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Cómo es la arquitectura de una plataforma de Big Data
La arquitectura Big Data es la tecnología adecuada que se utiliza cuando se tiene que manejar un conjunto de información tan grande que resulta imposible hacerlo en una sola máquina. Esto es, el diseño del framework adecuado para la unificación, homogeneización y tratamiento de grandes cantidades de datos de diferentes tipos, que proceden de diversas fuentes.
Por ejemplo, en el mundo empresarial, se poseen datos procedentes de diferentes departamentos, que se recogen en formatos distintos y pueden ser estructurados (MySQL, Excel, ficheros) o no estructurados (texto libre, imágenes, vídeos). Para poder analizar estos datos y tomar decisiones, o hacer predicciones a partir de ellos, es necesario unificarlos todos en un único sitio y transformarlos para su posterior tratamiento.
El error más habitual en el que tropiezan los profesionales es empezar por definir la tecnología Big Data o las herramientas que se van a utilizar sin tener claro el objetivo final. Lo primero que debe hacerse en los proyectos es definir los casos de uso en los que se quieren explotar los datos, para poder entender las componentes que se necesitarán para el tratamiento de los mismos. La arquitectura de los datos debe establecerse de forma clara mediante un framework preciso.
Toda “data driven company” desarrollará su estrategia apoyando sus acciones en los análisis derivados de esos datos estructurados y enfocará sus esfuerzos y decisiones en función de dichos resultados.
También es necesario determinar si sólo se van a procesar datos para tareas de análisis, reporting o predicción, o sin embargo, si también se trabajará con datos en streaming, puesto que la forma de ingesta, procesamiento y visualización de ambos tipos de datos es diferente, y eso provocará planteamientos adecuados en cada caso. Al mismo tiempo, es importante que las arquitecturas modernas permitan el almacenamiento y procesamiento distribuidos en diferentes máquinas, así como una fácil escalabilidad, seguridad y homogeneidad.
Para conseguir todo esto, la clave es construir la plataforma Big Data como un puzzle de componentes que permita en todo caso la ingesta incremental de la información procedente de las diferentes bases de datos de operaciones, y así tener almacenado el histórico de todos los datos. Esto es lo que se conoce como “tareas en batch”, que al consumir tiempo en procesar y transformar los datos, permite llevar a cabo tareas planificadas de análisis y reporting, pero no tareas puntuales o en tiempo real.
Si es necesario el tratamiento de datos en streaming, se debería utilizar en dicho proyecto una arquitectura que permita la ingesta en tiempo real y el acceso rápido a datos puntuales.
La correcta arquitectura de la plataforma Big Data permitirá el crecimiento exponencial de los datos almacenados, asegurando que su procesamiento siga siendo eficiente y no presente problemas futuros. También facilitará la seguridad, tanto de los datos almacenados, como de la disponibilidad del sistema.
Y por último, ofrecerá toda la información unificada y las herramientas necesarias para los distintos usuarios o perfiles que necesiten explotar los datos.
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