Arquitectura big data: qué es, cómo funciona y qué tipos existen

Hace apenas unos pocos años, apostar por la transformación digital podía ser una opción. Sin embargo, el escenario actual es bien distinto, y lejos de ser una opción, se ha convertido en una necesidad para empresas de todos los tamaños y sectores. Y es que se trata de una fuente de desarrollo para optimizar tanto la vida del usuario como los procesos de las empresas. En este sentido, el Big Data juega un papel primordial, ya que nos permite tomar decisiones de manera objetiva, al estar basadas en información. A gran escala, se traduce en un notable ahorro de costes. Si bien este concepto abarca incontables herramientas, en este artículo nos centraremos en la arquitectura del Big Data.

Por la relevancia actual, todos los perfiles profesionales relacionados con el ámbito digital, y en particular el análisis de datos, están muy demandados en el mercado laboral actual. Si te interesa esta temática y tú también quieres encontrar tu sitio, te recomendamos inscribirte en el Máster en Business Analytics e IA. Conocerás cómo funciona el almacenaje, la gestión y la interpretación de los datos a gran escala.

¿Qué es la arquitectura Big Data?

La arquitectura del Big Data se refiere al conjunto de tecnologías, procesos y recursos que se utilizan para la gestión, almacenaje y análisis de volúmenes de datos muy grandes. Estos no pueden gestionarse por la vía tradicional con herramientas de Big Data o software común, puesto que los datos provienen, además, de diversas fuentes y se encuentran en múltiples formatos. Para poder realizar dichas tareas, se sirve de componentes como el almacenamiento distribuido, el procesamiento paralelo o las herramientas de análisis avanzado.

Si nos vamos a los procesos de estos procesos, podemos hablar de cinco puntos básicos, que son fundamentales para entender la definición de este concepto y todo lo que implica. Son los siguientes:

1. Identificación de los orígenes de los datos.
2. Obtención de los datos.
3. Almacenamiento de los datos.
4. Tratamiento de los datos.
5. Utilización de la información resultante de todos esos datos.

En cuanto a las características de la arquitectura del Big Data, las más relevantes son las que te dejamos a continuación:

• Tolerancia a fallos. El diseño de la infraestructura permite que el sistema siempre se mantenga en funcionamiento, incluso cuando se producen algunos fallos o errores. Si bien algunos procesos o áreas se pueden ver afectados temporalmente, no repercute en la totalidad del sistema.
• Escalabilidad. Implica que, a medida que se incrementa el volumen de datos, se puedan aumentar también con facilidad las capacidades de procesamiento y de almacenamiento de datos.
• Procesamiento distribuido. El tratamiento de los datos se realiza entre diferentes máquinas, con el objetivo de mejorar los tiempos de ejecución y así dotar al sistema de la escalabilidad mencionada.
• Datos distribuidos. Además de en el procesamiento, también se aplica a los datos.
• Localidad del dato. Los datos que se van a trabajar y los procesos que los analizan deben estar cerca. De esta manera, se evitan posibles transmisiones por red que hagan que surjan latencias que repercutirán en los tiempos de ejecución.

Pero, ¿quién se encarga de llevar a cabo todas estas acciones y de garantizar que todos los procesos se realizan correctamente? Existen varios perfiles profesionales, pero el principal es el arquitecto de Big Data. Esta persona se encarga de diseñar la estructura global de la solución y selecciona las tecnologías y herramientas adecuadas para satisfacer los requisitos específicos del proyecto.

Otros perfiles son el ingeniero de datos, que se encarga de la construcción y mantenimiento de las pipelines de datos, para asegurar la ingesta, transformación y carga de la información en el sistema; el científico de datos, que se basa en técnicas estadísticas y algoritmos de machine learning para analizar y extraer conocimiento de los datos, o los ingenieros de almacenamiento o procesamiento de datos, que se enfocan en la implementación y gestión eficiente de sistemas de almacenamiento distribuido y en la optimización de procesos de procesamiento paralelo y distribuido, respectivamente.

Funcionamiento de una arquitectura Big Data

La arquitectura Big Data se estructura en capas que se entrelazan para gestionar, procesar y sacar el máximo provecho de los volúmenes de información con los que se trabaja. Cada capa tiene sus propias funciones especializadas y abarcan desde la recolección inicial hasta el análisis y almacenamiento. Pero lo más importante de todo el proceso, es que todas las capas trabajan de forma conjunta para garantizar la utilidad y la integridad de los datos.

Estas capas son tres:

1a capa: análisis de datos

En esta fase inicial, los datos se obtienen de diversas fuentes y se someten a diferentes procesos de limpieza para centrarse en los que son relevantes y de preparación. Aquí se incluyen el análisis, la transformación y el procesamiento de datos para descubrir patrones, tendencias y relaciones. Se emplean técnicas de análisis exploratorio, minería de datos y estadísticas.

2a capa: data governance y data integration

Esta capa se enfoca en dos aspectos críticos: la gobernanza de datos o Data Governance y la integración de la información o Data Integration. La gobernanza de datos establece políticas, estándares y procedimientos para garantizar la calidad, la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos. En cambio, la integración de datos se encarga de unificar y consolidar la información proveniente de distintas fuentes para asegurar su coherencia y accesibilidad.

3a capa: almacenamiento y procesamiento de datos

En esta etapa, los datos son almacenados en sistemas distribuidos diseñados para manejar grandes volúmenes. Se emplean tecnologías como bases de datos NoSQL, sistemas de archivos distribuidos y plataformas de almacenamiento en la nube. Paralelamente, el procesamiento de datos se lleva a cabo mediante frameworks y herramientas especializadas que permiten realizar operaciones complejas en paralelo, para garantizar siempre la eficiencia y la escalabilidad.

Principales tipologías de arquitectura Big Data

Antes de abordar un proyecto de Big Data, es importante elegir muy bien cómo lo vamos a hacer y a través de qué método. En la actualidad, existen diferentes tipologías de arquitectura, diseñadas para abordar distintas necesidades y casos de uso. Algunas de ellas son:

• Big Data en On-Premise. Se refiere a fijar el Big Data en las instalaciones propias. Es decir, en el hardware que es propiedad de la empresa. Este hardware estará dedicado en exclusiva al procesamiento de estos datos. Por tanto, debe estar capacitado para dar respuesta a todos los procesos en un tiempo establecido. Su ventaja principal es que, al ser local, nadie más puede tener acceso a esos datos. En contrapartida, supone un coste muy elevado, tanto a nivel de conocimiento como de la propia instalación necesaria para ejecutarlo.
• Big Data en la nube. El Big Data en la nube se refiere a la implementación de soluciones y procesos en entornos basados en la nube. En lugar de depender de infraestructuras locales para trabajar con Big Data, se aprovechan servicios y recursos ofrecidos por proveedores de servicios en la nube. Las ventajas principales son la escalabilidad, la flexibilidad y la accesibilidad. Además, se reduce la carga operativa y los costes asociados con la gestión de infraestructuras físicas.
• Big Data híbrido. Esta opción combina los dos métodos anteriores. Así, el Big Data híbrido fusiona la gestión de datos a gran escala tanto en entornos locales como en la nube. Se utiliza una combinación de recursos locales (on-premise) y servicios en la nube para satisfacer las necesidades de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Esta estrategia permite aprovechar las ventajas de ambos entornos y abordar de manera más efectiva los inconvenientes de cada opción.

La arquitectura Big Data es hoy en día esencial para la toma de decisiones y la innovación en diferentes sectores. Su capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos, procesarlos y extraer insights de valor impulsan los avances en inteligencia artificial, análisis predictivo y personalización de servicios. Por tanto, permite a las empresas obtener ventajas competitivas. 

De cara al futuro, su relevancia seguirá creciendo, en particular por la integración de tecnologías emergentes y la adopción de modelos híbridos. Si no quieres quedarte atrás, comienza hoy con tu formación educativa.