La arquitectura de análisis de big data debe sopesar cuatro elementos.
Al proporcionar acceso a una gama más amplia de información, big data puede ayudar a los analistas de datos y a los usuarios empresariales a generar conocimientos analíticos. Las aplicaciones exitosas de análisis de big data revelarán tendencias y patrones para informar mejor la toma de decisiones y señalarán nuevas oportunidades de generación de ingresos y formas de mantener su negocio por delante de sus competidores. Pero primero, las empresas a menudo necesitan mejorar su infraestructura de TI existente y sus procesos de gestión de datos para soportar la escala y complejidad de las arquitecturas de big data.
Los sistemas Hadoop y las bases de datos NoSQL se han convertido en herramientas importantes para gestionar entornos de big data. Sin embargo, en muchos casos, las empresas utilizan sus instalaciones de almacenamiento de datos existentes o una combinación de tecnologías antiguas y nuevas para gestionar los grandes datos que fluyen hacia sus sistemas.
No importa qué tipo de tecnología de big data implemente una empresa, hay algunos factores comunes que se deben considerar para garantizar un marco eficaz para el análisis de big data. Antes de embarcarse en un proyecto de big data, es especialmente importante observar el panorama más amplio de los nuevos requisitos de datos que el proyecto tendrá que afrontar. Examinemos cuatro factores a considerar.
Precisión de los datos
Los profesionales de BI y gestión de datos deben estar familiarizados con los problemas de calidad de los datos. Muchos equipos de análisis y BI se esfuerzan por garantizar la validez de los datos y convencer a los usuarios empresariales de que confíen en la precisión y confiabilidad de los activos de información. Las hojas de cálculo, o software de hojas de cálculo, ampliamente utilizadas como bibliotecas para análisis personalizados, pueden compensar la desconfianza en los datos: la capacidad de Excel para almacenar y manipular datos analíticos crea un entorno que admite capacidades analíticas de autoservicio, pero puede no inspirar confianza en los resultados entre otros usuarios. . Los almacenes de datos, junto con las herramientas de integración y calidad de datos, pueden ayudar a generar confianza al proporcionar procesos estandarizados para administrar BI y datos analíticos. Sin embargo, debido al creciente volumen de datos y al creciente número de tipos de datos, especialmente cuando se trata de una combinación de datos estructurados y no estructurados, aumentará la dificultad de implementar big data. Para el éxito de las implementaciones de big data y el uso de marcos analíticos, es importante establecer estándares para evaluar la calidad de los datos y actualizarlos para manejar conjuntos de datos más grandes y diversos.
Idoneidad del almacenamiento
El requisito principal de un almacén de datos es la capacidad de procesar y almacenar grandes conjuntos de datos. Pero no todos los almacenes de datos cumplen con este requisito. Algunos están optimizados para el procesamiento de consultas complejas, mientras que otros no. Y en muchas aplicaciones de big data, en comparación con los sistemas de transacciones, debido a la adición de datos no estructurados y el rápido crecimiento de la creación y recopilación de datos, es necesario utilizar tecnologías Hadoop y NoSQL para mejorar el almacén de datos. Para una organización que quiere adquirir y analizar big data, no basta con tener capacidad de almacenamiento; lo importante es dónde deben colocarse los datos para que puedan transformarse en información útil para los científicos de datos y otros usuarios.
Rendimiento de las consultas
El análisis de big data se basa en la capacidad de procesar y consultar datos complejos de manera oportuna. Un buen ejemplo es una empresa que desarrolló un almacén de datos para mantener los datos recopilados de los medidores de energía. Durante las evaluaciones de productos, el sistema de un proveedor tenía la capacidad de procesar 7 millones de registros en 15 minutos, mientras que otra empresa podía procesar hasta 300.000 registros al mismo tiempo. Encontrar la infraestructura adecuada para respaldar una rápida disponibilidad de datos y consultas de alto rendimiento puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso.
Estabilidad
Con el crecimiento de los volúmenes y tipos de datos en muchas organizaciones, las plataformas de big data deben construirse pensando en el futuro. Es necesario considerar y verificar de antemano si la tecnología de big data que se está evaluando puede escalar al nivel requerido por la evolución de las necesidades. Esto va más allá de la capacidad de almacenamiento para incluir el rendimiento, especialmente para las empresas que ingieren datos de redes sociales, sensores, archivos de registro del sistema y otras fuentes no transaccionales como una extensión de sus datos comerciales.
El análisis de conjuntos de datos diversos y complejos requiere una arquitectura de big data potente y resistente. Al considerar estos cuatro factores al planificar proyectos, las organizaciones pueden determinar si ya cuentan con los programas de análisis para manejar big data tan exigentes o si se necesitan procesos adicionales de software, hardware y gestión de datos para lograr sus objetivos de big data.
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