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BigData: Arquitecturas dereferencia y buenas prácticas(Lessons Learned)

Ponente: José Alberto Martínez

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Agenda

• Dos modelos de big data

• Prácticas no recomendadas

• Buenas prácticas, elastic Big Data

• ¿Y por dónde empiezo?

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Dos modelos de big data

Análisis Exploratorio

• Data set completo – batch

• Explorar, probar, afinar, repetir

• La salida de datos es unalgoritmo que será integrado enlas nuevas aplicaciones o enlas existentes.

Operacionalización

• Data set limitado – streaming

• El algoritmo se integra enaplicaciones que conducen adecisiones de negocio

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Prácticas norecomendadas

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Demasiados HadoopRecursos Humanos Finanzas Marketing Desarrollo

Silos

Mi Tesoro…

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Demasiado “Governance”

STOP

Políticas de Acceso y Anonimización¿Big data?

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Insuficiente “Governance”

GO¿Calidad? Metadatos & Lineage

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Arquitectura inflexible

Crecimiento Fijo

Maintenimiento

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Proyectos “Mascota”

Negocio, no IT

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Buenas Prácticas

Elastic Big Data

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Data Scientist

Power User Explora

los datos

Ingesta nuevos datos Desarrolla Scripts

desde la consola de comandos

me:~>_

Analista de negocio

Lite User

Sabelo que

se necesita

Hace Queriessobre los datos

Usa herramientas

Gráficas

CONTINUUM

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HadoopSparkTableauPython

CATÁLOGO DEHERRAMIENTAS

ClientesAlertasFacturasSocial

CATÁLOGODE DATOS

Duración

RendimientoAlto Bajo

Normal

Meta Data

Chargeback Engine

Portal de peticiones de Analytics

NONSampleData

SampleData

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Data Lake

Discover/MapTransform

Organize/Tag

CATALOG AND PROVISIONSTREAM

CEP

ENTERPRISE LOG ANALYSIS

Applications Statistical Modeling/NLP Search/Index Exploration BI

Data Warehouse

Hadoop SQL

Virtualization

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Virtualized Compute Pool

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Meta Data

ETL

Batch/Stream Ingest

Master Data (Read-Only)

Data Pool

Met

a-da

ta T

aggi

ng

GovernanceAnonymiseEncryptionPooln

Pooln

Pooln

Copy

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Virtualized Compute Pool

¿Y por dónde empiezo?

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Mapa Big data 2016

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Servicio de consultoría de Big Data

Desarrollo deAplicaciones

Analytics

ModeladoEstadístico/

Natural LanguageProcessing/

Machine Learning

Exploración/Visualización

de datos

Búsqueda/IndexadoEnterprise

BusinessIntelligence

Data Warehousing

Transformación dedatos

Descubrir datos

Data Tagging /Gestión deMetadatos

Hadoop / SQL enHadoop

Análisis Enterprisede logs

Ingestión de datos

• Desarrolla una arquitectura y un plan para implementar capacidades Big Data

• Repaso de objetivos de alto nivel deBig Data

• Identificar capacidades y retos deBig Data

• Auditoría del estado actual delentorno de IT

• Determinar arquitecturas, procesosy perfiles necesarios para el estadofuturo

• Análisis de “gaps”

• Desarrollo de un roadmap y un planpara llegar al estado futuro

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