Roadmap para la adopción de nuevas arquitecturas de información

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1 Roadmap para la adopción de nuevas arquitecturas de información

2 Qué es Big Data..? es el nombre que se le da a conjuntos de información que crecen de una manera tan exponencial que resulta prohibitivo almacenarlos y/o procesarlos con métodos o técnicas tradicionales del mundo de base de datos relacionales Big Data son tres V s y una C Velocidad: los datos se generan a un ritmo exponencial. Volumen: la irrupción de Big Data dejó en el pasado el Terabyte para hablar de Petabytes y Zetabytes. Variedad: datos estructurados y no estructurados, proveniente de la web 2.0, sensores, logs, etc. Complejidad: volumen de datos tal que no permite procesarlo con técnicas tradicionales cuando el tamaño de los datos son parte del problema el futuro pertenece a aquellos que entienden cómo recolectar, almacenar y utilizar sus datos de manera efectiva Cambio creciente en la importancia respecto del rol de los datos en nuestras actividades.

3 Qué Quiero es Big Data..? Data! es el nombre que se le da a conjuntos de información que crecen de una manera tan exponencial que resulta prohibitivo almacenarlos y/o procesarlos con métodos o técnicas tradicionales del mundo de base de datos relacionales Big Data son tres V s y una C Velocidad: los datos se generan a un ritmo exponencial. Volumen: la irrupción de Big Data dejó en el pasado el Terabyte para hablar de Petabytes y Zetabytes. Variedad: datos estructurados y no estructurados, proveniente de la web 2.0, sensores, logs, etc. Complejidad: volumen de datos tal que no permite procesarlo con técnicas tradicionales cuando el tamaño de los datos son parte del problema el futuro pertenece a aquellos que entienden cómo recolectar, almacenar y utilizar sus datos de manera efectiva Cambio creciente en la importancia respecto del rol de los datos en nuestras actividades.

4 Nuevas arquitecturas de información El concepto de base de datos que utilizábamos hasta hace poco cambió. En base a qué voy hacer con los datos, defino cómo almacenarlos (lógica y físicamente) Distintas tecnologías, para distintas necesidades. Bases de datos relacionales: para almacenar información crítica del negocio (CRM, ERP, sistemas legacy, ) NoSQL: agrupación incoherente de bases de datos con propósitos específicos que por lo general: no soportan el modelo relacional, no usan esquemas, escalan horizontalmente (clusters baratos), open-source. Analíticas: almacenamiento de la información en forma columnar con el objetivo de dar respuestas rápidas a consultas de agregación sobre grandes volúmenes de datos. Hadoop (HDFS & MapReduce): para almacenar y procesar grandes volúmenes de información no necesariamente estructurada.

5 Repensar algunas cosas Extracción de información Nuevas fuentes (DB s de distintos tipos y sin lenguaje estándar, Hadoop, API s, ) Internas como externas, con o sin control Disponibilidad Procesamiento y explotación ETL? ELT? TEL? Latencia Escalabilidad Almacenamiento Si se qué quiero hacer, puedo pensar cómo almacenar y estructurar. Si no, al menos debería pensar dónde almacenar. Resultados al corto plazo sin perder el foco Evitar enfoques Big Bang Metodología ágil

6 Típicos problemas Según Gartner, entre 70% y el 80% de los proyectos de BI o DM son un fracaso. Presupuestos excedidos (x2 o x3) Cronogramas incumplidos (x2 o x3 o ) Alcance original incompleto, funcionalidad reducida Usuarios poco involucrados, sin motivación y hasta en contra de la solución En ocasiones se dificulta justificar el costo y/o los beneficios no son los esperados Los problemas de calidad de datos aumentan en relación al uso de los datos Malos resultados en términos de: Performance: la velocidad es lenta lo que desalenta a los usuarios Disponibilidad: la solución es inestable, se cae constantemente Escalabilidad: la performance es inversamente proporcional al volumen de datos y cantidad de usuarios Flexibilidad: se obliga a los usuarios a trabajar de una nueva y única manera

7 Estructuremos y ordenemos en etapas Objetivos concretos a desarrollar Qué quiero hacer? Revisión de la arquitectura actual de información Qué tengo disponible hoy? Arquitectura de información necesaria Qué información voy a necesitar? La tengo? Definiciones tecnológicas Qué voy a necesitar? Desarrollo iterado Prototipos

8 Objetivos concretos a desarrollar Cuál es el objetivo o el problema a atacar? (Alto nivel) Es difícil conocer el estado real de la información con la que vamos a trabajar (calidad, disponibilidad, etc) y los resultados que vamos a encontrar durante el análisis. Partir el objetivo/problema en sub-problemas concretos más sencillos de resolver de manera tal que de manera iterada se construya la solución originalmente buscada Resultados al corto plazo Evitar estar lejos del usuario Asegurar que los problemas sean baratos de resolver

9 Arquitectura actual de datos Con qué información contamos hoy? Formal e informal. Fuente de información: un objeto que puede ser usado como input de un proceso de análisis Bases de datos, logs de aplicaciones con tracks de uso, archivos, correos electrónicos, mensajes entre aplicaciones, etc. Relevar, catalogar y armar un mapa de información que identifique: El origen: interno, externo La calidad esperada de la información (análisis exploratorio?) La periodicidad en la actualización La estructura de los datos (estructurados? no estructurados? Estructurados con un formato inútil?) El volumen actual vs el crecimiento esperado Etcétera Esfuerzo interdisciplinario

10 Arquitectura de información necesaria Qué información voy a necesitar? La tengo??? Existe..??!?!?!? En base al mapa de información, entender el GAP entre: Lo que tengo Cómo está almacenado? Está almacenado? Qué procesamiento necesitaría? Lo que necesito Existe? Es integrable? La calidad de lo que tengo o consigo, sirve para algo? Definir la arquitectura necesaria en términos de capacidades actuales vs la necesaria. Modelo de procesamiento Infraestructura y tecnología (SW) necesaria

11 Información + estructurada Definiciones tecnológicas Qué herramientas necesito? Posponer la elección lo más que se pueda: evitar el sesgo comercial! Almacenamiento de información Data Lakes (Hadoop): Almacenamiento completo de toda la información, en su estado más crudo. Evitar perder información que eventualmente será clave en análisis todavía no pensados. Evitar estructurar la información de antemano siendo que el valor final de los datos se obtendrá posterior a su análisis. Bases de datos analíticas: almacenamiento de grandes volúmenes de información en un formato orientado a consultas con muy bajo tiempo de respuesta. Permitir la navegación en tiempo real de grandes volúmenes de información. Data Warehouse: Consume y retroalimenta. Provee información a los sistemas de reporting tradicionales (soluciones OLAP, tableros, etc), y también consume y provee información a las bases analíticas.

12 Definiciones tecnológicas Sistemas de explotación Soluciones de reporting no modelado ( Visual Analytics ): evitar la predefinición del análisis, permitir navegar e integrar información de cualquier fuente sin necesidad de modelos previos. Capacidad de análisis adhoc sobre información no incorporada al modelo de datos de un sistema tradicional Soluciones de reporting Tradicional: siguen vigentes. Respuesta a las necesidades de reporting actuales e incorporan nuevos componentes según se transforman en cotidianos los nuevos análisis. La calidad, trazabilidad y gobierno de los datos están garantizados. Soluciones analíticas que facilitan el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información. Infraestructura: Local vs. cloud...etcétera

13 Desarrollo Desarrollo iterados con versiones incrementales en cada iteración. Acercarnos al usuario Toda versión es funcional de manera independiente Las nuevas versiones aportan nueva funcionalidad En todo momento el proyecto puede frenarse o cambiar de prioridad, sin afectar la solución El tiempo de desarrollo de una versión no puede superar los 2 meses El alcance de cada versión está acotado Estimación de esfuerzos realista Los cambios son bienvenidos. Entregables acotados, expectativas realistas Los errores son fáciles y baratos de corregir; mayor calidad de entregables

14 Muchas Gracias!

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