La evolución constante del mundo tecnológico ha tenido un impacto impresionante en los negocios. En la actualidad, las empresas generan cantidades gigantescas de datos por segundo. Cada operación interna o comercial representa una ventaja para aprender y descubrir conocimiento de valor estratégico. El Big Data, es una de las formas de poder estar en ventaja en términos estratégicos.
Los modelos de gestión empresarial apoyados en el conocimiento de los datos, han crecido gracias a la capacidad de analizar cada vez más datos. A continuación conocerás más sobre los Pipelines de Big Data y sus principales características.
Pipelines de Big Data
Los pipelines de Big Data son soluciones de especial relevancia para las empresas. Estos modelos, funcionan de forma similar a las soluciones ETL tradicionales y gracias a ellos se pueden gestionar y analizar conjuntos de datos semi estructurados, estructurados y no estructurados. Sus características flexibles en cuanto a las fuentes de datos nos permiten realizar transformaciones y cargas de datos de diferentes almacenes de datos e inclusive, estos pueden nutrirse desde un Data Lake.
La diferencia más importante entre los pipelines de Big Data y los Pipelines de datos regulares es que los de Big Data tienen capacidad y flexibilidad para transformar volúmenes de datos muy grandes. Un Pipeline de Big Data puede procesar datos en secuencias, lotes u otros métodos de forma escalable manteniendo su eficacia.
Características de un Pipeline de Big Data
A continuación podrás conocer las principales características que debe poseer un pipeline de Big Data.
Arquitectura escalable basada en cloud
Los pipelines de Big Data deben poseer arquitectura escalable en cloud debido a las características de procesamiento de datos. Los usuarios necesitan contar con una capacidad de escalamiento automática del almacenamiento y de los recursos informáticos para analizar datos. Los pipelines de Big Data tienen la capacidad de albergar arquitecturas de datos en las que se pueden distribuir los recursos en clústers independientes. Esto permite que se puedan analizar de forma más ágil altos volúmenes de datos.
Arquitectura tolerante a errores
Los fallos en la operación de un pipeline pueden suceder mientras los datos están siendo procesados por las diferentes fases que lo conforman. Para mitigar los impactos en los procesos claves, los pipelines de Big Data se diseñan con arquitectura distribuida que alerta a los usuarios en el caso de algún incidente. Esto permite identificar de forma inmediata el fallo en nodos específicos y que podamos atender de forma directa el error sin alterar o afectar las demás estructuras que integran el pipeline.
Transformación de datos
En la actualidad, los datos semiestructurados y no estructurados representan una mayoría importante dentro de los conjuntos de datos que son recopilados por una empresa. Los pipelines de Big Data tienen la capacidad de poder incluir estos datos dentro de su proceso y transformarlos para poder aprovecharlos en el análisis.
Análisis y procesamiento en tiempo real.
Los pipelines de Big Data deben tener la capacidad de transformar, ingerir y analizar datos en tiempo real para que las empresas puedan encontrar valor en los datos de forma ágil y rápida.
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Importancia de una canalización de Big Data
Los pipelines de Big Data son claves para poder encontrar ventajas estratégicas y acelerar los procesos de toma de decisiones. Estos modelos sistemáticos prevén una transmisión de altos volúmenes de datos, provenientes de diferentes tipos de fuentes para extraer y transformar datos en valor.
Sin embargo el punto más importante es su diferencia con los modelos tradicionales de pipelines de datos, estos pueden gestionar de forma simultánea diferentes procesos análiticos sin que su rendimiento se vea afectado y admiten diferentes tipos de datos.
Ahora que ya sabes las principales características de un pipeline de Big Data, hablemos y trabajemos para que tu empresa pueda disfrutar sus ventajas.
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