Arquitectura big data, seis pasos para sacarle partido

La arquitectura big data es en la actualidad una de las preocupaciones principales de las empresas y uno de los campos de la información y la industria 4.0 que más empleo está generando. Tanto quienes están estudiando esta materia como quienes piensan en convertirse en expertos en ello, deberían conocer los seis pasos fundamentales que permiten trabajar con el big data para exprimir los datos al máximo.

Descarga nuestra guía gratuita: Formación en tecnología: Conoce las disciplinas que seguirán demandando profesionales tras la cuarta revolución industrial

Identificación de las fuentes de los datos

En el comienzo del trabajo con el big data hay que ir a la fuente e identificar los sistemas originales que van a proporcionarnos los datos, reuniéndolos en categorías dependiendo del tipo al que pertenezcan. Este primer paso permite decidir cómo será la arquitectura en la que trabajemos de forma global en el proceso. Para ello tendremos que identificar todas las fuentes, tanto internas como externas, planificar qué cantidad de datos vamos a obtener de cada una de las fuentes e identificar el mecanismo que usaremos para realizar la obtención de la información. También se determinarán los tipos de fuente que se utilizarán, que pueden ser desde servicios web hasta documentos o bases de datos. También habrá que realizar un análisis para determinar el tipo de los datos con los que trabajaremos, que pueden tener una estructura, no tener ninguna o tener una semi-estructura.  

Obtención de la información

En este segundo punto tendremos en cuenta la importancia de determinar bajo qué periodos se realizará la obtención de los datos y en especial de cada una de las vías de información utilizadas. Otras cuestiones que se plantean en este momento incluyen si hay que configurar algún paso clave antes del pre-procesado o si se deben unificar en distintos grupos.  

Almacenamiento de datos

Resulta destacable que sin importar el contexto, estemos preparados para almacenar grandes cantidades de información y datos que se pueden actualizar de forma diaria dependiendo de los requisitos y características de la arquitectura big data que se esté aplicando en la empresa. Hay distintos métodos de almacenamiento, como el sistema de distribución de archivos Hadoop, muy utilizado en todo tipo de entidades. Estos niveles de almacenamiento se pueden escalar y administrar con facilidad, utilizando distintas configuraciones. Una de ellas es el almacenamiento sincrónico, en el cual la información se analiza siempre en tiempo real o con un breve espacio de espera. El otro es el asíncrono, en el que los datos se capturan y se analizan posteriormente en bloques. En esta fase determinaremos qué tipo de almacenamiento nos interesa en base a los requisitos que tengamos en la compresión de la información, el formato de los datos, el tipo o la frecuencia con la cual van a entrar nuevos.  

Procesado de la información

Volvemos a lo mencionado anteriormente en esta fase en la cual, después de haberse recogido los datos, o en el mismo momento, comienza el procesado de la información. Han cambiado mucho los tiempos y ahora mismo se han estipulado dos formatos distintos para el procesado. El procesado en bloque se determina para un intervalo específico de tiempo y se planifica con unos horarios y procesos bien estipulados. Se pueden usar sistemas como Hive o MapReduce con los que se analiza, por ejemplo, la carga de datos históricos. Otro de los procesados es el que se lleva a cabo en tiempo real, con transformaciones en vivo de la información que lo requiere. Para ello se utilizan herramientas como Tez, Spark o Apache Drill. En último lugar está el procesado híbrido, que combina características de los dos tipos dependiendo de las necesidades exactas del big data en cada caso.  

Uso de los datos

A partir de aquí la información ya queda disponible para su consumo, de lo cual se pueden beneficiar los profesionales de distintos departamentos de las empresas. Se puede consumir la información exportándola a otros grupos de datos donde se aplicará de forma activa. También se pueden usar herramientas de escaneo para visualizar y usar esta información para realizar informes, mientras que por supuesto, no hay que restar relevancia a la exploración de los datos en un entorno de trabajo cerrado tipo Sandbox. Hagamos lo que hagamos con la información obtenida es conveniente que sepamos aprovechar los datos y la arquitectura del big data en el cual hayamos trabajado.