Infraestructura del Big Data

Son aplicaciones que se adaptan a entornos concretos para dar soporte a problemas específicos.

Incluye todos los procedimientos que se han señalado en el apartado técnicas de Big Data:

• Pueden ser de análisis predictivo, que son aquellas que permiten predecir acontecimientos futuros.

• Pueden ser de análisis de sentimiento o de opinión, que permiten extraer el contenido de un texto indicando realmente su sentido de la opinión o la subjetividad que quiere reflejar.

Permiten la validación y la estructuración de grandes cantidades de datos en agrupaciones de datos, denominadas colecciones. Dentro de estas herramientas se encuentran las herramientas ETL (Extraction Transformation Load) o herramientas de extracción, trasformación y carga de información, servicios de flujo de datos, servicios de serialización, sistemas de archivos distribuidos y servicios de coordinación, estos dos últimos utilizados para desarrollar sistemas que no se encuentran directamente en una máquina, sino que se utilizan un conjunto de máquinas interconectadas que funcionan como una unidad

Las que se aplican a un sistema de Big Data no difieren mucho de los sistemas tradicionales. Los puntos críticos son los siguientes:

• La encriptación y cifrado de la información siempre que las bases de datos sean sensibles.

• Controlar niveles de acceso y permisos de usuario de las herramientas de análisis.

• Encriptación de comunicaciones y controles de acceso desde sistemas externos al que se encuentra el sistema Big Data.