Big Data

Diferencias entre procesamiento y almacenamiento de datos en BD

Te explicamos qué es el almacenamiento de datos, qué es el procesamiento de datos, cuáles son sus diferencias y su importancia dentro del campo del Big Data.

Por Redacción España, el 19/11/2019

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El almacenamiento y el procesamiento de datos son las claves del Big Data. La gran cantidad de datos a los que las empresas tienen acceso hoy en día no se convertiría en información relevante de no ser por el desarrollo de sofisticadas herramientas que permiten manejarla. Te explicamos qué es el almacenamiento de datos, qué es el procesamiento de datos, cuáles son sus diferencias y su importancia dentro del campo del Big Data.


Almacenamiento de datos

Con la democratización de internet, los usuarios comenzamos a crear datos a cada segundo en nuestra navegación online. Cada clic, cada scroll, cada visualización de pantalla, todo lo que hacemos, e incluso lo que no hacemos, genera datos. Estos datos se tienen que recopilar y, además, guardar en algún sitio. En eso consiste el almacenamiento.

Básicamente, recopilamos datos y los dejamos en un sitio, al que llamamos data lake, o lago de datos. Los hardwares tradicionales de almacenamiento no están capacitados para guardar ese volumen descomunal de datos, y los que sí lo están tienen un coste muy elevado, y, por tanto, solo son accesibles a las grandes corporaciones.

Por eso, un punto de inflexión en el desarrollo del Big Data fue la creación de espacios que sí tuvieran esa capacidad. La solución llegó en forma de nube. Los entornos cloud son espacios de almacenamiento de información que se encuentran en grandes servidores y a los que se puede acceder desde cualquier sitio con conexión a internet.

El coste de la nube es mucho más reducido para las empresas. Por tanto, hablamos de más espacio de almacenamiento con un precio accesible, dos factores clave para el desarrollo del Big Data.


Procesamiento de datos

Ya tenemos una solución para el almacenamiento de todos esos datos. Lo siguiente es hacer algo con ellos. Partamos de la base de que los datos, por sí mismos, carecen de valor. Solo mediante la selección, la agrupación y el análisis de los mismos conseguiremos convertirlos en información de utilidad para una compañía.

Las herramientas de manejo de datos tradicionales tampoco tenían capacidad para procesar tales cantidades de datos. El procesamiento ahora pasa a ser masivo y continuo.

A esto hay que sumar un añadido: los datos a día de hoy no son necesariamente estructurados. Trabajamos tanto con datos estructurados como no estructurados. Los softwares de antaño que sí tenían esa capacidad tenían precios prohibitivos, tal y como pasaba en el caso de los sistemas de almacenamiento.  

A día de hoy, podemos realizar el procesamiento de forma automatizada, gracias a sistemas basados en algoritmos cada vez más sofisticados, que se van autoperfeccionando en base a la información extraída de las tres fases principales en el procesamiento de data.

1. Selección de datos

No todos los datos que recogemos tienen valor (o al menos, no el mismo valor). Depende de su veracidad calidad y fiabilidad, pero también de su finalidad y de la estrategia particular de cada empresa, sector y/u organización. De hecho, la veracidad y el valor son dos de las cinco Vs del Big Data (junto con volumen, velocidad y variedad).

Por eso, es importante trabajar con herramientas que hagan la selección de los datos a tratar, de forma automática, dados los volúmenes con los que trabajamos y la velocidad a la que vamos recibiéndolos.

2. Agrupación de datos

Una vez tenemos los datos que consideramos de valor, llega el momento de agruparlos para que tengan sentido. En el terreno empresarial, un dato suelto no nos da información de calidad, pero un conjunto de datos nos da información relevante sobre muchos aspectos del negocio.

3. Análisis de datos

Una vez agrupados los datos, tenemos la información. Con la analítica damos significado a esa información, y conseguimos conocer aspectos fundamentales del negocio, como:

  • Públicos objetivos: el Big Data nos permite crear perfiles de públicos y públicos objetivos cada vez más reducidos, con lo que las estrategias de venta pueden ser mucho más personalizadas.
  • Intención de compra.
  • Oportunidades de negocio.
  • Opciones de mejora en nuestros productos o servicios.
  • Puntos fuertes y débiles de la compañía: con esto, se pueden redistribuir los esfuerzos y recursos de la empresa, e incrementar la productividad.

Con todo esto:

  • Las empresas que trabajan con Big Data basan sus decisiones estratégicas en hechos probados, con lo que las probabilidades de errar se minimizan.
  • Los algoritmos se  retroalimentan, sumidos, así, en un perfeccionamiento continuo.


Diferencias entre almacenamiento y procesamiento

Una vez explicado en qué consisten el almacenamiento y el procesamiento en Big Data, las diferencias son evidentes. El almacenamiento hace referencia a las herramientas que se emplean para almacenar la data y el procesamiento, para procesar la data y convertirla en información valiosa.

Almacenamiento y procesamiento, por tanto, forman una cadena dentro de los procesos de Big Data:

  1. Recopilación de data.
  2. Almacenamiento de data en el data lake.
  3. Procesamiento de data.
  4. Toma de decisiones empresariales y realimentación de los algoritmos de procesamiento.
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