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Arquitectura y Gobierno

de Big Data

Presentan:

Ramírez Velázque Mariela

Reyes Estrada María Fernanda

La Arquitectura de Big Data

Se compone de dos categorías:

  • Arquitectura de Big Data
  • Gobierno de Big Data

Arquitectura de Big Data, según Sunil Soares

Metadatos

Es la información que describe las características de cualquier dato y sus relaciones con otros datos críticos que la gente gestiona.

Tales como su nombre, posición, importancia del cliente, calidad o valor para la empresa.

Analítica de Big Data

Herramientas de analítica deben contemplar:

Bibliografía

Seguridad y Privacidad de Big Data

  • Big Data

Ánalisis de grandes de grandes volúmenes de datos en organizaciones

Luis Joyanes Aguilara, 2013

Protege y bloquea el acceso no autorizado a los datos sensibles.

Herramientas que IBM ofrece:

  • Enmascaramiento de datos sensibles con información real y precisa
  • Monitorización de actividades de bases de datos se realiza en datos sensibles o usuarios determinados

Responden a las preguntas clave:

  • ¿Qué?
  • ¿Cuándo?
  • ¿donde?

De cada transacción.

Administración de los datos Maestros

Cloud Computing

  • Se refieren a los datos de una empresa con un valor estratégico en la organización, pueden ser datos de clientes, productos, pacientes, partes, cuentas, proveedores, posiciones y sitios web, activos…..
  • Ayudan al análisis de sentimientos de los clientes y de los grupos de interés de la empresa (stakeholders).

Fuentes de Big Data

  • Amazon Web Services proveedor líder en Cloud Computing, ofrece un marco de trabajo Hadoop integrado en su servicio Amazon Elastic MapReduce.
  • Google Cloud Plataform permite construir aplicaciones y almacenar grandes volúmenes de datos.
  • GreenPlum facilita la integración de big data y cloud.

Gracias!!!

Se producen de numerosas fuentes de datos.

  • Datos tradicionales de empresas
  • Datos generados por máquinas (M2M) y de internet de las cosas
  • Datos sociales
  • Datos de biometría y genética
  • Datos personales

Plataformas de Analítica de Big Data

Ciclo de vida de los Big Data

La gestión de ciclo de vida es un proceso y metodología para administrar la información.

  • Comienza desde su creación hasta su disposición para el usuario
  • Debe incluir normas legales regulatorias y de privacidad
  • Controla el crecimiento y el coste de los datos

Almacenamiento de datos

  • Data warehouse (almacenes de datos de las empresas)
  • Data Marts (almacenes de datos especiales)

Organizaciones:

Gobierno de los Big Data

Bases de Datos

7 Disciplinas básicas de Big Data:

Se clasifican en diferentes categorías

  • SQL
  • NoSQL
  • In-memory
  • Legacy

El Gobierno de TI

“Sistema a través del cual se dirige y controla la utilización de las TI actuales y futuras”.

Principios según ISO 38.500 son:

  • Responsabilidad
  • Estrategia
  • Adquisición
  • Rendimiento
  • Conformidad
  • Factor Humano

Modelos de Bases de Datos en la nube

Principales tareas de gobernar las TIC

  • Evaluar
  • Dirigir
  • Monitorizar

Es una biblioteca que soporta el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos a través de miles de computadoras.

  • Open Source
  • Plataforma en Apache

Componentes en el gobierno de Big Data

  • Calidad de Big Data
  • Administración de datos maestros
  • Ciclo de vida de Big Data
  • Seguridad y privacidad
  • Metadatos de Big Data

Calidad de Los Big Data

Es una disciplina que incluye los métodos para medir y mejorar la calidad e integración de los datos de una organización.

La calidad de los datos utiliza servicios como:

Integración de Big Data

Soares divide en la siguientes categorías:

  • Movimiento de Datos: Extrae datos de una o mas fuentes de datos
  • Recopilación de Datos: Copia bases de datos de un entorno a otro
  • Virtualización de Datos: Enlazar datos de dos o mas posiciones separadas.

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