El Big Data no para de crecer y está presente en cualquier sector empresarial. Por ello, es importante conocer la arquitectura Big Data, ya que tiene como principal objetivo el análisis y procesamiento de grandes cantidades de datos que no pueden realizarse de manera convencional. En este post, te explicaremos más aspectos de la arquitectura Big Data y su funcionamiento.
¿Qué es la arquitectura Big Data?
La arquitectura de Big Data es un proceso que consiste en analizar métodos de análisis no convencional para amplios volúmenes de datos.
Para poder analizar las bases de información en la arquitetura big data e analytics, se diseñan de forma personalizada esquemas de trabajo y estructura de big data de información. Gracias al apoyo de diferentes herramientas de software, se puede comprender de mejor manera los procesos relacionados a almacenamiento, gestión y procesamiento de datos.
Con el crecimiento del estudio y desarrollo de esta área, los diseños de la arquitectura Big Data han crecido exponencialmente. Han migrado su funcionamiento a estructuras dinámicas y flexibles, con capacidad de asimilar datos estructurados y no estructurados. El diseño arquitectónico de los sistemas de Big Data tienen que ir orientados a atender cuatro características reconocidas como “las 4 V”.
Las cuatro V se refieren a volumen, velocidad, variedad y veracidad. Dentro de cada una de estas características se busca satisfacer algún nivel de funcionamiento de Big Data.
Cuando se menciona volumen, hace referencia a la gran cantidad de datos que no pueden ser gestionados como si fueran bases de datos tradicionales.
En cuanto a la velocidad, se refiere a que los datos se producen tan aceleradamente que deben ser procesados en tiempo real.
La variedad se relaciona con que los datos están presentes en formatos diferentes y no necesariamente estructurados.
La veracidad significa que los datos están estructurados de forma apegada a la realidad permitiéndole ser funcionales para la toma de decisiones.
¿Cómo funciona la arquitectura Big Data?
La arquitectura Big Data funciona a partir de la creación de tres capas:
Primera capa
Esta es una de las capas más importantes de la arquitectura Big Data, ya que es la que se dedica al análisis de datos. En esta primera capa se utilizan herramientas analíticas y estadísticas avanzadas (R, Microsoft Power BI, Tableau etc.) para la visualización personalizada de la información.
Segunda capa
Esta es la capa de la gestión de los datos. Aquí forman parte tres bases imprescindibles: la integración, el gobierno y la seguridad. Debemos optimizar los datos, ordenarlos e implementarlos con la mayor flexibilidad posible. En esta capa también hay que centrarse en la preparación de los datos que se gestionan para obtener la máxima calidad posible. Relacionado con la seguridad, hay que analizar los riesgos y tener controlados los datos más sensibles para poder protegerlos de manera óptima.
Tercera capa
La tercera y última capa se diseña especialmente para atender el procesamiento y el almacenamiento de los datos. Debido a que se trabajan con datos de diferente estructura se evita utilizar sistemas SQL, dando prioridad a sistemas de procesamiento paralelo masivo. De diseñar correctamente las capas y que estas se integren entre sí, dependerá el éxito de las estrategias y gestiones del Big Data de una empresa.
Tipos de arquitecturas de big data
Antes de abordar un proyecto de Big Data es importante elegir muy bien cómo lo vamos a hacer y a través de qué método, por ello te mostraremos los tipos de arquitecturas big data que hay:
Big Data en On-Premise
En este caso hablamos de fijar el Big Data en las instalaciones propias, es decir, en el hardware que es propiedad de la empresa. Se trata de un hardware dedicado en exclusiva al procesamiento de los datos y que debe estar preparado para dar respuesta a todos los procesos en el tiempo establecido. El hecho de que toda la información esté en local aporta la seguridad de saber que nadie tiene acceso a esos datos, pero como desventaja está el alto coste que esto supone tanto a nivel de conocimiento como de la propia instalación necesaria para ejecutarlo.
Big Data en la Nube/Cloud
Esta opción cuenta con varios puntos fuertes como, por ejemplo, casi la inexistencia de una inversión en hardware. Además, está altamente automatizado y personalizado y con poco presupuesto se puede iniciar fácilmente. Sus desventajas principales son el posible control de datos a terceros y depender de un proveedor externo.
Big Data híbrido
Con un desarrollo de arquitectura de big data en formato híbrido, se puede decir que esto es lo mejor de ambos mundos, puesto que es un sistema flexible con el que no pierdes el control de los datos, pero no necesitas una grandísima infraestructura como en el On-Premise. Algunas de las ventajas son reducir el tiempo de comercialización, aprovechar las inversiones locales sin comprometer la agilidad empresarial y de IT o incluso aprovechar todos esos recursos y conocimientos en un solo entorno.
Hemos expuesto que es arquitectura big data y cómo funciona. Asimismo, hemos explicado las tipologías más importantes de la arquitectura Big Data para que elijas cual es la que más se ajusta a tus necesidades.
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