El Big Data Architecture posee como tarea principal el análisis y procesamiento de enormes cantidades de datos. Las cuales no pueden llegar a ser analizadas de manera convencional, debido a que el almacenamiento puede llegar a superar en cantidades el almacenamiento, la gestión y el tratamiento hacia los mismos.
De allí parte el concepto del término Big Data Architecture, el cual se presenta como el diseño de sistemas y modelos que pueden manipular enormes cantidades de datos. Sin tomar en cuenta los tipos y orígenes con el fin de que sean convertidos en información de interés para que las decisiones tomadas dentro de la organización sean las correctas.
¿Qué es la Arquitectura de Big Data o Big Data Architecture?
Para lograr entender a que se refiere el Big Data Architecture es necesario tener en cuenta como pueden llegarse a diseñar y operar los entornos relacionados con el mismo. Así como, las características fundamentales y las capas que cubre dentro de una organización. Comprendiendo que el Big Data logra analizar grandes cantidades de datos que se encuentran almacenados.
De allí, lograr comprender de manera analítica la estructura con la cuales se compone el Big Data, es lo que se denomina como arquitectura. Con base en ello, es fácil comprender que el término arquitectura da referencia a la documentación en donde puedan conocerse las mejores prácticas. Seleccionando a partir de allí el método idóneo y determinadas tecnologías.
Características fundamentales que debe desarrollar
Entre algunas de las características fundamentales del Big Data Architecture se encuentra:
- El aumento de las capacidades para procesar y almacenar los datos.
- Logra garantizar que siempre se encuentre a disposición del sistema los datos, aunque las máquinas lleguen a presentar inconvenientes.
- Los datos deben encontrarse distribuidos en diferentes máquinas con el propósito de que no se almacene en un o solo grandes cantidades de volúmenes.
- El procesamiento de los datos debe hacerse por separado en cada máquina. Con el fin de que se hagan efectivamente y en un periodo de tiempo más reducido.
- La localización de los datos y procesos deben encontrarse cercanos y así impedir transmisiones por la red que propicien latencias y con ellos el aumento de los tiempos de labor.
Capas existentes en el Big Data Architecture
Así como presenta características bien definidas, igualmente, presenta una serie de capas en las cuales se constituye el Big Data Architecture:
- Observación y visión: en donde se halla la visualización de los datos para fines de investigación mediante tecnicismos como la estadística, los algoritmos o el aprendizaje automático.
- Gestión de datos: trabaja en función de la unificación, la dirección y la seguridad de los datos, eligiendo los más adecuados y permitiendo que se efectúe un proceso eficiente y seguro. Con la calidad que se solicita disminuyendo los riesgos.
- Almacenamiento y proceso de los datos: todos aquellos datos que se obtienen y el proceso eficiente a los cuales deben someterse. Tomando en consideración las necesidades propias.
Recomendaciones para determinar una eficiente Big Data Architecture
Es primordial dentro del Big Data Architecture hacer las debidas evaluaciones de las herramientas que se encuentran disponibles para que puedan obtenerse los datos. Debido a que todos no todos sean válidos y, por lo tanto se necesite del uso de un proceso combinado para varios de los datos.
Adicionalmente, es preciso realizar una valoración del tratamiento que se le dan a los datos en streaming. Sobre todo en aquellos que se generan de manera constante o al contrario, si son realizados bajo el procesamiento batch. Asimismo, es imprescindible la evaluación de los instrumentos de monitorización basados en las necesidades particulares.
Ventajas y desventajas
El Big Data Architecture ha venido a solucionar muchos de los problemas que presentan la acumulación de datos, en la búsqueda de que estos sean actualizados y logren resolver sus propios dilemas. De allí las ventajas que poseen la integración de este tipo de Big Data, tomando en cuenta aspectos a considerar.
Entre sus ventajas se destacan la simpleza y la facilidad para que se implementen según sean las necesidades del Big Data. Las bases de su aplicación no han cambiado, lo que ha evolucionado son las tecnologías incluidas que han debido sustituirse con el paso del tiempo.
De sus desventajas se acentúan aquellas estructuras complejas con limitaciones en lenguaje para el procesamiento de datos. Algunas aplicaciones no logran ajustarse y muchas de las estructuras no le permiten a la empresa avanzar en los procesos. Por lo que en principio, la base de los procedimientos se basan en el procesamiento de datos por lotes y carece del soporte en tiempo real que necesitan.
Existe una variedad de ejemplos de Big Data Architecture, de las cuales se pueden obtener ventajas y desventajas notables. Las cuales trabajan en función de procesos determinados. Algunas de estas son:
- Data Streaming Architecture.
- Lambda architecture.
- Kappa architecture.
- Unifield architecture.
Formación profesional
Las tecnologías aplicadas al Big Data no solo operan en función del análisis de los datos. Sino que han determinado ser la base de los proyectos tecnológicos aplicados a las organizaciones. Para ello, la necesidad de contar con profesionales especializados en el ámbito que posean las cualidades para desarrollar la arquitectura o la ingeniería en el procesamiento de los datos. Igualmente, con capacidades para conocer las más recientes tecnologías y con ello logra incluirlas dentro de los procesos.
Un profesional destacado como arquitecto en Big Data se ha convertido en uno de los perfiles más solicitados en la actualidad en diferentes empresas alrededor del mundo. El cual se responsabiliza por definir y elaborar las estrategias del dato desde el ámbito de la tecnología. Traduciendo los requerimientos imprescindibles para que la organización llegue al éxito. Es así como podrás integrarte a una Maestría en Big Data Analytics y convertirse en un profesional de calidad.
