Qué es el big data
Cuando se trata de gestionar datos pesados y de realizar operaciones complejas con esos datos masivos, se hace necesario utilizar herramientas y técnicas de big data. Cuando decimos utilizar herramientas y técnicas de big data queremos decir, efectivamente, que pedimos hacer uso de varios programas y procedimientos que se encuentran en el ecosistema de big data y su esfera. No existe una solución genérica para todos los casos de uso y, por lo tanto, tiene que ser elaborada y hecha de manera efectiva según los requisitos de negocio de una empresa en particular. Por lo tanto, es necesario hacer uso de diferentes arquitecturas de big data, ya que la combinación de varias tecnologías dará lugar al caso de uso resultante. Al establecer una arquitectura fija se puede asegurar que se proporcionará una solución viable para el caso de uso solicitado.
Esto incluye los datos que se gestionan para las operaciones construidas por lotes y se almacenan en los almacenes de archivos que se distribuyen en la naturaleza y también son capaces de mantener grandes volúmenes de archivos grandes con diferentes formatos. Se denomina lago de datos. Esto generalmente forma la parte donde nuestro almacenamiento Hadoop como HDFS, Microsoft Azure, AWS, GCP almacenes se proporcionan junto con los contenedores blob.
¿Cuáles son los componentes de la arquitectura de big data?
Los componentes comunes de la arquitectura de big data son Fuentes de datos. Almacenamiento de datos. Procesamiento por lotes.
¿Qué es un arquitecto de soluciones de big data?
Un arquitecto de soluciones de big data crea y soluciona problemas de una plataforma o aplicación para que los empleados almacenen y accedan a datos complejos. Como arquitecto de soluciones de big data, sus funciones consisten en diseñar un sistema de almacenamiento de información.
¿Qué incluye la arquitectura de datos?
La arquitectura de datos son los modelos, políticas, reglas y normas que rigen qué datos se recogen y cómo se almacenan, organizan, integran y utilizan en los sistemas de datos y en las organizaciones.
Arquitectura de Data Lake Azure
La arquitectura de Big Data ayuda a diseñar el Data Pipeline con los distintos requisitos del sistema de procesamiento por lotes o del sistema de procesamiento de flujos. Esta arquitectura consta de 6 capas, que garantizan un flujo de datos seguro.
El lago de datos ha demostrado ser un enfoque viable para los conocimientos empresariales. Junto con esto, la arquitectura de Splunk y ThingWorx también ha florecido en términos de manejo de Big Data. Fuente: El Big Data requiere una nueva y gran arquitectura
Esta capa de la arquitectura de Big Data es el primer paso para que los datos procedentes de fuentes variables comiencen su viaje. La ingesta de datos significa que los datos son priorizados y categorizados, haciendo que los datos fluyan sin problemas en las capas posteriores del flujo del proceso de ingesta de datos.
En esta Capa, se hace más hincapié en el transporte de los datos desde la capa de ingestión al resto de la tubería de datos. Es la capa de la arquitectura de datos en la que se desacoplan los componentes para que puedan comenzar las capacidades analíticas.
En esta capa primaria de la arquitectura de Big Data, el enfoque es especializar el sistema de procesamiento del pipeline de datos. Podemos decir que los datos que hemos recogido en la capa anterior se procesan en esta capa. Aquí hacemos algo de magia con los datos para dirigirlos a un destino diferente y clasificar el flujo de datos, y es el primer punto donde puede ocurrir la analítica.
¿Cuáles son las 3 Vs del big data?
Las tres V de Big Data: Volumen, Velocidad y Variedad.
¿Qué base de datos se utiliza en big data?
Es difícil almacenar y procesar datos no estructurados debido a sus variados formatos. Sin embargo, las bases de datos no relacionales, como MongoDB Atlas, pueden almacenar y procesar fácilmente diversos formatos de big data.
¿Cuál es la función del arquitecto de datos?
Los arquitectos de datos construyen y mantienen la base de datos de una empresa identificando soluciones estructurales y de instalación. Trabajan con los administradores y analistas de bases de datos para garantizar un acceso fácil a los datos de la empresa. Sus funciones incluyen la creación de soluciones de bases de datos, la evaluación de los requisitos y la elaboración de informes de diseño.
Arquitectura de datos de la empresa
Dada la velocidad del mercado actual, las empresas que quieren mantenerse a la vanguardia de sus sectores no pueden permitirse el lujo de cometer errores, especialmente cuando se trata de albergar y analizar datos críticos. A medida que la tecnología de los datos sigue evolucionando, el enfoque antes vanguardista de planificar una arquitectura de datos que dure de tres a cinco años se está quedando rápidamente obsoleto.
Los arquitectos no sólo deben actualizar los sistemas de datos heredados para ayudar a su empresa a mantenerse ágil, sino que la estrategia de datos a largo plazo también es clave para seleccionar la arquitectura adecuada. Poner en marcha una arquitectura fluida que pueda adaptarse rápidamente a la nueva tecnología es el camino a seguir para las empresas que quieren ser ágiles y tener éxito a largo plazo.
Entender la arquitectura de big data significa saber qué arquitecturas existen y qué aplicaciones pueden hacerlas más eficientes. Los arquitectos no sólo deben saber cómo seleccionar la mejor arquitectura y las mejores aplicaciones para una situación concreta, sino también cómo implementarlas de forma eficaz.
Implementar una arquitectura de datos bien planificada puede llevar tiempo y dinero por adelantado, pero es la mejor manera de reducir los costes con el tiempo y preparar a la organización para adaptarse a las nuevas tecnologías en el futuro.
¿Qué significa la analítica empresarial?
La analítica empresarial es el proceso por el que las empresas utilizan métodos y tecnologías estadísticas para analizar datos históricos con el fin de obtener nuevos conocimientos y mejorar la toma de decisiones estratégicas.
¿Cuáles son las 5 características de los big data?
Los big data son una colección de datos procedentes de muchas fuentes diferentes y suelen describirse con cinco características: volumen, valor, variedad, velocidad y veracidad.
¿Cuáles son las 7 V de los big data?
Las 7Vs de Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad, Variabilidad, Veracidad, Valor y Visibilidad.
Arquitectura Lambda
El Internet de las cosas (IoT) es un subconjunto especializado de las soluciones de big data. El siguiente diagrama muestra una posible arquitectura lógica para IoT. El diagrama hace hincapié en los componentes de flujo de eventos de la arquitectura.
Los dispositivos pueden enviar eventos directamente a la pasarela de la nube o a través de una pasarela de campo. Una pasarela de campo es un dispositivo o software especializado, normalmente colocado con los dispositivos, que recibe los eventos y los reenvía a la pasarela de la nube. La pasarela de campo también puede preprocesar los eventos brutos de los dispositivos, realizando funciones como el filtrado, la agregación o la transformación de protocolos.