesta por el sistema digital con que se trabaja y no se puede alterar el número de bits a voluntad; por ello, se utiliza la compresión, para transmitir la misma cantidad de información que ocuparía una gran resolución en un número inferior de bits.

La compresión es un caso particular de la codificación, cuya característica principal es que el código resultante tiene menor tamaño que el original.

La compresión de datos se basa fundamentalmente en buscar repeticiones en series de datos para después almacenar solo el dato junto al número de veces que se repite. Así, por ejemplo, si en un fichero aparece una secuencia como "AAAAAA", ocupando 6 bytes se podría almacenar simplemente "6A" que ocupa solo 2 bytes, en algoritmo RLE.

En realidad, el proceso es mucho más complejo, ya que raramente se consigue encontrar patrones de repetición tan exactos (salvo en algunas imágenes). Se utilizan algoritmos de compresión:

A la hora de hablar de compresión hay que tener presentes dos conceptos:

  1. Redundancia: Datos que son repetitivos o previsibles.
  2. Entropía: La información nueva o esencial que se define como la diferencia entre la cantidad total de datos de un mensaje y su redundancia.

La información que transmiten los datos puede ser de tres tipos:

Teniendo en cuenta estos tres tipos de información, se establecen tres tipologías de compresión de la información:

Diferencias entre compresión con pérdida y sin ella


El objetivo de la compresión es siempre reducir el tamaño de la información, intentando que esta reducción de tamaño no afecte al contenido. No obstante, la reducción de datos puede afectar o no a la calidad de la información:

Véase también


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