El modelo de datos en Big Data responde a una infraestructura bien definida, la cual es comúnmente llamada “arquitectura Big Data”. Es esta arquitectura o modelo de datos entre capas la que responde al correcto análisis y procesamiento de datos a gran escala. Ya que no puede hacerse como se había estado procesando anteriormente.
En qué consiste el modelo de datos entre capas en Big Data
La arquitectura Big Data tiende a ser compleja y extensa, ya que el procesamiento de grandes cantidades de datos supone una superación total de los sistemas convencionales de procesamiento y tratamiento de dichos datos. Por ello, el modelo de datos entre capas supone un diseño de sistemas que haga un tratamiento a esta información masiva.
El modelo de datos se hace con el fin de captar datos de diversas fuentes y diferentes tipos de datos. Todo ello con el fin de transformarlos correctamente para que se conviertan en información útil. Dicha información es valiosa para que las organizaciones tomen decisiones acertadas.
Características de la arquitectura Big Data
Este tipo de modelo de datos supone una nueva forma de procesarlos y tratarlos, por ello, se diferencia de los demás métodos estándar de procesamiento. Razón por la cual tiene características bien definidas en ese entorno.
Escalabilidad
La escalabilidad en el modelo de datos en el Big Data consiste en aumentar las capacidades de almacenamiento y de procesamiento de los datos de forma sencilla. Esto se hace sin que el proceso se detenga o que los datos pierdan integridad. El aumento de las capacidades suele ser progresivo, mientras las necesidades demanden dicho aumento.
Tolerancia a fallos
Como la arquitectura Big Data se desarrolla mayormente en módulos, estos tienen que ser tolerantes a fallos. Lo que quiere decir que, si hay un problema en un nodo, los demás deben trabajar con normalidad. Supliendo la falla y accediendo a sus tareas sin que produzca problemas a los usuarios.
Procesamiento distribuido
Cuando se tratan los datos entre diferentes máquinas, los tiempos de ejecución de tareas y flujos de trabajo mejoran. De esta manera, el sistema completo está presto a la escalabilidad.
Distribución de los datos
Cuando los datos son almacenados, se guardan en distintos ordenadores o máquinas de diferentes nodos. Así, se supera el inconveniente de que algunas máquinas almacenan más datos que otras, también se evita que sobrepasen su capacidad de almacenamiento.
Los datos se almacenan localmente
Cuando se trabaja en el procesamiento de datos para la toma de decisiones en las organizaciones, deben estar guardados localmente entre los nodos para facilitar su acceso. De esta forma, se evita la transferencia de datos por redes, ya que ingresan latencias y los tiempos de ejecución aumentan significativamente.
Modelo de datos entre capas del Big Data
La arquitectura Big Data está dotada de 3 capas bien definidas. Todo ello para proporcionar la infraestructura correcta para el procesamiento y el tratamiento de los datos, asegurando con ello su fácil acceso y su integridad.
Primera capa: análisis y visualización de Big Data
Hacer que los datos y la información sean comprendidas correctamente es vital para el funcionamiento de las organizaciones que se sirven del Big Data para tomar decisiones. Todo ello independientemente de la cantidad de datos que se manejen. Así que esta capa es importante debido a que se deben manejar programas y aplicaciones enfocadas en el análisis y visualización de dichos datos.
El análisis y la visualización del Big Data se hacen mediante técnicas de estadística, procesos estocásticos, algoritmos de análisis predictivos, aprendizaje automático, machine learning, entre otros.
Segunda capa: gestión de datos
En esta capa es donde suceden todos los procesos de integración, gobernanza y seguridad de los datos que son analizados en la primera capa. Se trata más que todo de escoger los datos adecuados para que se procesen de manera fácil, eficiente y constante. Sean del tamaño que sean y de la complejidad con que se presenten.
De esta forma, la calidad de la información obtenida será la que la organización requiera para la toma de decisiones importantes. Es en esta capa en donde también se aplican todos los protocolos y políticas de seguridad, para que la integridad de los datos no se vea afectada en ningún momento.
Tercera capa: almacenamiento y procesamiento
Esta capa se centra en el procesamiento de los datos que se obtienen de diversas fuentes. Es aquí en donde las herramientas, aplicaciones y programas deciden qué hacer con estos datos que se obtienen. Los datos almacenados en un contenedor o base de datos carecen de valor por sí mismos. Por ello, esta capa se ocupa de seleccionarlos, agruparlos y analizarlos con el fin de darle algún valor.
Con respecto al almacenamiento, se debe tener en cuenta que desde la aparición de la Internet, los usuarios de todo el mundo generan una cantidad casi ilimitada de datos de todo tipo. Todo lo que se hace y no se hace en internet generan datos, generando también el problema del almacenamiento.
Por ello, el Big Data ha desarrollado grandes capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos, ya que las tecnologías que hasta ahora eran convencionales, veían sobrepasadas sus capacidades. El desarrollo del almacenamiento en la nube viene de esta necesidad de tener espacios de almacenamiento accesibles para las organizaciones y usuarios comunes.
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