Ingesta de datos big data

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Ingesta de datos deutsch

Antecedentes de la investigación: Las instituciones de enseñanza superior generan múltiples formatos de datos procedentes de diversas fuentes en todo el mundo. La capa de ingesta de datos se encarga de recopilarlos y transformarlos para su análisis. La analítica del aprendizaje desempeña un papel fundamental en la toma de decisiones y la selección de una intervención oportuna. La falta de arquitecturas de ingestión de big data adaptadas a los académicos ha provocado varios problemas de implementación.

Métodos: El estudio revisa la literatura existente para examinar las herramientas y los marcos de ingestión de big data e identificar los desafíos de la ingestión de big data. Todavía no se ha establecido un marco optimizado para la aplicación de análisis de aprendizaje en el mundo real en la educación superior mundial. En consecuencia, el proceso de ingesta de big data se enfrenta a los retos de un acceso a los datos ineficiente y complejo, un tiempo de procesamiento lento y problemas de seguridad asociados a la transferencia de datos al sistema. La arquitectura de ingestión de datos propuesta se basa en la revisión de la literatura reciente y adapta las mejores prácticas, directrices y técnicas internacionales para satisfacer la demanda de los problemas actuales de ingestión de big data.

Ingesta del explorador de datos de Azure

El análisis de big data se ha convertido en una parte integral del arsenal competitivo de las empresas actuales. Dado que el almacén de datos Hadoop es ahora la tecnología estándar de facto de la industria para impulsar el análisis de big data, los diferenciadores clave entre las empresas competidoras son el contenido del inventario de big data de cada competidor y las aplicaciones de análisis que crean sobre Hadoop. Un diferenciador casi tan importante en el panorama competitivo de big data y Hadoop es la eficacia con la que una organización aborda el reto de la ingestión de big data en el entorno Hadoop. Las organizaciones necesitan procesos eficientes de ingestión de big data que permitan programas ágiles de análisis. Con estos procesos, pueden cumplir con los requisitos cambiantes del negocio y producir inteligencia empresarial oportuna basada en los datos más frescos posibles.

Una vez que los datos se ingieren y aterrizan en Hadoop, el departamento de TI suele seguir luchando por crear almacenes de datos analíticos utilizables. Los métodos tradicionales exigen que los programadores de ETL expertos en Hadoop codifiquen manualmente los distintos pasos, como la transformación de los datos, la creación de estructuras SQL de Hive y la conciliación de las inserciones, actualizaciones y eliminaciones de datos para evitar bloqueos e interrupciones a los usuarios. La carga administrativa que supone garantizar la exactitud y la coherencia de los datos puede retrasar e incluso acabar con los proyectos de análisis.

Canalización de grandes datos

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.

Marco de ingesta de datos

Las empresas están experimentando un gran cambio en el que las operaciones comerciales se están volviendo predominantemente intensivas en datos. Según los estudios, cada día se crean más de 2,5 quintillones de bytes de datos. Este ritmo sugiere que el 90% de los datos del mundo se han generado sólo en los últimos dos años. Gran parte de este enorme crecimiento de los datos está alimentado por las economías digitales que dependen de una multitud de procesos, tecnologías, sistemas, etc. para realizar operaciones B2B.

La gigantesca evolución de los datos estructurados, no estructurados y semiestructurados se denomina Big data. El procesamiento óptimo de los Big data ayuda a las empresas a producir conocimientos más profundos y a tomar decisiones más inteligentes mediante una interpretación cuidadosa. Arroja luz sobre los clientes, sus necesidades y requisitos que, a su vez, permiten a las organizaciones mejorar su marca y reducir la pérdida de clientes. Sin embargo, debido a la presencia de cuatro componentes, la obtención de información procesable a partir de Big data puede ser desalentadora. Estos son los cuatro parámetros de Big data:

Las 4V de Big data inhiben la velocidad y la calidad del procesamiento. Esto conduce a fallos en las aplicaciones y a la interrupción de los flujos de datos de la empresa, lo que se traduce en pérdidas de información incomprensibles y en dolorosos retrasos en las operaciones empresariales de misión crítica. Además, se desperdicia una enorme cantidad de tiempo, dinero y esfuerzo al descubrir, extraer, preparar y gestionar conjuntos de datos erróneos. Además, las empresas no son capaces de reconocer las nuevas realidades del mercado ni de aprovechar las oportunidades que éste ofrece.

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