{"id":483,"date":"2021-05-27T00:29:46","date_gmt":"2021-05-27T00:29:46","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1155"},"modified":"2023-03-27T12:22:33","modified_gmt":"2023-03-27T12:22:33","slug":"modelo-de-datos-entre-capas-en-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/modelo-de-datos-entre-capas-en-big-data\/","title":{"rendered":"Modelo de datos entre capas en Big Data"},"content":{"rendered":"\n

El modelo de datos en Big Data<\/a> responde a una infraestructura bien definida, la cual es com\u00fanmente llamada \u201carquitectura Big Data\u201d<\/strong>. Es esta arquitectura o modelo de datos entre capas la que responde al correcto an\u00e1lisis y procesamiento de datos a gran escala. Ya que no puede hacerse como se hab\u00eda estado procesando anteriormente.<\/p>\n\n\n\n

En qu\u00e9 consiste el modelo de datos entre capas en Big Data<\/h2>\n\n\n\n

La arquitectura Big Data <\/strong>tiende a ser compleja y extensa, ya que el procesamiento de grandes cantidades de datos supone una superaci\u00f3n total de los sistemas convencionales de procesamiento y tratamiento de dichos datos. Por ello, el modelo de datos entre capas supone un dise\u00f1o de sistemas que haga un tratamiento a esta informaci\u00f3n masiva.<\/p>\n\n\n\n

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 informaci\u00f3n \u00fatil. Dicha informaci\u00f3n es valiosa para que las organizaciones tomen decisiones acertadas.<\/p>\n\n\n\n

Caracter\u00edsticas de la arquitectura Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Este tipo de modelo de datos supone una nueva forma de procesarlos y tratarlos, por ello, se diferencia de los dem\u00e1s m\u00e9todos est\u00e1ndar de procesamiento. Raz\u00f3n por la cual tiene caracter\u00edsticas bien definidas en ese entorno.<\/p>\n\n\n\n

Escalabilidad<\/h3>\n\n\n\n

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

Tolerancia a fallos<\/h3>\n\n\n\n

Como la arquitectura Big Data <\/strong>se desarrolla mayormente en m\u00f3dulos, estos tienen que ser tolerantes a fallos. Lo que quiere decir que, si hay un problema en un nodo, los dem\u00e1s deben trabajar con normalidad. Supliendo la falla y accediendo a sus tareas sin que produzca problemas a los usuarios.<\/p>\n\n\n\n

Procesamiento distribuido<\/h3>\n\n\n\n

Cuando se tratan los datos entre diferentes m\u00e1quinas, los tiempos de ejecuci\u00f3n de tareas y flujos de trabajo mejoran. De esta manera, el sistema completo est\u00e1 presto a la escalabilidad.<\/p>\n\n\n\n

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

Cuando los datos son almacenados, se guardan en distintos ordenadores o m\u00e1quinas de diferentes nodos<\/strong>. As\u00ed, se supera el inconveniente de que algunas m\u00e1quinas almacenan m\u00e1s datos que otras, tambi\u00e9n se evita que sobrepasen su capacidad de almacenamiento.<\/p>\n\n\n\n

Los datos se almacenan localmente<\/h3>\n\n\n\n

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 ejecuci\u00f3n aumentan significativamente.<\/p>\n\n\n\n

Modelo de datos entre capas del Big Data<\/h2>\n\n\n\n

La arquitectura Big Data <\/strong>est\u00e1 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 f\u00e1cil acceso y su integridad.<\/p>\n\n\n\n

Primera capa: an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de Big Data<\/h3>\n\n\n\n

Hacer que los datos y la informaci\u00f3n sean comprendidas correctamente es vital para el funcionamiento de las organizaciones que se sirven del Big Data <\/strong>para tomar decisiones. Todo ello independientemente de la cantidad de datos que se manejen. As\u00ed que esta capa es importante debido a que se deben manejar programas y aplicaciones enfocadas en el an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de dichos datos.<\/p>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis y la visualizaci\u00f3n del Big Data <\/strong>se hacen mediante t\u00e9cnicas de estad\u00edstica, procesos estoc\u00e1sticos, algoritmos de an\u00e1lisis predictivos, aprendizaje autom\u00e1tico, machine learning, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

Segunda capa: gesti\u00f3n de datos<\/h3>\n\n\n\n

En esta capa es donde suceden todos los procesos de integraci\u00f3n, gobernanza y seguridad de los datos que son analizados en la primera capa. Se trata m\u00e1s que todo de escoger los datos adecuados para que se procesen de manera f\u00e1cil, eficiente y constante. Sean del tama\u00f1o que sean y de la complejidad con que se presenten.<\/p>\n\n\n\n

De esta forma, la calidad de la informaci\u00f3n obtenida ser\u00e1 la que la organizaci\u00f3n requiera para la toma de decisiones importantes. Es en esta capa en donde tambi\u00e9n se aplican todos los protocolos y pol\u00edticas de seguridad, para que la integridad de los datos no se vea afectada en ning\u00fan momento.<\/p>\n\n\n\n

Tercera capa: almacenamiento y procesamiento<\/h3>\n\n\n\n

Esta capa se centra en el procesamiento de los datos que se obtienen de diversas fuentes. Es aqu\u00ed en donde las herramientas, aplicaciones y programas deciden qu\u00e9 hacer con estos datos que se obtienen. Los datos almacenados en un contenedor o base de datos carecen de valor por s\u00ed mismos. Por ello, esta capa se ocupa de seleccionarlos, agruparlos y analizarlos con el fin de darle alg\u00fan valor.<\/p>\n\n\n\n

Con respecto al almacenamiento, se debe tener en cuenta que desde la aparici\u00f3n 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 tambi\u00e9n el problema del almacenamiento.<\/p>\n\n\n\n

Por ello, el Big Data ha desarrollado grandes capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos<\/strong>, ya que las tecnolog\u00edas que hasta ahora eran convencionales, ve\u00edan 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.<\/p>\n\n\n\n

Si quieres saber todo acerca de la arquitectura y la estructura general del Big Data, la Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a><\/strong> es la opci\u00f3n correcta para adquirir las destrezas necesarias. Para analizar e implementar la arquitectura y el modelo de datos entre capas de esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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