Arquitectura Big Data: Un primer acercamiento

Autor: | Última modificación: 8 de marzo de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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El Big Data se ha convertido en la herramienta predilecta dentro del sector empresarial. Gracias a ello, la arquitectura Big Data es un conocimiento base para un data scientist. Conocer sus características y su arquitectura es fundamental si planeas implementar el almacenamiento y análisis de una gran cantidad de datos, ya sea como una estrategia empresarial o para el desarrollo en otras áreas.

En primer lugar, recuerda que el Big Data hace referencia a un gran volumen de datos, sin embargo, lo importante es el manejo de estos. Anualmente, los macrodatos están presentando un aumento del 12%, por ello, cada vez más personas y organizaciones lo utilizan como un método de estrategia para la mejora en la toma de decisiones.

El análisis de macrodatos requiere de todo un proceso y unas etapas para llevar a cabo un estudio efectivo. Las observaciones que se realizan según el almacenamiento de datos exige al científico de datos organizar la información según unos estándares. Además, es necesario que tengas en cuenta el entorno de la información y las características de la empresa. A continuación, te traemos un primer acercamiento a su aspecto más relevante: la arquitectura Big Data.

¿Qué es la arquitectura Big Data?

Se conoce como Big Data Architecture a los diversos modelos y diseños de almacenamiento y procesamiento de macrodatos. A la hora de proponer el estudio de una empresa, debes acercarte a las fuentes de datos y realizar un esquema que se ajuste a las cantidades de datos. Para ello, las distintas arquitecturas Big Data se especializan en la adecuación de datos masivos. Estas constan de múltiples capacidades de procesamiento gracias al apoyo en las herramientas de software.

La labor del arquitecto de datos se consolida gracias a la elaboración de estos esquemas de organización que dinamizan la base de datos de determinada organización. Actualmente, este empleo de arquitecto de datos presenta una gran demanda, ya que responde a la exigencia del mundo empresarial. Cada vez más, las empresas emplean la arquitectura Big Data como parte de su funcionamiento para estimular sus estrategias de inteligencia empresarial.

Objetivo de la arquitectura Big Data

Principalmente, la arquitectura Big Data tiene como finalidad almacenar, gestionar y procesar volúmenes de datos que no pueden ser estudiados por medio de métodos convencionales. Su propósito consiste en analizar esta gran cantidad de datos y convertirlos en un diagnóstico de la empresa que facilite la toma de decisiones.

Gracias al conocimiento que te brindan las arquitecturas Big Data, tendrás la capacidad de comunicar al resto de la organización los resultados estadísticos y su confiabilidad. De igual forma, con la ayuda de estas arquitecturas Big Data, podrás encontrar las tendencias de la empresa, planificar rutas potenciación y articular propuestas fiables dentro de la inteligencia empresarial.

Las tres capas de la arquitectura Big Data

Ha quedado claro que la importancia de la arquitectura Big Data consiste en facilitar el procesamiento de la información. A pesar de que su estructura puede varias según los intereses del análisis y del área, se ha desarrollado una estructura por capas que atañe a diferentes campos. Las tres capas de Big Data Architecture constan del análisis, gestión y almacenamiento de la información recolectada:

  1. Análisis de datos: Este primer acercamiento se basa en una observación minuciosa. Para ello, has de contar con todos los conocimientos básicos de la organización, su público objetivo y la experiencia del usuario para llevar a cabo las herramientas estadísticas y analíticas. En esta capa tendrás que establecer los parámetros, métodos y herramientas que utilizarás para el estudio de datos.
  2. Protección de datos: No olvides que la seguridad y protección de datos son un pilar fundamental para la fiabilidad del análisis. Esta capa se rige por el desarrollo de la primera, ya que aquí se realizará la gestión e integración de los datos. Por ello, deberás entablar una estrategia de administración y protección de datos, esto te aportará calidad a la hora de los resultados y la toma de decisiones.
  3. Procesamiento y almacenamiento de los datos: Finalmente, la última capa se basa en el tratamiento de la información y sus resultados. Esta fase puede mostrarse complicada debido a las diferencias que puedes encontrar en los tipos de datos. Te aconsejamos que des prioridad a los sistemas de procesamiento paralelo masivo, puesto que estos constan de un método más integral.

¿Cuál es el siguiente paso?

Ahora que te ofrecimos un primer acercamiento al Big Data Architecture, te recomendamos continuar estudiando esta herramienta, ya que aún falta mucho por complementar. Si estás pensando en adentrarte en el mundo de los macrodatos, te compartimos que en KeepCoding con nuestro Bootcamp Full Stack en Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning obtendrás un estudio a profundidad de la terminología y funcionamiento del Big Data ¡Anímate!

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