El valor de la gestión de datos

Tratamiento de datos de big data en en el Internet de las Cosas

Posted on Sat, Mar 17, 2018

Hasta no hace mucho tiempo, el almacenamiento era costoso y no existía una tecnología adecuada y eficiente para el tratamiento de datos de big data. Pero ahora. los costes de almacenamiento se han abaratado y la disponibilidad de tecnología para procesar Big Data ya es una realidad.

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Créditos fotográficos: chombosan

Con el Internet de las cosas, objetos que normalmente no estarían conectados a Internet pero que tenían potencial para obtener y procesar datos, están ahora equipados con sensores y chips que facilitan la recolección de datos. Y esa información de los dispositivos IoT se acumula en el Big Data.

El tratamiento de datos de ese big data de forma eficiente permite:

  • Tomar decisiones más inteligentes.
  • Desarrollar mejores productos.
  • Obtener información más profunda.
  • Tener un mayor conocimiento.

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  • Posibilitar la obtención de más procesos automatizados con un análisis predictivo y prescriptivo más preciso.

 

El marco arquitectónico Big Data para el tratamiento de datos

Una arquitectura estructurada en capas es la mejor forma de solucionar la complejidad que implica Big Data en cuanto al tratamiento de datos. Cada una de estas capas realiza una función particular, por lo que los datos se van canalizando en función de los requisitos del sistema de procesamiento por lotes o del sistema de procesamiento de flujo.

Para garantizar un flujo seguro de datos, la arquitectura Big Data, debe, al menos constar de las siguientes capas:

  1. Capa de ingestión de datos: esta capa es el primer paso para que los datos procedentes de una variedad de fuentes comiencen su recorrido. Aquí los datos se clasifican los datos en función de su prioridad, lo que hace que el flujo de datos sea uniforme en capas adicionales.
  2. Capa de recopilación de datos: en esta capa, se presta más atención al transporte de datos desde la capa de ingestión al resto de la canalización de datos. Para apoyar el desarrollo de las capacidades analíticas, aquí los componentes están desacoplados.
  3. Capa de procesamiento de datos: al llegar a este nivel, el foco se pone en procesar los datos que han sido recopilados en la capa anterior. Es el primer punto donde puede realizarse la analítica.
  4. Capa de almacenamiento de datos: a este nivel comienzan los grandes retos que big data plantea al tratamiento de datos ya que, el tamaño de los datos con los que se trata aumenta, por lo que es necesario encontrar una solución de almacenamiento eficiente.
  5. Capa de consulta de datos: en esta es la capa se lleva a cabo un procesamiento analítico sólido. El objetivo principal en este punto es reunir el valor de los datos para que sean más útiles para la siguiente capa.
  6. Capa de visualización de datos: éste se considera el nivel más importante de la arquitectura, ya que es en esta capa donde los usuarios de los canales de datos pueden extraer el valor de los datos. Aquí el dato ya es conocimiento y el usuario que accede a él tiene la posibilidad de hacer hallazgos que le conduzcan a la innovación, la toma de una decisión acertada o le den una pista nueva para seguir profundizando en algún concepto en su investigación.

¿Cuentas con una arquitectura que propicie el correcto tratamiento de datos en tu organización?

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Topics: Big Data