{"id":479,"date":"2021-05-27T06:00:34","date_gmt":"2021-05-27T06:00:34","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1203"},"modified":"2023-03-27T12:12:44","modified_gmt":"2023-03-27T12:12:44","slug":"modelos-escalables-en-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/modelos-escalables-en-el-big-data\/","title":{"rendered":"Modelos escalables en el Big Data"},"content":{"rendered":"\n

En el procesamiento de datos masivos o Big Data<\/a>, los modelos escalables son importantes a la hora de gestionar datos a gran escala<\/strong>. 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.<\/p>\n\n\n\n

La escalabilidad en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

La escalabilidad en el Big Data<\/strong> 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.<\/p>\n\n\n\n

La configuraci\u00f3n en cl\u00faster en el Big Data<\/strong> es esencial para que las capacidades y cargas de trabajo no sobrepasen las que soportan generalmente. Esto debido a que el cl\u00faster puede aumentar el n\u00famero 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.<\/p>\n\n\n\n

En los sistemas o plataformas en los que el n\u00famero de usuarios y de recursos puede crecer de forma din\u00e1mica 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 m\u00e1quina en el cl\u00faster est\u00e1 llegando a su capacidad, es necesario a\u00f1adir otra para mantener las operaciones a punto.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n, puede a\u00f1adirse recursos a las m\u00e1quinas que est\u00e1n llegando a su capacidad m\u00e1xima. No hace crecer el nodo, pero permite que las m\u00e1quinas del cl\u00faster tengan capacidad computacional suficiente para procesar m\u00e1s datos en poco tiempo y almacenarlos sin problema alguno.<\/p>\n\n\n\n

La escalabilidad de una base de datos es complicada<\/h3>\n\n\n\n

Las bases de datos relaciones fueron desarrolladas cuando no hab\u00eda 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 \u00fanico.<\/p>\n\n\n\n

Preprocesamiento de datos de forma \u00f3ptima<\/h2>\n\n\n\n

El preprocesamiento de datos es un m\u00e9todo que se encarga de sacar provecho al Big Data<\/strong> proveniente de m\u00faltiples fuentes. Hay que dejar en claro que deben ser datos susceptibles al an\u00e1lisis o en pocas palabras, que generen informaci\u00f3n de valor para alguien, en este caso, una empresa u organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Muchas veces los datos tambi\u00e9n son susceptibles a perder integridad por factores negativos. Valores perdidos, inconsistencia de datos, ruidos, datos superfluos y sin importancia, pueden afectar significativamente un an\u00e1lisis eficiente de los mismos por parte de las herramientas utilizadas para ello.<\/p>\n\n\n\n

De esta manera, con el preprocesamiento de datos se puede aumentar la integridad de los mismos. Siendo manejados por sistemas que procesan Big Data<\/strong>, la confiabilidad de los datos es esencial para que no se presenten los inconvenientes nombrados anteriormente. As\u00ed pues, se pueden establecer metodolog\u00edas efectivas para implementar procesos de Machine Learning o de miner\u00eda de datos para obtenerlos de la mejor forma posible.<\/p>\n\n\n\n

Integraci\u00f3n de bases de datos<\/h3>\n\n\n\n

Para obtener modelos escalables en el Big Data<\/strong>, primero se debe asegurar una integraci\u00f3n correcta de los datos. Por esta raz\u00f3n, las bases de datos tienes que estar normalizadas para evitar la duplicaci\u00f3n de datos. Muchas veces, cuando se integran bases de datos con datos parecidos, no se pueden diferenciar y aparece informaci\u00f3n con caracter\u00edsticas mezcladas.<\/p>\n\n\n\n

De la misma manera, el preprocesamiento de datos evita que dos o m\u00e1s fuentes de informaci\u00f3n separen la misma entre m\u00faltiples tipos de datos. Esto generar\u00eda p\u00e9rdidas de integridad, ya que existir\u00edan muchos datos con informaci\u00f3n de una variable repartidas en el m\u00f3dulo de almacenamiento. Generando p\u00e9rdida de calidad y ralentizando el an\u00e1lisis eficiente.<\/p>\n\n\n\n

El reconocimiento de datos es vital en los modelos escalables del Big Data<\/h3>\n\n\n\n

El reconocimiento de los datos es el m\u00e9todo por el cual se generan la informaci\u00f3n de \u00edndole estad\u00edstica. Son datos descriptivos que se almacenan en una base de datos o en un contenedor. Los datos est\u00e1n clasificados en variables y, si se procesan con tecnolog\u00eda de Big Data<\/strong>, estas variables pueden tener m\u00faltiples par\u00e1metros.<\/p>\n\n\n\n

De tal manera que las herramientas de visualizaci\u00f3n de datos juegan un papel importante a la hora de interpretar dicha informaci\u00f3n, ya que permiten explicar el origen y para qu\u00e9 sirven los datos recopilados, ya sean num\u00e9ricos o nominales. Lo gr\u00e1ficos de barra, de dispersi\u00f3n, histrogramas, etc, son excelentes para la visualizaci\u00f3n e interpretaci\u00f3n correcta de los datos.<\/p>\n\n\n\n

Normalizaci\u00f3n de los datos<\/h3>\n\n\n\n

En el procesamiento del Big Data<\/strong>, 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 est\u00e1 trabajando. Los \u00e1rboles de decisi\u00f3n son los aptos para este tipo de tareas.<\/p>\n\n\n\n

La regresi\u00f3n lineal y el an\u00e1lisis de m\u00faltiples variables, son m\u00e9todos que se utilizan en el machine learning para normalizar el rango de los datos que se van a tratar. La normalizaci\u00f3n se cumple cuando una variable cualquiera se integra con varias fuentes distintas de datos.<\/p>\n\n\n\n

Para procesar los modelos escalables y el prototipado de dichos modelos, se hacen necesarias diversas herramientas para garantizar el \u00e9xito de estas metodolog\u00edas. Por ello, la Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a><\/strong> te ofrece todo el conocimiento necesario para que logres este y otros buenos resultados al procesar datos a gran escala.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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