BIG DATA EN MINUTOS: TODO LO QUE NECESITA SABER

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El término ‘big data’ representa los grandes conjuntos de datos inmanejables

El principal activo del mundo tecnológico actual es Big Data. Cuando la pandemia de Covid-19 golpeó la economía y el espacio de trabajo, y empujó a todos a hacer un profesionalismo remoto, el big data fue el complemento. Big data abrió el camino y aceleró la estrategia de trabajo sin pausa.

Los grandes conjuntos de datos que deben recopilarse, organizarse y procesarse se denominan de forma poco profesional big data. El problema de la sobrecarga de datos no es nuevo. Pero la tecnología ha aportado una solución al caos creciente en el sector de la informática.

¿Qué es Big Data?

Los macrodatos  se refieren básicamente a un gran conjunto de datos o la categoría de estrategias y tecnologías informáticas que se utilizan para manejar grandes conjuntos de datos. Define datos estructurados y no estructurados que inundan una empresa a diario. El big data es el alto potencial de una empresa que utiliza información y análisis para predecir el futuro y detectar soluciones y respuestas precisas, y tomar decisiones acertadas.

Los grandes datos desbordados se almacenan en varias computadoras. El almacenamiento del conjunto de datos difiere de las organizaciones en su capacidad y estrategia para mantenerlo.

Historia de big data

El término ‘big data’ representa los grandes conjuntos de datos que son inmanejables. Sorprendentemente, no es la cantidad de datos lo que se tiene en cuenta cuando un mecanismo de IA la valora. Las características de los datos son proporcionadas por las técnicas utilizadas por los empleados y la entrada de tecnología para adquirir un resultado rentable.

El concepto de datos grandes ganó en toda la gama de reconocimiento en la década de 2000, cuando  el analista de la industria de Gartner Doug Laney  articula la definición ahora-corriente principal de  grandes volúmenes de datos como las tres V . Distinguió las tres V de otros procesos de datos.

Volumen

La recopilación de fuentes, incluidas las transacciones comerciales,  los dispositivos inteligentes (IoT) , los equipos industriales, los videos, las imágenes, las redes sociales y mucho más, se recopilan en forma de datos. Dado que el almacenamiento sería pesado, se convierte en un desafío de sondeo, asignación y coordinación de recursos de grupos de computadoras. La invasión tecnológica del clúster que divide los grandes datos en pequeños fragmentos para su administración y algoritmos se hizo notoria.

Velocidad

No se puede detener la adición de datos. Todos los días, se agregan millones de entradas de datos a un flujo que se masajea, procesa y analiza aún más para mantenerse al día con la afluencia de nueva información y mostrar información valiosa temprano cuando es más importante.

El tiempo y la velocidad de entrada de datos juegan un papel importante. Las organizaciones esperan que los datos estén en tiempo real para obtener información y actualizar la comprensión actual del sistema. Pero para hacer frente a la entrada rápida, la organización necesita sistemas robustos con componentes y almacenamiento de alta disponibilidad para protegerse contra fallas a lo largo de la canalización de datos.

Variedad

Las entradas de datos están en todo tipo de formatos. Un inconveniente de los macrodatos es que la amplia gama de datos que se procesan y su calidad relativa se mezclan. Los datos provienen de diversas fuentes, como aplicaciones, registros de servidor, feeds de redes sociales y otras API externas como sensores de dispositivos físicos y de otros proveedores. Vienen en forma de documentos de texto no estructurados, correos electrónicos, videos, audio, datos de cotizaciones bursátiles y transacciones financieras. Un archivo de texto se almacena de forma similar a una imagen de alta calidad. Casi todas las transformaciones de datos y cambios en los datos sin procesar ocurrirán en la memoria en el momento del procesamiento.

Después de calcular tres V, varias organizaciones comenzaron a descubrir que hay más en big data. Han agregado dos dimensiones más a su uso.

Variabilidad: los flujos de datos a menudo son impredecibles, cambian y varían según el amplio rango que poseen. Se necesita una dimensión adicional para diagnosticar y filtrar los datos de baja calidad y procesarlos por separado.

Veracidad: la veracidad se refiere a la calidad de la entrada de datos en tiempo real. Los datos provienen de varias fuentes y es difícil vincular, combinar, limpiar y transformar los datos entre sistemas. La limpieza y clasificación de los datos es importante porque afecta el resultado del análisis de datos. Los datos deficientes arruinan el esfuerzo de los empleados para obtener predicciones de datos.

Valor: adquirir datos y entregar resultados de valor precisos es una lucha cuando la entrada no está organizada. El sistema y el proceso son complejos que se suman a la lucha.

¿Por qué es importante el Big Data?

Los datos adquieren importancia en función de la cantidad de datos que se almacenan y la forma en que se utilizan. Sin embargo, los macrodatos son muy conocidos por sus eficiencias como

•Reducción de costo

• Reducción de tiempo

• Desarrollo de nuevos productos a través de datos almacenados y ofertas optimizadas.

• Toma de decisiones inteligente y precisa

Big data es un proceso cíclico

La mayoría de las soluciones de big data emplean la computación en clúster. Esto conduce al inicio de la invasión tecnológica en el ciclo de vida del análisis de big data.

Computación en clúster

Dado que el principal problema de los  datos de diversas fuentes no se ha resuelto , la computación en clúster juega un papel importante para llenar el vacío. Será difícil para los equipos individuales ordenar los datos por sí mismos. Por eso, las empresas buscan la ayuda de equipos de clúster donde el software combina los recursos de muchas máquinas pequeñas, buscando brindar varios beneficios.

Agrupación de recursos: la combinación y el uso compartido de la CPU, la memoria y los datos grandes se agregan con un propósito beneficioso. Los datos grandes no se pueden almacenar en un solo espacio y será inadecuado para hacerlo.

Alta disponibilidad: las fallas de hardware y software se evitan cuando los datos se comparten en el propósito de almacenamiento. La falla podría afectar el acceso a los datos y el procesamiento, eliminando el concepto de análisis en tiempo real.

Fácil escalabilidad: el sistema puede reaccionar a los cambios en los recursos necesarios sin expandir los recursos físicos en una máquina cuando la escala se realiza de forma horizontal.

La categoría general de movimiento de  datos y su proceso  se puede dividir en cuatro categorías.

Ingestión de datos en el sistema

El primer paso hacia el almacenamiento de datos es la ingestión de datos. El proceso implica tomar datos sin procesar y agregarlos al sistema. Algunos obstáculos que encuentra el sistema durante la entrada son el formato y la calidad de las fuentes de datos. Hay una puerta trasera llamada herramientas de ingestión que podrían usarse para solucionar el problema.

Conservación de los datos almacenados

Persistir significa aprovechar un sistema de archivos distribuido para el almacenamiento de datos sin procesar. La gestión del almacenamiento de datos después de la ingestión para convertirlo en un disco confiable es el almacenamiento de persistencia. La operación ocupa el volumen de datos entrantes, los requisitos de disponibilidad y la capa de computación distribuida para hacer necesarios sistemas de almacenamiento más complejos.

Calcular y analizar datos

El procesamiento más importante tiene lugar al calcular y analizar los datos para obtener un resultado. La capa informática es la parte diversa del sistema, ya que los requisitos y el mejor enfoque conducen a respuestas más precisas a través de un análisis detallado.

Visualizando el resultado

Presentar los datos de una manera atractiva y fácilmente adaptable conducirá a una mejor comprensión. Reconocer las tendencias y los cambios en los datos a lo largo del tiempo suele ser más importante que los valores en sí. Visualizar es el toque final que complementa todo el ciclo de big data.

Muchas organizaciones están adoptando big data para ciertos tipos de cargas de trabajo y lo están utilizando para complementar sus análisis existentes y herramientas comerciales para maximizar los ingresos. Incluso cuando los macrodatos no se adaptan a todos los estilos de trabajo, es importante recopilarlos y almacenarlos por todos los medios. Puede que no sea ahora, pero algún día  los datos almacenados se convertirán en un activo invaluable .

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