{"id":538,"date":"2021-05-05T02:05:44","date_gmt":"2021-05-05T02:05:44","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=896"},"modified":"2023-03-27T13:00:08","modified_gmt":"2023-03-27T13:00:08","slug":"big-data-architecture-y-sus-caracteristicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/big-data-architecture-y-sus-caracteristicas\/","title":{"rendered":"Big Data Architecture y sus caracter\u00edsticas"},"content":{"rendered":"\n<p>El <strong>Big Data Architecture<\/strong> posee como tarea principal el an\u00e1lisis 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 gesti\u00f3n y el tratamiento hacia los mismos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>De all\u00ed parte el concepto del t\u00e9rmino Big Data Architecture, el cual se presenta como el dise\u00f1o de sistemas y modelos<\/strong>&nbsp;que pueden manipular enormes cantidades de datos. Sin tomar en cuenta los tipos y or\u00edgenes con el fin de que sean convertidos&nbsp; en informaci\u00f3n de inter\u00e9s para que las decisiones tomadas dentro de la organizaci\u00f3n sean las correctas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 es la Arquitectura de Big Data o Big Data Architecture?<\/h2>\n\n\n\n<p>Para lograr entender a que se refiere el <strong>Big Data Architecture<\/strong> es necesario tener en cuenta como pueden llegarse a dise\u00f1ar y operar los entornos relacionados con el mismo. As\u00ed como, las caracter\u00edsticas fundamentales y las capas que cubre dentro de una organizaci\u00f3n. Comprendiendo que el Big Data logra analizar grandes cantidades de datos que se encuentran almacenados.<\/p>\n\n\n\n<p>De all\u00ed, lograr comprender de manera anal\u00edtica la estructura con la cuales se compone el Big Data, es lo que se denomina como arquitectura. Con base en ello, es f\u00e1cil comprender que el t\u00e9rmino arquitectura da referencia a la documentaci\u00f3n en donde puedan conocerse las mejores pr\u00e1cticas. Seleccionando a partir de all\u00ed el m\u00e9todo id\u00f3neo y determinadas tecnolog\u00edas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Caracter\u00edsticas fundamentales que debe desarrollar<\/h2>\n\n\n\n<p>Entre algunas de las caracter\u00edsticas fundamentales del <strong>Big Data Architecture<\/strong> se encuentra:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El aumento de las capacidades para procesar y almacenar los datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Logra garantizar que siempre se encuentre a disposici\u00f3n del sistema los datos, aunque las m\u00e1quinas lleguen a presentar inconvenientes.<\/li>\n\n\n\n<li>Los datos deben encontrarse distribuidos en diferentes m\u00e1quinas con el prop\u00f3sito de que no se almacene en un o solo grandes cantidades de vol\u00famenes.<\/li>\n\n\n\n<li>El procesamiento de los datos debe hacerse por separado en cada m\u00e1quina. Con el fin de que se hagan efectivamente y en un periodo de tiempo m\u00e1s reducido.<\/li>\n\n\n\n<li>La localizaci\u00f3n de los datos y procesos deben encontrarse cercanos y as\u00ed impedir transmisiones por la red que propicien latencias y con ellos el aumento de los tiempos de labor.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Capas existentes en el Big Data Architecture<\/h2>\n\n\n\n<p>As\u00ed como presenta caracter\u00edsticas bien definidas, igualmente, presenta una serie de capas en las cuales se constituye el <strong>Big Data Architecture<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Observaci\u00f3n y visi\u00f3n: en donde se halla la visualizaci\u00f3n de los datos para fines de investigaci\u00f3n mediante tecnicismos como la estad\u00edstica, los algoritmos o el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li>\n\n\n\n<li>Gesti\u00f3n de datos: trabaja en funci\u00f3n de la unificaci\u00f3n, la direcci\u00f3n y la seguridad&nbsp; de los datos, eligiendo los m\u00e1s adecuados y permitiendo que se efect\u00fae un proceso eficiente y seguro. Con la calidad que se solicita disminuyendo los riesgos.<\/li>\n\n\n\n<li>Almacenamiento y proceso de los datos: todos aquellos datos que se obtienen y el proceso eficiente a los cuales deben someterse. Tomando en consideraci\u00f3n las necesidades propias.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Recomendaciones para determinar una eficiente Big Data Architecture<\/h2>\n\n\n\n<p>Es primordial <strong>dentro del Big Data Architecture hacer las debidas evaluaciones de las herramientas que se encuentran disponibles para que puedan obtenerse los datos<\/strong>. Debido a que todos no todos sean v\u00e1lidos y, por lo tanto se necesite del uso de un proceso combinado para varios de los datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Adicionalmente, es preciso realizar una valoraci\u00f3n 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 evaluaci\u00f3n de los instrumentos de monitorizaci\u00f3n basados en las necesidades particulares.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ventajas y desventajas<\/h2>\n\n\n\n<p>El <strong>Big Data Architecture<\/strong> ha venido a solucionar muchos de los problemas que presentan la acumulaci\u00f3n de datos, en la b\u00fasqueda de que estos sean actualizados y logren resolver sus propios dilemas. De all\u00ed las ventajas que poseen la integraci\u00f3n de este tipo de Big Data, tomando en cuenta aspectos a considerar.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Entre sus ventajas se destacan la simpleza y la facilidad para que se implementen seg\u00fan sean las necesidades del Big Data. Las bases de su aplicaci\u00f3n no han cambiado, lo que ha evolucionado son las tecnolog\u00edas incluidas que han debido sustituirse con el paso del tiempo.<\/p>\n\n\n\n<p>De sus desventajas se acent\u00faan 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.<\/p>\n\n\n\n<p>Existe una variedad de ejemplos de <strong>Big Data Architecture<\/strong>, de las cuales se pueden obtener ventajas y desventajas notables. Las cuales trabajan en funci\u00f3n de procesos determinados. Algunas de estas son:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Data Streaming Architecture.<\/li>\n\n\n\n<li>Lambda architecture.<\/li>\n\n\n\n<li>Kappa architecture.<\/li>\n\n\n\n<li>Unifield architecture.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Formaci\u00f3n profesional<\/h2>\n\n\n\n<p>Las tecnolog\u00edas aplicadas al <strong>Big Data<\/strong> no solo operan en funci\u00f3n del an\u00e1lisis de los datos. Sino que han determinado ser la base de los proyectos tecnol\u00f3gicos aplicados a las organizaciones. Para ello, la necesidad de contar con profesionales especializados en el \u00e1mbito que posean las cualidades para desarrollar la arquitectura o la ingenier\u00eda en el procesamiento de los datos. Igualmente, con capacidades para conocer las m\u00e1s recientes tecnolog\u00edas y con ello logra incluirlas dentro de los procesos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Un profesional destacado como arquitecto en<\/strong> <strong>Big Data se ha convertido en uno de los perfiles m\u00e1s solicitados en la actualidad<\/strong>\u00a0en diferentes empresas alrededor del mundo. El cual se responsabiliza por definir y elaborar las estrategias del dato desde el \u00e1mbito de la tecnolog\u00eda. Traduciendo los requerimientos imprescindibles para que la organizaci\u00f3n llegue al \u00e9xito. Es as\u00ed como podr\u00e1s integrarte a una <strong><a href=\"https:\/\/ceupelatam.com\/master-en-big-data-analytics-cesuma\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a><\/strong> y convertirse en un profesional de calidad.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El Big Data Architecture posee como tarea principal el an\u00e1lisis 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 gesti\u00f3n y el tratamiento hacia los mismos. 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