Para que podamos llevar adelante una buena administración de Big Data es fundamental que el equipo de expertos lleve a cabo un procedimiento de creación de datos cuyas principales características son la escalabilidad, la inteligencia y la flexibilidad. En este contexto, se debe prestar atención que para la correcta administración de la arquitectura de big data debemos mira varios pilares esenciales quiénes serán los que marquen esta administración en el futuro. ¿De qué pilares estamos hablando?
La integración
Para integrar correctamente el Big data en nuestra compañía, una serie de acciones que condicionan la correcta administración de todos los datos que estamos gestionando. Destaca el uso de todas las herramientas que debemos tener disponibles para que el acceso que tengamos a estos datos sea lo más rápido factible. Asimismo, dichos datos deben estar conectados universalmente, lo que nos permitirá tener pleno acceso a todos ellos, aún cuando puedan provenir de distintas fuentes.
Eso sí, además es esencial aprovechar todas las estructuras que tenemos disponibles en el hardware y debemos centralizar la administración y el gobierno de esos datos. No podemos olvidar comentar que dentro de este procedimiento otra de las acciones fundamentales es dar prioridad a los datos que tenemos disponibles según el uso que les vayamos a dar. Para obtener este objetivo tendremos que dividir toda esta información en departamentos funcionales conocidos como Staging Areas.
Calidad
Tras la integración de Big Data, es necesario prestar atención la calidad de los datos que gestionamos, puesto que esta debe ser automatizado para que se pueda mejorar la gobernanza de los datos, siempre teniendo en cuenta que esta información se encontrará dentro del contexto en el que opera el negocio en cuestión. La calidad es otro de los pilares fundamentales del Big Data, que nos posibilita administrar mejor las relaciones de datos y dar relevancia a los datos maestros.
Seguridad
Para lograr la mejor seguridad dentro de Big Data podemos hacer diferentes acciones muy útiles. Los expertos optan por medidas de seguridad para ingresar a estos datos como la autenticación, el cifrado o el enmascaramiento de la información. En este momento, una de las medidas más extendidas es la tokenización, que se trata de reemplazar los datos más sensibles por otros menos importantes y así mantener los primeros 100% seguros.
¿Cómo es la arquitectura de Big Data?
Esto se crea a partir de tres capas teniendo en cuenta los requerimientos tecnológicos que cada uno de ellos debe cumplir. Nos encontramos con una primera capa que se centra en el análisis y visualización de los datos, obteniendo una gran importancia. La segunda capa es la de la administración de Big Data y la tercera se utiliza para el almacenamiento. Regularmente, las entidades se enfocan en la primera y tercera capa, aún cuando hay que decir que la segunda además es muy importante y que hay que tener mucho más en cuenta. ¿Qué podemos hallar en cada capa?
Primera capa
Es el análisis de Big Data que se hace por medio de múltiples acciones. De esta manera Los datos se mostrarán primero y se utilizarán las herramientas. como análisis predictivo, estadísticas más avanzadas y tecnología de aprendizaje automático.
Segunda capa
Hay tres pilares en la administración: integración de datos, gobernanza y seguridad. Es necesario incorporar los datos que disponen un mayor rendimiento, procesándolos de forma optimizada, asegurándose de que sean escalables y desde luego, que se implementen con la mayor flexibilidad. Por su parte, la gobernanza de datos se centrará en la preparación de toda la información que gestionamos, asegurándonos de que tenga la máxima calidad. A estos datos se les brindará un linaje y habrá que detectar todas las relaciones entre ellos. Por último, la seguridad se utiliza para analizar riesgos, mantener bajo control los datos sensibles y protegerlos al máximo con una política de máxima protección.
Tercera capa
Se relaciona con procesamiento y almacenamiento de datos, no usando el sistema SQL, sino Hadoop o MPP, el sistema de procesamiento paralelo masivo. El uso correcto de las tres capas y la aplicación de este conocimiento en el día a día de la compañía dependerá de si las compañías pueden administrar con éxito Big Data.
