En el procesamiento de datos masivos o Big Data, los modelos escalables son importantes a la hora de gestionar datos a gran escala. Esto debido a que no se debe dejar que se sobrepase la capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos. Este factor es crucial a la hora de aumentar el poder de procesamiento y la capacidad de almacenamiento.
La escalabilidad en el Big Data
La escalabilidad en el Big Data supone que los sistemas de procesamiento deben crecer a la hora de procesar y almacenar datos a gran escala. Esto debido a que pueden sobrepasar las capacidades de los sistemas, generando retrasos en el procesamiento y colapsos en las bases de datos, contenedores y otras formas de almacenamiento.
La configuración en clúster en el Big Data es esencial para que las capacidades y cargas de trabajo no sobrepasen las que soportan generalmente. Esto debido a que el clúster puede aumentar el número de nodos para que el sistema trabaje eficientemente y sin fallos. Por ello, la escalabilidad es vital, debido a que hace crecer al Big Data para dar respuesta a una necesidad de recursos, la cual se hace creciente con el pasar del tiempo.
En los sistemas o plataformas en los que el número de usuarios y de recursos puede crecer de forma dinámica y sin que se presenten problemas. De esta forma, crece la capacidad computacional y se puede garantizar un servicio eficiente a los usuarios. Cuando una máquina en el clúster está llegando a su capacidad, es necesario añadir otra para mantener las operaciones a punto.
También, puede añadirse recursos a las máquinas que están llegando a su capacidad máxima. No hace crecer el nodo, pero permite que las máquinas del clúster tengan capacidad computacional suficiente para procesar más datos en poco tiempo y almacenarlos sin problema alguno.
La escalabilidad de una base de datos es complicada
Las bases de datos relaciones fueron desarrolladas cuando no había un volumen considerable de datos para procesarlos. Por ello, existen complicaciones a la hora de implementar la escalabilidad de este tipo de bases de datos. Sobre todo, el problema aumenta con las bases de datos integradas en un servidor único.
Preprocesamiento de datos de forma óptima
El preprocesamiento de datos es un método que se encarga de sacar provecho al Big Data proveniente de múltiples fuentes. Hay que dejar en claro que deben ser datos susceptibles al análisis o en pocas palabras, que generen información de valor para alguien, en este caso, una empresa u organización.
Muchas veces los datos también son susceptibles a perder integridad por factores negativos. Valores perdidos, inconsistencia de datos, ruidos, datos superfluos y sin importancia, pueden afectar significativamente un análisis eficiente de los mismos por parte de las herramientas utilizadas para ello.
De esta manera, con el preprocesamiento de datos se puede aumentar la integridad de los mismos. Siendo manejados por sistemas que procesan Big Data, la confiabilidad de los datos es esencial para que no se presenten los inconvenientes nombrados anteriormente. Así pues, se pueden establecer metodologías efectivas para implementar procesos de Machine Learning o de minería de datos para obtenerlos de la mejor forma posible.
Integración de bases de datos
Para obtener modelos escalables en el Big Data, primero se debe asegurar una integración correcta de los datos. Por esta razón, las bases de datos tienes que estar normalizadas para evitar la duplicación de datos. Muchas veces, cuando se integran bases de datos con datos parecidos, no se pueden diferenciar y aparece información con características mezcladas.
De la misma manera, el preprocesamiento de datos evita que dos o más fuentes de información separen la misma entre múltiples tipos de datos. Esto generaría pérdidas de integridad, ya que existirían muchos datos con información de una variable repartidas en el módulo de almacenamiento. Generando pérdida de calidad y ralentizando el análisis eficiente.
El reconocimiento de datos es vital en los modelos escalables del Big Data
El reconocimiento de los datos es el método por el cual se generan la información de índole estadística. Son datos descriptivos que se almacenan en una base de datos o en un contenedor. Los datos están clasificados en variables y, si se procesan con tecnología de Big Data, estas variables pueden tener múltiples parámetros.
De tal manera que las herramientas de visualización de datos juegan un papel importante a la hora de interpretar dicha información, ya que permiten explicar el origen y para qué sirven los datos recopilados, ya sean numéricos o nominales. Lo gráficos de barra, de dispersión, histrogramas, etc, son excelentes para la visualización e interpretación correcta de los datos.
Normalización de los datos
En el procesamiento del Big Data, son muchos los algoritmos que se utilizan para tratarlos de forma organizada y eficiente. De tal manera que, al contrario de como sucede en las bases de datos comunes, no es necesario normalizar las variables con las que se está trabajando. Los árboles de decisión son los aptos para este tipo de tareas.
La regresión lineal y el análisis de múltiples variables, son métodos que se utilizan en el machine learning para normalizar el rango de los datos que se van a tratar. La normalización se cumple cuando una variable cualquiera se integra con varias fuentes distintas de datos.
Para procesar los modelos escalables y el prototipado de dichos modelos, se hacen necesarias diversas herramientas para garantizar el éxito de estas metodologías. Por ello, la Maestría en Big Data Analytics te ofrece todo el conocimiento necesario para que logres este y otros buenos resultados al procesar datos a gran escala.
