Arquitectura de Big Data: ¿qué es?

Conoce su definición, características y por qué es tan importante en la tecnología actual.

Probablemente sabes que Big Data engloba cantidades masivas de datos que crecen sin parar y que, cuando se procesan adecuadamente, proporcionan detalles interesantes para las empresas, los medios de comunicación, la administración pública y otros.

Como su propia naturaleza, Big Data es enorme en cuanto a los términos y elementos que determinan su comportamiento. Entre ellos se encuentra la arquitectura de Big Data. Pero ¿se trata de su forma? ¿Su estilo? ¿Su flujo de información? Antes de generar zettabytes de pensamientos sobre el tema, descubramos juntos en qué consiste esa definición.

La arquitectura de Big Data es el diseño de los sistemas y metodologías necesarios para analizar volúmenes de datos existentes y convertirlos en información valiosa. En definitiva, es lo que permite interpretar correctamente la enorme cantidad de datos para que puedan ser procesados por audiencias no necesariamente expertas.

¿Qué define la arquitectura de Big Data?

La arquitectura de Big Data necesita cinco componentes:

• Identificación del origen de los datos,
• Recopilación de datos,
• Almacenamiento de datos,
• Procesamiento de datos,
• Uso de la información obtenida.

Si alguno de estos pasos no está al 100 %, la lectura de los datos no sería precisa, aportando información errónea que provocaría decisiones incorrectas.

¿Cuáles son las características de la arquitectura de Big Data?

La arquitectura de Big Data tiene varios aspectos identificables. Estos son:

. Escalabilidad: Aumento constante de la capacidad de procesar y almacenar los datos que se generan.

. Tolerancia a los fallos: La disponibilidad del sistema debe estar garantizada, incluso si fallan algunos de los equipos utilizados.

. Datos distribuidos: Los datos se almacenan entre diferentes máquinas, lo que evita el problema de almacenar grandes volúmenes.

. Procesamiento distribuido: El procesamiento de los datos se realiza entre diferentes máquinas para mejorar los tiempos de ejecución y brindar escalabilidad al sistema.

. Localidad de los datos: los datos y los procesos que los traducirán deben estar cerca para evitar las transmisiones de red que añadan latencias y aumenten los tiempos de ejecución.

Analizar los datos es algo más que pulsar un botón y voilá! Requiere pasos centrados en varios detalles. Los mostramos aquí:

1. Análisis y visualización: Es lo primero. Aquí se muestran los datos para su exploración y análisis mediante técnicas estadísticas, algoritmos de análisis predictivo, aprendizaje automático, etc.

2. Gobernanza de datos: Se centra en la integración, la gobernanza y la seguridad de los datos. Es necesario elegir los datos adecuados que permitan un tratamiento eficiente, con la calidad requerida y protegerlos adecuadamente, minimizando los riesgos de seguridad.

3. Almacenamiento y procesamiento: Se centra en el almacenamiento de los datos obtenidos y su procesamiento efectivo, según las necesidades que tengamos.

¿Simplemente o por lotes?

Depende. La cuestión se refiere a cómo procesar los datos. Por ejemplo, el streaming se refiere al procesamiento continuo e ininterrumpido de datos, mientras que el batch se refiere al procesamiento de bloques más estructurados.

Ambos modos son buenos y utilizados por varios tipos de arquitectura. Por ejemplo, la arquitectura Lambda trabaja en streaming o en batch en diferentes capas, mientras que la arquitectura Kappa solo trabaja en streaming.

Cada uno tiene sus ventajas y detalles. Dependerá del tipo de información que se necesite y de su complejidad.

¿Quién gestiona la arquitectura de Big Data?

Aunque el procesamiento de Big Data tiene un alto componente digital, se realiza con la orientación de expertos, llamados arquitectos de Big Data. Tienen plenos conocimientos en programación, estadística, informática, matemáticas y similares para desarrollar la herramienta adecuada para procesar la información. Piensa en ellos como sastres digitales, quienes crean programas de análisis de datos a la medida de quienes los necesitan.

Además, los arquitectos de Big Data dominan las herramientas de comunicación y negociación para entender los datos obtenidos y asesorar al cliente en su toma de decisiones, acompañándolo en todo el proceso. Un arquitecto informará los riesgos y oportunidades en los resultados obtenidos con su herramienta.

Esta profesión se ha popularizado en los últimos años, dada la capacidad de los arquitectos no sólo de crear una herramienta ajustada a lo que se pide, sino también de asesorar al cliente sobre la mejor decisión según sus necesidades. Y tú, ¿quieres dedicarte a la arquitectura de Big Data?

(Con información de unite.net)