A medida que aumenta el volumen de datos a nivel mundial, las organizaciones necesitan sistemas capaces de soportar los datos a gran escala y la aplicación de Inteligencia Artificial. La arquitectura Big Data soluciona este reto, inabarcable para los sistemas convencionales.
La arquitectura Big Data es la infraestructura necesaria para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Su uso permite trabajar con IA y facilitar la toma de decisiones a nivel empresarial.
Las 4 V en un sistema de datos a gran escala
La arquitectura Big Data se basa en estas 4 V:
- Volumen. Capaz de albergar una gran cantidad de datos (no soportable para una base de datos tradicional).
- Velocidad. Para procesar los datos en tiempo real.
- Para trabajar con distintas fuentes y distintos datos (estructurados y no estructurados).
- Esto implica que los datos son funcionales y relevantes para la toma de decisiones).
Capas de la arquitectura Big Data
● Análisis de datos. Se emplean herramientas avanzadas de analítica y estadística para una visualización detallada de la información. Esta capa es la base y su planteamiento repercutirá en el resto de forma directa.
● Gestión de datos. Se traza una estrategia para administrar y proteger los datos. Esto influye en la calidad de los resultados y en la fiabilidad para la toma de decisiones. Está muy relacionada con la seguridad de los datos y Data Governance.
● Procesamiento y almacenamiento de los datos. Aquí el reto está en las diferencias que presentan los datos con los que trabajamos para su tratamiento. Lo habitual es trabajar con sistemas de procesamiento paralelo masivo.
Tipos de arquitectura Big Data
No hay una única manera de diseñar una arquitectura Big Data. Algunas de las fórmulas que existen son estas:
Big Data en On-Premise
Consiste en usar un hardware de la organización dedicado en exclusiva al procesamiento de los datos.
Ventaja
- Mayor nivel de seguridad al tener limitado el acceso a terceros a los datos.
Contra
- Coste elevado tanto en personal como por la inversión en hardware.
- Menor agilidad TI.
Big Data en la nube/cloud
Un sistema de almacenamiento de terceros al que se accede en remoto.
Ventajas
- Baja inversión en hardware.
- Alta personalización.
- Coste reducido.
Contras
- Mayor vulnerabilidad de los datos.
- Dependencia de un proveedor externo.
Big Data híbrido
Un sistema que mezcla los puntos fuertes de los dos anteriores.
Ventajas
- Control de los datos.
- Sin necesidad de una enorme infraestructura como con el sistema On-Premise.
Si vas aplicar la IA a tu negocio para la toma de decisiones, la arquitectura Big Data es una aliada fundamental. ¿Quieres dar el siguiente paso para hacerlo y no sabes cómo? En BeDataScience by Panel te guiamos. Escríbenos y cuéntanos sobre tu proyecto.
