Estructura del big data

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Análisis de big data

En los últimos años, el big data se ha convertido en un elemento central del panorama tecnológico. Se puede considerar que los big data son una colección de conjuntos de datos masivos y complejos que son difíciles de almacenar y procesar utilizando las herramientas tradicionales de gestión de bases de datos y las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. Los principales retos son la captura, el almacenamiento, la gestión, el análisis y la visualización de esos datos.

En cuanto a la estructura de los big data, se puede considerar una colección de valores de datos, las relaciones entre ellos junto con las operaciones o funciones que se pueden aplicar a esos datos.

Hoy en día, las empresas disponen de muchos recursos (las plataformas de medios sociales son las primeras) desde los que pueden capturar cantidades masivas de datos. Ahora, estos datos capturados son utilizados por las empresas para desarrollar una mejor comprensión y una relación más estrecha con sus clientes objetivo. Es importante entender que cada nueva acción del cliente crea esencialmente una imagen más completa del mismo, ayudando a las organizaciones a lograr una comprensión más detallada de sus clientes ideales. Por lo tanto, es fácil imaginar por qué las empresas de todo el mundo se esfuerzan por aprovechar el big data. En pocas palabras, el big data tiene un potencial que puede redefinir un negocio, y las organizaciones que consiguen analizar el big data con eficacia tienen una gran oportunidad de convertirse en líderes mundiales en el ámbito empresarial.

Ejemplos de Big Data

Las tecnologías de Big Data y análisis permiten a su organización ser más competitiva y crecer sin límites. Pero si una organización está capturando grandes cantidades de datos, necesitará soluciones específicas para su análisis, como un Lago de Datos Inteligente. Pero antes, dediquemos un momento a analizar el valor que aporta el Big Data a una empresa.

El término “Big Data” no es nuevo. Para muchas personas este término se asocia directamente con “muchos datos”. Sin embargo, entender esta tecnología de esta manera no es del todo correcto. La tecnología Big Data implica:

También sería un error pensar que todas las áreas de Big Data son de inteligencia empresarial. El Big Data, no está limitado ni definido por los objetivos que se persiguen con esa iniciativa. Sino por las características de los propios datos.

Hoy en día, podemos basar nuestras decisiones en los datos prescriptivos obtenidos a través del Big Data. Gracias a esta tecnología, cada acción de los clientes, competidores, proveedores, etc, generará información prescriptiva que irá desde datos estructurados y fáciles de gestionar hasta información no estructurada y difícil de utilizar para la toma de decisiones.

Arquitectura de la plataforma de Big Data

La arquitectura de Big Data ayuda a diseñar el conducto de datos con los diversos 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 obtener información empresarial. 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.

Capas de datos grandes

Un millón de filas con 100 valores en los que cada valor utiliza 8 bytes de memoria son sólo 800 MB que caben fácilmente en la memoria de la mayoría de los PC, especialmente si son de 64 bits. Intenta que el tipo de cada columna sea lo más compacto posible.

Si tiene muchas más filas, por ejemplo, miles de millones, puede utilizar la memoria fuera de la pila, es decir, archivos mapeados en memoria y memoria directa. Esto puede almacenar más datos de los que tiene la memoria principal mientras mantiene su montón relativamente pequeño. (por ejemplo, 100s de GB fuera de la pila con 1 GB en la pila)

Si quieres almacenar todos los datos en memoria, puedes utilizar una de las implementaciones de Table de Guava, normalmente ArrayTable para tablas densas o HashBasedTable si se espera que la mayoría de las celdas estén vacías. Si no, una base de datos (probablemente con algún sistema de caché como ehcache o terracota) sería una mejor opción.

La mejor opción sería utilizar una base de datos que pueda almacenar un gran número de datos y que sea lo suficientemente rápida para una mayor accesibilidad como ORACLE, MSSQL, MYSQL y cualquier otra base de datos que sea rápida y pueda almacenar una gran cantidad de datos.

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