A la hora de administrar, almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos, surge la necesidad de emplear herramientas y técnicas de Big Data. Esto significa que se hace necesario el uso de distintos softwares, frameworks y técnicas para el procesamiento de grandes cantidades de datos. En este contexto, el trabajo con Big Data se simplifica, gracias a una estructura, una arquitectura lógica que cuenta con distintas capas y procesos asociados.

En este artículo vamos a ver qué es la arquitectura en Big Data y cuáles son las capas y procesos asociados a ellas que intervienen. Además, también hablaremos sobre la necesidad de formación específica para aprovechar la gran cantidad de oportunidades laborales que se generan alrededor del Big Data.

Y es que, con un curso de Big Data, podrás formarte para mejorar tu perfil profesional y tus perspectivas laborales. Piensa que se trata de un campo en expansión y que cada vez es más necesario para todo tipo de empresas. Empresas que necesitan tomar mejores decisiones, decisiones basadas en datos, para mejorar sus procesos y sus negocios.

¿Qué es la arquitectura en Big Data?

La arquitectura de Big Data es la base sobre la que se sostiene todo lo que tiene que ver con esta disciplina. Se trata de un sistema general que se emplea para administrar y procesar grandes cantidades de datos, normalmente con fines comerciales.

De este modo, sirve como una especie de modelo de referencia para aportar distintas soluciones a nivel empresarial. Se nutre de diferentes infraestructuras y soluciones e big data definiendo cómo funciona cada una de ellas, tanto los componentes, como las capas y procesos que afectan en cada paso del trabajo en Big Data.

Para entender la arquitectura y el funcionamiento de Big Data y trabajar en este ámbito es imprescindible formarse y renovar conocimientos.

Así, como veremos a continuación, la arquitectura de Big Data se compone o suele constar de cuatro capas lógicas que realizan cuatro procesos principales dentro del trabajo que se realiza con las distintas herramientas que existen para Big Data.

Capas y componentes de la arquitectura Big Data

Estas son las capas y los componentes que intervienen en la arquitectura de Big Data:

• Fuentes de datos. Big Data cuenta con la capacidad para la gestión como para el procesamiento por lotes en tiempo real de todo tipo de datos provenientes de distintas fuentes. Las redes de fuentes de Big Data pueden ser almacenes de datos, sistemas de gestión de bases de datos, dispositivos IoT o aplicaciónes SaaS.
• Administración y almacenamiento. La capa de administración y almacenamiento de la arquitectura de Big Data es la que recibe los datos de las fuentes y los convierte a un formato comprensible para la herramienta de análisis que se está empleando.
• Análisis. La capa de análisis en la arquitectura de Big Data es la que se encarga de enlazarse con las herramientas de análisis, como Apache Hadoop, para extraer los datos relevantes para el interés comercial de la empresa.
• En esta capa se reciben los datos analizados y los manda a la salida que sea pertinente.

Cada una de estas capas tiene una función concreta que se asocia directamente con las fases del Big Data. Por otra parte, además, cada una de estas capas se integra de manera distinta dependiendo del tipo de herramienta parta el análisis de datos que se esté empleando.

¿Cuáles son los procesos en el funcionamiento de la arquitectura?

Además de las capas, en la arquitectura Big Data también intervienen distintos procesos. Vamos a verlos:

• Conexión a las fuentes de datos. Los adaptadores y conectores que se emplean los sistemas de Big Data son capaces de conectarse a todo tipo de fuentes de datos y recibir la información en distintos formatos para su posterior procesamiento.
• Control de datos. El proceso de control de datos en la arquitectura de Big Data hace referencia a todo lo que tiene que ver con la privacidad de estos. Así se trata de crear controles para la privacidad y seguridad de la información que se va a procesar.
• Administración de sistemas. La arquitectura de Big Data cuenta con sistemas y clústeres de ordenadores que son altamente escalables. Sistemas distribuidos a gran escala que pueden monitorizarse constantemente a través de una única consola central.
• Protección y control de calidad. El proceso de protección de los datos y del control de calidad hace referencia a todo lo que se hace para asegurarse de que la información procesada y analizada tiene el valor y calidad necesaria para los objetivos de la empresa que hace uso de la arquitectura de Big Data.

Como puedes ver, tanto los procesos como las capas de la arquitectura Big Data son importantes para todo el proceso, desde la ingesta de los datos hasta su posterior análisis y procesamiento. Como decíamos, además, cada herramienta de Big Data cuenta con posibles variaciones en esta arquitectura y en los procesos implicados. Por ese motivo, la formación es clave para poder trabajar en Big Data.

¡Fórmate en Big Data!

Ahora que conoces las cuatro capas lógicas de la arquitectura Big Data y sus procesos asociados, es probable que te interese profundizar más en este ámbito. Para ello, como decíamos, lo ideal es formarse y especializarse en Big Data. Existen distintas opciones para ello, pero en Tokio School contamos con la ideal para ti.

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