El valor de la gestión de datos

Los pilares de la gestión del big data y arquitectura big data

Posted on Mon, Feb 18, 2019

Para que podamos llevar a cabo una buena gestión del Big Data es fundamental que el equipo de expertos realice un proceso de creación de datos cuyas características principales sean la escalabilidad, la inteligencia y la flexibilidad. Dentro de este contexto, hay que tener en cuenta que para la correcta gestión de la arquitectura big data debemos fijarnos en varios pilares esenciales que serán los que marquen esta gestión en el futuro. ¿De qué pilares estamos hablando?

 

Arquitectura big data

La integración

Para integrar de manera adecuada el Big Data en nuestra empresa, se deben llevar a cabo una serie de acciones que condicionen la correcta gestión de todos los datos que estamos administrando. Destaca el uso de todas las herramientas que debemos tener disponibles para que el acceso que tengamos a esos datos sea lo más rápido posible. Así mismo, dichos datos deben estar conectados de forma universal, lo que nos permitirá tener acceso completo a todos ellos, aunque puedan provenir de diversas fuentes.

Por supuesto, también es importante aprovechar todas las estructuras que tenemos disponibles en el hardware y debemos centralizar la gestión y el gobierno de esos datos. No se nos puede olvidar comentar que dentro de este proceso otra de las acciones fundamentales es darle prioridad a los datos que tenemos disponibles según el uso que vayamos a darles. Para conseguir este objetivo tendremos que dividir toda esa información en departamentos funcionales conocidos como Staging Areas.


Calidad

Tras la integración del Big Data es necesario tener en cuenta la calidad de los datos que administramos, puesto que esta debe ser automatizada para que así se pueda mejorar el gobierno de los datos, siempre teniendo en cuenta que esa información se va a encontrar dentro del contexto en el que se mueva el negocio en cuestión. La calidad es otro de los pilares fundamentales del Big Data, permitiéndonos gestionar mejor las relaciones de los datos y darle importancia a los datos maestros.


Seguridad

Para conseguir la mejor seguridad dentro del Big Data podemos llevar a cabo diferentes acciones de gran utilidad. Los expertos se decantan por medidas de seguridad para el acceso a esos datos como la autenticación, el sistema de cifrado o el enmascaramiento de la información. Actualmente, una de las medidas más extendidas es la tokenización, que consiste en sustituir los datos que son más sensibles por otros de menor importancia y de esta manera mantener los primeros seguros al 100%.


¿Cómo es la arquitectura del Big Data?

Esta se crea a partir de tres capas teniendo en cuenta los requisitos tecnológicos que deben cumplir cada una de ellas. Nos encontramos con una primera capa que se centra en el análisis y la visualización de los datos, obteniendo una gran relevancia. La segunda capa es la de la gestión del Big Data y la tercera se usa para el almacenamiento. Lo normal es que las entidades pongan el punto de mira en la primera y la tercera capa, aunque hay que decir que la segunda también es muy importante y que se debería tener mucho más en cuenta. ¿Qué podemos encontrar en cada capa?


Primera capa

Es la del análisis del Big Data que se lleva a cabo a través de múltiples acciones. De esta manera se visualizarán los datos primero y se utilizarán herramientas como análisis predictivos, estadísticas más avanzadas y la tecnología de Aprendizaje Automático.


Segunda capa

En la gestión entran tres pilares: integración de datos, gobierno y la seguridad. Es necesario incorporar los datos que tengan un mayor rendimiento, procesándolos de manera optimizada, asegurándose de que sean escalables y por supuesto, que se implementen con la mayor flexibilidad. Por su parte, el gobierno de datos se va a centrar en la preparación de toda la información que administramos, asegurándose que tiene la máxima calidad. Se le otorgará un linaje a esos datos y habrá que detectar todas las relaciones que presentan entre ellos. Finalmente, la seguridad se utiliza para analizar los riesgos, tener controlados los datos sensibles y protegerlos todo lo posible con una política de protección máxima.


Tercera capa

Se relaciona con el procesamiento y el almacenamiento de los datos, no utilizándose para ello el sistema SQL, sino Hadoop o MPP, el sistema de procesamiento paralelo masivo. Del correcto uso de las tres capas y de la aplicación de estos conocimientos en el día a día de la empresa dependerá que los negocios puedan gestionar el big data de una manera exitosa.

 

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Topics: Big Data