El valor de la gestión de datos

Big Data Hadoop: cómo reducir costes con los grandes datos

Posted on Wed, Nov 7, 2018

¿Recuerdas el procesamiento y almacenamiento de datos antes de Big Data Hadoop? Los entornos tradicionales de almacenamiento de datos han ido transformándose como reacción ante los crecientes volúmenes y la amplia variedad de datos que llegan desde la nube, los dispositivos móviles, las redes sociales, los objetos conectados y otras fuentes.

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A medida que los datos siguen creciendo las empresas deben buscar la forma de resolver problemas tan frecuentes como la degradación del rendimiento en los almacenes, que se van aproximando a su capacidad máxima y requieren de actualizaciones costosas. Sin embargo, una actualización no es la forma más efectiva de administrar un exceso de datos poco utilizados.

Para seguir el ritmo de la explosión de los volúmenes de datos, el propio almacén de datos debe evolucionar. Una estrategia emergente es la optimización del almacén de datos utilizando Big Data Hadoop como un centro de datos de negocio para aumentar la infraestructura de un almacén existente.

 

Big Data Hadoop y la nueva arquitectura de sistemas

Al implementar el marco de trabajo de Hadoop para organizar y procesar datos en bruto o raramente utilizados, se puede reservar el almacén tradicional para obtener información de alto valor a la que los usuarios de negocio necesitan acceder con frecuencia.

Pero este planteamiento requiere de una nueva arquitectura, que será la que haga posible:

  • Acelerar el tiempo de creación de valor.
  • Maximizar la productividad.
  • Reducir los costes.
  • Minimizar el riesgo.

Esta arquitectura de sistemas permite capitalizar el valor de Big Data Hadoop para el negocio, y lo consigue haciendo crecer los almacenes heredados a dos niveles, por un lado, al aumentar su capacidad y, por otro, optimizando su rendimiento.

En este proceso, el marco de trabajo abierto de Hadoop permite el procesamiento y almacenamiento paralelo tolerante a fallos de grandes cantidades de datos multi-estructurados en grupos de servidores de productos básicos de bajo coste. Por ello, podría decirse que Big Data Hadoop es una buena solución para el procesamiento de datos a gran escala, el almacenamiento y los análisis complejos, puesto que, a menudo, sólo requiere del 10% del coste de los sistemas tradicionales.

Pero, aunque Hadoop permite a las empresas reducir los costes de infraestructura, la disponibilidad limitada y el alto coste de los desarrolladores de Hadoop terminan haciendo disminuir su propuesta de valor. Aunque existe una solución.

 

El complemento perfecto para Big Data Hadoop

En 2010, Informatica y Cloudera formaron una sociedad para crear herramientas de integración de datos para Hadoop. Hoy en día, Informatica ofrece un conjunto de herramientas nativas de Hadoop que cubren las siguientes necesidades:

  • Desarrollo y ejecución sin código de ETL.
  • Flujos de calidad de datos.
  • Integración de datos.

Con esta nueva tecnología las empresas han mejorado notablemente la productividad de los desarrolladores, al mismo tiempo que se han logrado eliminar los errores asociados a la codificación manual.

Aprovechar esta oportunidad permite optimizar los almacenes de datos utilizando Big Data Hadoop como un centro de datos empresarial, lo que supone los siguientes beneficios:

  • Ampliar la infraestructura de manera rentable para admitir volúmenes de datos ilimitados y recursos especializados disponibles para reducir los costes operativos.
  • Poder admitir prácticamente todos los tipos de datos, de fuentes internas y externas.
  • Habilitar metodologías ágiles con esquemas de lectura, creación rápida de prototipos, entornos de desarrollo visual impulsados por metadatos y herramientas de colaboración.

A estas ventajas hay que sumar las relativas al entorno de desarrollo visual de Informatica, que facilita a las empresas reutilizar las habilidades existentes para proyectos de Big Data Hadoop sin capacitación adicional, lo que aumenta sustancialmente el retorno de la inversión.

 

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Topics: Big Data