Un modelo de arquitectura multicapas escalonado para Big Data

Autores/as

  • Sonia Ordóñez Salinas Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá
  • Alba Consuelo Nieto Lemus Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá

DOI:

https://doi.org/10.18046/syt.v14i37.2257

Palabras clave:

Big data, data warehouse, arquitectura multicapas escalonada, datos no estructurados repetitivos, datos no estructurados no repetitivos, hadoop, mapreduce, noSql.

Resumen

Debido a la necesidad del análisis para los nuevos tipos de datos no estructurados, repetitivos y no repetitivos, surge Big Data. Aunque el tema ha sido extensamente difundido, no hay disponible una arquitectura de referencia para sistemas Big Data que incorpore el tratamiento de grandes volúmenes de datos en bruto, agregados y no agregados ni propuestas completas para manejar el ciclo de vida de los datos o una terminología estandarizada en ésta área, menos una metodología que soporte el diseño y desarrollo de dicha arquitectura. Solo hay arquitecturas de pequeña escala, de tipo industrial, orientadas al producto, que se reducen al alcance de la solución de una compañía o grupo de compañías, que se enfocan en la tecnología, pero omiten el punto de vista funcional. El artículo explora los requerimientos para la formulación de un modelo arquitectural que soporte la analítica y la gestión de datos estructurados y no estructurados, repetitivos y no repetitivos, y contempla algunas propuestas arquitecturales de tipo industrial o tecnológicas, para al final proponer un modelo lógico de arquitectura multicapas escalonado, que pretende dar respuesta a los requerimientos que cubran, tanto a Data Warehouse, como a Big Data.

Biografía del autor/a

  • Sonia Ordóñez Salinas, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá

    Doctora en Sistemas, Magister en Sistemas y Computación, y Estadística, de la Universidad Nacional de Colombia (Bogotá); e Ingeniera de Sistemas de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Bogotá). Cuenta con amplia experiencia en: métodos estadísticos para transformar texto en grafos; sistemas de recuperación y bases de datos; procesamiento de lenguaje natural, minería de datos y redes sociales. Trabaja actualmente como docente de planta en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas y dirige el grupo de investigación GESDATOS, asociado a la misma universidad.

  • Alba Consuelo Nieto Lemus, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá

    Ingeniera de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia (Bogotá); Magister en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de Los Andes (Bogotá). Cuenta con una amplia experiencia profesional en desarrollo de software, arquitecturas de software, gestión de datos y gestión de la calidad de software, tanto en el sector privado como en el público. Trabaja actualmente como docente de planta en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas y es integrante de los grupos de investigación GESDATOS y ARQUISOFT, asociados a la misma universidad.

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Publicado

2016-08-05

Número

Sección

Artículos de Reflexión