Los pilares de la gestión y la arquitectura de datos de Big Data

Para una correcta gestión y arquitectura de datos de Big Data debemos fijarnos en varios pilares esenciales. ¿De qué pilares estamos hablando?


PowerData arquitectura de datos de Big Data

La información abre las puertas a nuevos modelos de negocio y constituye un apoyo estratégico para la toma de decisiones, ¿tiene tu empresa la infraestructura adecuada para poder capitalizar todos los datos disponibles?

El 90% de los datos del mundo se han generado durante los últimos dos años (Deloitte) y esto enfrenta a las empresas al desafío y a la oportunidad de utilizar toda esta información, correctamente capturada y analizada, como un activo clave en las decisiones de su día a día.

 

Para lograr una buena gestión de datos es fundamental que el equipo de expertos realice un proceso de creación que priorice la escalabilidad, la inteligencia y la flexibilidad. Dentro de este contexto es importante tener en cuenta que, para la correcta gestión de una arquitectura de datos o los ya más avanzados data fabrics en la era Data 4.0, se deben tener presente varios pilares esenciales que serán los que marquen esa gestión en el futuro. 

 

 

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Pilares de una gestión y arquitectura de datos

A continuación los pilares fundamentales para que los datos sean accesibles y accionables para su organización:

 

  • Integración

Para integrar de manera adecuada el Big Data en una empresa se deben llevar a cabo una serie de acciones que condicionen la correcta gestión de todos los datos que se están administrando.

Por empezar, es importante asegurarse de contar con las herramientas necesarias para tener disponibles el acceso a esos datos lo más rápido posible. Así mismo, los datos deben estar conectados de forma universal para lograr un acceso completo a todos ellos, aunque puedan provenir de diversas fuentes.

 

PowerData arquitectura de datos de Big Data

 

Por supuesto, también es importante aprovechar todas las estructuras que se tienen disponibles en el hardware y es necesario centralizar la gestión y el gobierno de esos datos. Finalmente, dentro de este proceso hay que darle prioridad a los datos que se tienen disponibles según el uso que vayamos a darles. Para conseguir este objetivo se tendrán 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 se administran para que pueda ser automatizada y así se logre mejorar el gobierno de datos, siempre teniendo en cuenta que esa información se va a encontrar dentro del contexto en el que se mueva el negocio en cuestión. Y permitirá gestionar mejor las relaciones de los datos y darle importancia a los datos maestros.

 

  • Seguridad

Para conseguir la mejor seguridad se pueden llevar a cabo diferentes acciones. 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%.

 

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Arquitectura de datos de Big Data ¿en qué consiste?

Una arquitectura de datos se crea a partir de tres capas teniendo en cuenta los requisitos tecnológicos que deben cumplir cada una de ellas. La primera se centra en el análisis y la visualización de los datos, obteniendo una gran relevancia. La segunda es la correspondiente a la gestión de datos 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? Veamos:

 

  • Primer capa

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

 

  • Segunda capa

En la gestión de datos entran tres pilares: integración, gobierno y seguridad. Es necesario incorporar los datos que tengan un mayor rendimiento, procesarlos 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 tenga 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.

 

  • Tercer capa

Se relaciona con el procesamiento y el almacenamiento de los datos, utilizando para ello el sistema Hadoop o MPP de procesamiento paralelo masivo. 

 

Del correcto uso de cada una de estas tres capas y de la aplicación de estos conocimientos en el día a día de la empresa, dependerá que los negocios puedan gestionar los datos de una manera exitosa.

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Es tiempo de organizar planificadamente cada etapa y cada variable.

 

¿Cómo puede ayudarme PowerData?

 

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