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Big data y sus beneficios para la empresa

big data y sus beneficios para la empresa, Los diferentes tipos de compresión pueden tener un efecto enorme en las transferencias de big data. Saber qué tipos usar es importante para la empresa.

Big data y sus beneficios

El mundo genera 2,5 trillones de bytes de datos al día y los datos no estructurados son un problema para el 95% de las empresas . Un problema que enfrentan las empresas es cómo almacenar todos estos datos, además de liberar suficiente ancho de banda para transferir big data.

Aquí es donde la compresión de datos entra en la conversación. En la compresión de datos, los datos se codifican utilizando menos bits que los datos originales.

Big data y sus beneficios en la compresión de datos

Hay dos enfoques para la compresión de datos: compresión sin pérdida, que elimina la redundancia pero no pierde ninguno de los datos originales; y compresión de datos con pérdida, que modifica los datos eliminando información innecesaria o menos importante.

El uso de la compresión de datos en la transmisión y almacenamiento de macrodatos es importante porque reduce la cantidad de ancho de banda de red y almacenamiento que TI debe proporcionar para esos datos.

Big data y sus beneficios en los tipos de macrodatos

Igual de importante, hay algunos tipos de macrodatos que realmente no desea conservar, como la fluctuación de los apretones de manos de dispositivo a dispositivo que forman parte de los datos de comunicaciones de Internet de las cosas (IoT).

Big data y sus beneficios

Sin embargo, para maximizar sus operaciones de compresión de datos en big data, debe saber cuándo y dónde utilizar los diferentes tipos de herramientas y fórmulas de compresión de datos disponibles. A continuación, se incluyen varias pautas útiles que debe tener en cuenta al seleccionar una metodología de compresión de datos.

Cuándo utilizar la compresión de datos sin pérdida

Si tiene una aplicación de big data y no puede permitirse perder ningún dato, y necesita descomprimir cada byte de datos que comprime, querrá una metodología de compresión de datos sin pérdidas.

Un ejemplo de cuándo querría una compresión de datos sin pérdidas, incluso si eso significa que tiene que almacenar más datos, es cuando está comprimiendo datos que se originan en una base de datos. En el momento en que elija volver a enviar estos datos a su base de datos, deberá descomprimir los datos completos para que puedan coincidir con los datos del lado de la base de datos y almacenarse.

Cuándo usar la compresión de datos con pérdida

Hay ocasiones en las que no necesita o no desea todos los datos, como el jitter de IoT y dispositivos de red. No necesita esos datos, solo los datos que le brindan la información contextual que necesita para la empresa.

Un segundo ejemplo es el uso de inteligencia artificial (IA) en fórmulas de compresión de datos que podrían usarse en la interfaz de un proceso de ingestión de datos.

Si está estudiando un problema específico y solo desea datos que se relacionen directamente con ese problema, puede decidir que su fórmula de compresión de datos no incluya cualquier dato que no sea relevante para el problema.

Cómo conservar el procesamiento

Los ciclos de procesamiento de la CPU para big data son costosos, por lo que parte del proceso de compresión de datos debe centrarse en descargar el procesamiento de la CPU.

Esto se puede hacer utilizando matrices de puertas programables en campo (FPGA). Que son microchips que usted puede configurar como procesadores adicionales para su computadora. Al usar FPGA, puede descargar parte del procesamiento de compresión de su CPU y acelerar el rendimiento de su hardware.

Cómo seleccionar el códec correcto
Un códec es una combinación de hardware y software que comprime y descomprime datos, por lo que juega un papel central en las operaciones de compresión y descompresión de big data. Hay muchos tipos diferentes de códecs. Por lo que es importante seleccionar el tipo correcto de códec para el tipo de datos o archivo correcto.

El tipo de códec que seleccione dependerá de los datos y el tipo de archivo que esté intentando comprimir. Hay códecs para datos sin pérdida y con pérdida.

También hay códecs que deben procesar todos los archivos de datos como “conjuntos”. Mientras que otros códecs pueden dividir los datos para que se puedan procesar en paralelo y luego volver a ensamblarlos en su destino. Algunos códecs están configurados para datos visuales, mientras que otros solo procesan datos de audio.

¿Por qué es importante la compresión de datos?

Determinar el tipo de compresión de datos que utilizará para big data es una parte vital de las operaciones de big data. Solo en el extremo de los recursos, TI no puede permitirse el costo del procesamiento descontrolado y el almacenamiento floreciente. Los datos, incluso si deben almacenarse en su totalidad, deben comprimirse tanto como sea posible.

Dicho esto, existen pasos adicionales que puede tomar para limitar el almacenamiento y el procesamiento, así como las operaciones que mejor se adaptan a los algoritmos y metodologías que emplea en la compresión de big data. Dominar estas opciones es un dato clave para TI.