[es] En esta tesis estudiamos el problema de procesar grandes colecciones de datos, presentando nuevas estructuras de datos compactas y algoritmos que nos permiten almacenarlas y analizarlas de forma eficiente. Nos centramos principalmente en tres dominios: procesamiento de datos multidimensionales, representación de información espacial y análisis de datos científicos. El nexo común es el uso de estructuras de datos compactas, que combinan en una única estructura de datos una representación comprimida de los datos y las estructuras para acceder a dichos datos. El objetivo es poder manipular los datos directamente en forma comprimida, y de esta manera, mantener los datos siempre comprimidos, incluso en la memoria principal. Con esto obtenemos dos beneficios: podemos gestionar conjuntos de datos más grandes en la memoria principal y aprovechar un mejor uso de la jerarquía de la memoria. En la primera parte proponemos una estructura de datos compacta para bases de datos multidimensionales donde los dominios de cada dimensión están jerarquizados. Nos permite consultar eficientemente la información agregada (suma, valor máximo, etc.) a diferentes niveles de cada dimensión. Un entorno de aplicación típico para nuestra solución sería un sistema OLAP. En segundo lugar, nos centramos en la representación de la información espacial, específicamente en datos ráster, que se utilizan comúnmente en sistemas de información geográfica (SIG) para representar atributos espaciales (como la altitud de un terreno, la temperatura media, etc.). El nuevo método permite realizar eficientemente varias consultas espaciales típicas con tiempos de respuesta mejores que el estado del arte, al mismo tiempo que reduce el espacio utilizado tanto en la memoria principal como en el disco. Además, también presentamos un marco de trabajo para realizar un join espacial entre conjuntos de datos vectoriales y ráster, que usa la estructura de datos compacta previamente presentada en esta parte de la tesis. Por último, presentamos una solución para el cálculo de momentos empíricos a partir de un conjunto de trayectorias de un proceso estocástico de tiempo continuo observadas en un período de tiempo dado. La función de autocovariancia empírica es un ejemplo de tales operaciones. En esta tesis proponemos un método que comprime secuencias de números flotantes que representan trayectorias de movimiento Browniano, aunque puede ser utilizado en otras áreas similares. En esta parte, también introducimos un nuevo algoritmo para el cálculo de la autocovariancia que utiliza una única trayectoria a la vez, en lugar de cargar todo el conjunto de datos, reduciendo el consumo de memoria durante el proceso de cálculo

[gl] Nesta tese estudamos o problema de procesar grandes coleccións de datos, presentando novas estruturas de datos compactas e algoritmos que nos permiten almacenalas e analizalas de forma eficiente. Centrámonos en tres dominios principais: procesamento de datos multidimensionais, representación de información espacial e análise de datos científicos. O nexo común é o uso de estruturas de datos compactas, que combinan nunha única estrutura de datos unha representación comprimida dos datos e as estruturas para acceder a tales datos. O obxectivo é poder manipular os datos directamente en forma comprimida, e desta maneira, manter os datos sempre comprimidos, incluso na memoria principal. Con esto obtemos dous beneficios: podemos xestionar conxuntos de datos máis grandes na memoria principal e aproveitar un mellor uso da xerarquía da memoria. Na primera parte propoñemos unha estructura de datos compacta para bases de datos multidimensionais onde os dominios de cada dimensión están xerarquizados. Permítenos consultar eficientemente a información agregada (sumar valor máximo, etc) a diferentes niveis de cada dimensión. Un entorno de aplicación típico para a nosa solución sería un sistema OLAP. En segundo lugar, centrámonos na representación de información espacial, especificamente en datos ráster, que se utilizan comunmente en sistemas de información xeográfica (SIX) para representar atributos espaciais (como a altitude dun terreo, a temperatura media, etc.). O novo método permite realizar eficientemente varias consultas espaciais típicas con tempos de resposta mellores que o estado da arte, ao mesmo tempo que reduce o espazo utilizado tanto na memoria principal como no disco. Ademais, tamén presentamos un marco de traballo para realizar un join espacial entre conxuntos de datos vectoriais e ráster, que usa a estructura de datos compacta previamente presentada nesta parte da tese. Por último, presentamos unha solución para o cálculo de momentos empíricos a partir dun conxunto de traxectorias dun proceso estocástico de tempo continuo observadas nun período de tempo dado. A función de autocovarianza empírica é un exemplo de tales operacións. Nesta tese propoñemos un método que comprime secuencias de números flotantes que representan traxectorias de movemento Browniano, aínda que pode ser empregado noutras áreas similares. Ademais, tamén introducimos un novo algoritmo para o cálculo da autocovarianza que emprega unha única traxectoria á vez, en lugar de cargar todo o conxunto de datos, reducindo o consumo de memoria durante o proceso de cálculo.