La gestión de big data es la organización, administración y gobernanza de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
El objetivo de la gestión de big data es garantizar un alto nivel de calidad y accesibilidad de los datos para las aplicaciones de análisis de big data y de inteligencia empresarial. Las corporaciones, agencias gubernamentales y otras organizaciones emplean estrategias de administración de big data para ayudarlas a lidiar con grupos de datos de rápido crecimiento, que generalmente involucran muchos terabytes o incluso petabytes almacenados en una variedad de formatos de archivo. La gestión eficaz de big data ayuda especialmente a las empresas a localizar información valiosa en grandes conjuntos de datos no estructurados y semiestructurados de diversas fuentes, incluidos registros de detalles de llamadas, registros del sistema, sensores, imágenes y sitios de redes sociales.
La mayoría de los entornos de big data van más allá de las bases de datos relacionales y las plataformas de almacenamiento de datos tradicionales para incorporar tecnologías adecuadas para procesar y almacenar formas de datos no transaccionales. El creciente enfoque en la recopilación y análisis de big data está dando forma a nuevas plataformas y arquitecturas de datos que a menudo combinan almacenes de datos con sistemas de big data.
Como parte del proceso de gestión de big data, las empresas deben decidir qué datos deben conservarse por motivos de cumplimiento, qué datos pueden eliminarse y qué datos deben analizarse para mejorar los procesos comerciales actuales o proporcionar una ventaja competitiva. Este proceso requiere una clasificación de datos cuidadosa para que, en última instancia, se puedan analizar conjuntos de datos más pequeños de forma rápida y productiva.
Principales desafíos en la gestión de big data
Los macrodatos suelen ser complejos; además de su volumen y variedad, a menudo incluyen datos de transmisión y otros tipos de datos que se crean y actualizan a gran velocidad. Como resultado, el procesamiento y la gestión de macrodatos son tareas complicadas. Para los equipos de administración de datos, los mayores desafíos que enfrentan las implementaciones de big data incluyen los siguientes:
- Manejo de grandes cantidades de datos. Los conjuntos de macrodatos no tienen por qué ser necesariamente grandes, pero normalmente lo son y, en muchos casos, son enormes. Además, los datos se distribuyen con frecuencia en diferentes plataformas de procesamiento y repositorios de almacenamiento. La escala de los volúmenes de datos que suelen estar implicados dificulta la gestión de todos los datos de forma eficaz.
- Solucionar problemas de calidad de datos. Los entornos de big data a menudo incluyen datos sin procesar que aún no se han limpiado, incluidos datos de diferentes sistemas de origen que pueden no ingresarse o formatearse de manera consistente. Eso hace que la gestión de la calidad de los datos sea un desafío para los equipos, que necesitan identificar y corregir errores, variaciones, entradas duplicadas y otros problemas en los conjuntos de datos.
- Integrar diferentes conjuntos de datos. De manera similar al desafío de administrar la calidad de los datos, el proceso de integración de datos con big data se complica por la necesidad de reunir datos de varias fuentes para usos analíticos. Además, los enfoques tradicionales de integración de extracción, transformación y carga (ETL) a menudo no son adecuados para big data debido a su variedad y velocidad de procesamiento.
- Preparación de datos para aplicaciones analíticas. La preparación de datos para análisis avanzados puede ser un proceso largo y los macrodatos lo hacen aún más desafiante. Los conjuntos de datos brutos a menudo deben consolidarse, filtrarse, organizarse y validarse sobre la marcha para aplicaciones individuales. La naturaleza distribuida de los sistemas de big data también complica los esfuerzos para recopilar los datos necesarios.
- Garantizar que los sistemas de big data puedan escalar según sea necesario. Las cargas de trabajo de big data requieren una gran cantidad de recursos de procesamiento y almacenamiento. Eso puede afectar el rendimiento de los sistemas de big data si no están diseñados para ofrecer la capacidad de procesamiento requerida. Sin embargo, es un acto de equilibrio: la implementación de sistemas con un exceso de capacidad agrega costos innecesarios para las empresas.
- Gobernando conjuntos de macrodatos. Sin una supervisión suficiente de la gobernanza de los datos, es posible que los datos de diferentes fuentes no estén armonizados y que los datos confidenciales se recopilen y utilicen de manera incorrecta. Pero gobernar los entornos de big data crea nuevos desafíos debido a los datos no estructurados y semiestructurados que contienen, además de la frecuente inclusión de fuentes de datos externas.
Mejores prácticas para la gestión de big data
Si se hace bien, la gestión de big data prepara el escenario para iniciativas analíticas exitosas que pueden ayudar a impulsar una mejor toma de decisiones comerciales y planificación estratégica en las organizaciones. Aquí hay una lista de las mejores prácticas para adoptar en los programas de big data para ponerlos en el camino correcto:
- Desarrolle una estrategia detallada y una hoja de ruta por adelantado. Las organizaciones deben comenzar por crear un plan estratégico para big data que defina los objetivos comerciales, evalúe los requisitos de datos y mapee las aplicaciones y las implementaciones de sistemas. La estrategia también debe incluir una revisión de los procesos de gestión de datos y las habilidades para identificar cualquier brecha que deba llenarse.
- Diseñar e implementar una arquitectura sólida. Una arquitectura de big data bien diseñada incluye varias capas de sistemas y herramientas que respaldan las actividades de gestión de datos, desde la ingesta, el procesamiento y el almacenamiento hasta el trabajo de calidad, integración y preparación de los datos.
- Manténgase enfocado en los objetivos y necesidades comerciales. Los equipos de administración de datos deben trabajar en estrecha colaboración con científicos de datos, otros analistas y usuarios comerciales para asegurarse de que los entornos de big data satisfagan las necesidades comerciales de información para permitir decisiones más basadas en datos.
- Elimine los silos de datos desconectados. Para evitar problemas de integración de datos y garantizar que los datos relevantes sean accesibles para el análisis, se debe diseñar una arquitectura de big data sin sistemas en silos. También ofrece la oportunidad de conectar silos de datos existentes como sistemas de origen para que puedan combinarse con otros conjuntos de datos.
- Sea flexible en la gestión de datos. Los científicos de datos generalmente necesitan personalizar la forma en que manipulan los datos para el aprendizaje automático, el análisis predictivo y otros tipos de aplicaciones de análisis de big data y, en algunos casos, desean analizar conjuntos completos de datos sin procesar. Eso hace que un enfoque iterativo para la gestión y preparación de datos sea esencial.
- Implemente controles sólidos de acceso y gobernanza. Si bien gobernar el big data es un desafío, es imprescindible, junto con controles robustos de acceso de usuarios y protecciones de seguridad de datos. Eso es en parte para ayudar a las organizaciones a cumplir con las leyes de privacidad de datos que regulan la recopilación y el uso de datos personales, pero los datos bien gobernados también pueden conducir a análisis de mayor calidad y precisión.
Herramientas y capacidades de gestión de big data
Existe una amplia variedad de plataformas y herramientas para administrar big data, con versiones de código abierto y comerciales disponibles para muchas de ellas. La lista de tecnologías de big data que se pueden implementar, a menudo en combinación entre sí, incluye marcos de procesamiento distribuidos Hadoop y Spark; motores de procesamiento de flujo; servicios de almacenamiento de objetos en la nube; software de gestión de agrupaciones; Bases de datos NoSQL; plataformas de data lake y data warehouse; y motores de consulta SQL.
Para permitir una escalabilidad más sencilla y una mayor flexibilidad en las implementaciones, las cargas de trabajo de big data se ejecutan cada vez más en la nube, donde las empresas pueden configurar sus propios sistemas o utilizar ofertas de servicios administrados. Entre los principales proveedores de gestión de big data se incluyen los líderes del mercado de plataformas en la nube AWS, Google y Microsoft, además de Cloudera, Databricks y otros que se centran principalmente en aplicaciones de big data.
Las herramientas de gestión de datos convencionales también son componentes clave para la gestión de big data. Eso incluye software de integración de datos que admite múltiples técnicas de integración, como los procesos ETL tradicionales; un enfoque de ELT alternativo que carga los datos tal cual en sistemas de big data para que se puedan transformar posteriormente según sea necesario; y métodos de integración en tiempo real, como la captura de datos de cambios. También se utilizan habitualmente herramientas de calidad de datos que automatizan la creación de perfiles, la limpieza y la validación de datos.