4 +1 errores que debes evitar en un proyecto Hadoop

Hadoop posee muchos puntos fuertes, pero a pesar de ellos no está exento de dificultades. Las empresas que inician proyectos Hadoop necesitan habilidades especializadas, integración de datos y un presupuesto adecuado. Se debe de tener en cuenta todo esto durante la fase de planificación e implementación. Pero incluso cuando todo esto se ha hecho correctamente, aún hay un gran porcentaje de implementaciones de Hadoop que fallan.

Créditos fotográficos: inmoon

¿Es posible evitar esos fracasos? Para intentar esquivar estos problemas con Hadoop, en este artículo compartiremos los errores más comúnmente cometidos tanto por ejecutivos como por el personal de TI. Además, incluiremos algunas ideas para tratar de evitarlos.

Hadoop a prueba de fallos en 5 claves

Sin que se trate de una lista exhaustiva de los errores que pueden presentarse en un proyecto de Hadoop, en las siguientes líneas reunimos los fallos más comunes que se asocian a esta clase de iniciativas:

1. Migraciones sin plan: el entusiasmo por hacer realidad el traslado al nuevo entorno no debería empañar la realidad. Antes de llevar a cabo una migración es necesario contar con una estrategia. La falta de un plan sólido conduce a retrasos, problemas, desajustes del presupuesto y desalineación con los objetivos. Al plantearse Hadoop, hay que elaborar un caso de negocio donde se tomen en consideración todas las fases del proceso con sus peculiaridades. Un enfoque holístico es el mejor seguro para evitar sorpresas desagradables.
2. Falta de capacidades: no es necesario asociar el objetivo Hadoop con la contratación de un equipo de científicos de datos, sin embargo, hay que tener claro que el conjunto de capacidades que hacen falta para gestionar las bases de datos relacionales dista mucho del set requerido para aprovechar las posibilidades de Hadoop. Es importante conseguir la mejor combinación de talento y tecnología a tiempo.
3. Confundir un data lake con una base de datos corriente: ni el funcionamiento es el mismo ni el propósito de uno y otra tienen tanto que ver. Si bien son elementos importantes para el sistema de inteligencia empresarial, mientras que el lago de datos se orienta a propósitos analíticos, la database tiene un objetivo algo menos sofisticado, de la misma forma que quienes interactuarán con ella no necesitan estar ser perfiles técnicos especializados. Cuando se considere introducir un data lake en el sistema, es necesario tener claro cómo se podrá extraer valor de él.
4. No priorizar las cuestiones de seguridad: a día de hoy, es impensable hablar de Big data o de Hadoop sin hacerlo de ciberseguridad. No hay que esperar al momento de la ejecución, sino que las cuestiones relativas a la protección de datos deben resolverse antes del inicio del proyecto Hadoop. Autorizaciones de acceso, autenticaciones, auditorías, rastreo y control, cumplimiento de la normativa de protección de la información y mejores prácticas son el punto de partida.

Por último, no hay que perder de vista el hecho de que la escalabilidad a bajo coste de Hadoop es una razón de peso para que las organizaciones se deciden a considerar este tipo de proyectos, pero, pese al ahorro que implica, existen otros gastos. La inversión que suele descuidarse más a menudo en los presupuestos es la relacionada con los recursos especializados, la replicación de datos y su compresión o las necesidades de gestión asociadas al Big Data. No hay que olvidarse de tener en cuenta estas variables al calcular la rentabilidad del proyecto Hadoop.