¿Problemas con Big Data? Transforma los datos en valor con Control-M

¿Problemas con Big Data? Transforma los datos en valor con Control-M

Es muy cierto que incursionar en el Big Data es como prepararse para un viaje gratificante, pero algo largo, no se puede llegar a la cima en un día, ante esto hay que considerar diversas rutas, por ejemplo: ¿Qué plataforma se utilizará?, ¿Cómo se configurará la arquitectura de TI?, etc., en diversos puntos de esta travesía, deberás encontrar diversos puentes que le ayuden a lograr los objetivos, como bien pueden ser las fuentes de datos existentes y la infraestructura de TI, incluyendo el entorno de Big Data.

Claramente habrá que hacer algunos pequeños pagos sobre todo en la planificación y tiempo de desarrollo, tal vez se llegue a necesitar adquirir nuevas herramientas, pero algo que es muy cierto, es que hay que empacar todo en una sola maleta, es decir que no hay que agobiarse por las diferentes soluciones en cuanto a software e infraestructura para cada una de las etapas mencionadas.

Ante toda esta cantidad de situaciones a tomar en cuenta Control-M resulta ser la mejor ayuda al momento de implementar el Big Data, esto se debe a que proporciona ese puente que tanto se necesita al momento de obtener los datos de los sistemas existentes que giran entorno al Big Data, así es como se obtienen las herramientas necesarias para poder simplificar la gestión del flujo de trabajo que existe en el Big Data, esto quiere decir que el desarrollo, programación y ejecución del flujo de trabajo se vuelve constante y compatible con la infraestructura existente y el Big Data, ante esto se debe recordar que ahorrar tiempo al momento de automatizar en cada etapa que componen esta implementación.

¿Suena interesante verdad? Seguramente habrán escuchado experiencias de personas sobre la difícil tarea que esto supone, no obstante viajar en esta gran carretera guiados de la mano por la aplicación ideal, es la mejor opción que se tiene en la actualidad, conozca más a lo largo de nuestro artículo.

¿Cómo tomar los datos?

Una de las primeras bifurcaciones o creaciones de proyectos en una dirección distinta de la principal tomando el código del proyecto ya existente que se lleva a cabo en el viaje del Big Data, es tomar la decisión sobre el cómo tomar los datos de origen que alimentarán al programa del Big Data, dado que los datos que no han sido procesados en ultima instancia también se convierten en más información para el Big Data, pero a menudo son presentados en diversas formas en que los sistemas existentes no los admiten, por ejemplo: las transmisiones de redes sociales, la entrada de Internet de las cosas (IoT), la salida del aprendizaje automático, las grabaciones de llamadas de servicio al cliente, los datos estructurados más tradicionales de ERP y otros sistemas empresariales.

Para llevar a cabo esta labor encontramos diversas herramientas que gozan de código abierto para trabajar con las fuentes de datos y transferencia de archivos para fuentes de datos tradicionales, por ejemplo, dentro del mundo de Hadoop existe Sqoop para ingerir o tomar los datos de fuentes RDBMS y Flume para la transmisión de datos. Por lo tanto, trabajar con las múltiples herramientas que tiene un solo propósito se asemeja bastante a caminar para llegar a un punto lejano, en vez de tomar un automóvil u optar por la autopista, es una situación lenta que presenta problemáticas y giros que no suelen ser correctos.

En este punto es donde Control-M se asoma como una excelente opción ya que ayuda a ejecutar la adquisición de datos sin disminuir en absoluto la velocidad, puesto que automatiza la transferencia de archivos para brindar una ejecución confiable y automatizada dentro de los entornos existentes y de Big Data, ya sea en instalaciones, así como en la nube.

Por lo tanto también es una pieza del engranaje que se adecua y tiene gran compatibilidad como las piezas mencionadas Sqoop y la funcionabilidad ETL que ha sido incorporada dentro de muchas de las más reconocidas y principales soluciones de Big Data e inteligencia artificial, en donde se incluyen: Cognos, Informatica, Oracle Business Intelligence, SAP Business Objects y SQL Server SSIS, además de las distribuciones Cloudera, Hortonworks y MapR Hadoop y IBM Big Insights Distribution. Con la implementación de Control-M, solamente hay que recorrer una sola ruta para poder satisfacer las diversas necesidades y requerimientos de ETL para Big Data y los demás entornos, una solución ideal para lograr alcanzar los objetivos.

El objetivo: transformar los datos en valor

Después de que los datos se hayan ingerido y adquirido, lo que se necesita es llevar a cabo una transformación de ellos para volverlos valiosos. Esta situación se puede lograr cuando existe un procesamiento de datos, que a su vez es llevado a cabo por los flujos de trabajo que se desarrollan, en este punto crucial es donde Control-M tiene la capacidad de brindar la ayuda necesaria. Puesto que no hay que ordenar, ni tampoco seleccionar nuevos conjuntos con la herramienta para Big data, o ralentizar el desarrollo mientras se encuentra aprendiendo a utilizarlos, esta labor es simplificada por el software mencionado y se encarga de automatizar el desarrollo y ejecución de Big Data en diversas formas, dentro de las que podemos destacar:

» Se encarga de automatizar muchos pasos dentro de los diversos procesos de desarrollo, prueba, programación, promoción e incluso ejecución,

» Permite a los desarrolladores y al personal encargado de operaciones poder trabajar en los entornos que conocen y que les son familiares. La API de automatización que tiene el software se trata de un conjunto de interfaces programáticas, lo que ayuda a que los desarrolladores e ingenieros de DevOps utilizar Control-M dentro del proceso del lanzamiento de aplicaciones.

» Los trabajos de Big Data pueden ser desarrollados como código, al incorporar la automatización del flujo de trabajo dentro de la aplicación mientras esta es desarrollada.

» Enfoque de Job-as-Code genera que el entorno del desarrollo sea idéntico al de producción, por lo tanto, ahorra y evita tiempo que se puede perder en las fallas comunes y retrasos de rutina que son producidos cuando los diversos flujos de trabajo se prueban y se promueven al área de la producción.

» Las operaciones pueden estar programadas y ejecutando trabajos de Big Data como si se tratase de otro flujo empresarial, esto quiere decir que no hay necesidad de contar con soluciones por separado, o tener nuevas secuencias de comandos.

Finalmente has llegado a la meta

El objetivo es la entrega de nuevos conocimientos a los usuarios de negocios, esto a menudo requiere entregar su salida de Big Data a las aplicaciones de visualización de datos e inteligencia artificial. Ante esta situación Control-M tiene la capacidad de controlar estos procesos utilizando la automatización de la transferencia de datos, así como la ejecución de la carga de trabajo, para ello aplica analíticas que son predictivas a fin de evitar las fallas dentro de los trabajos, al llevar a cabo reintentos automáticamente a los trabajos que fueron interrumpidos, presentando cuadros de mando de usuario y capacidades de autoservicio.

Los usuarios en los negocios obtendrán de esta forma la información que requiere, el personal de operaciones tendrá una mejora en su desempeño al volverse proactivo, dado que muchas tareas del procesamiento de Big Data se encuentran automatizadas y el equipo de desarrollo se enfocará a brindar nuevos servicios en lugar de estar depurando los anteriores.

Tipos de plataformas low-code

En el siguiente blog analizamos diferentes desafíos que atraviesan las empresas y los tipos de herramientas low-code que pueden ayudarte.

Transformación digital con ayuda de Low-Code

La transformación digital implica muchos desafíos, pero con ayuda de Low-code podemos superar estos problemas y abrir el camino para el cambio

5 consejos para elegir la suite de Gestión de Procesos de Negocio (BPM)

El enfoque de suite de gestión de procesos empresariales ayuda en el ciclo de vida de mejora de procesos como analizamos en este blog.

Plataforma de código abierto low-code, qué es y cuáles son sus ventajas

En el siguiente blog exploramos la definición de las plataformas de código abierto low-code, sus ventajas y desventajas

Plataformas no-code frente a los problemas de TI

Ingresa en nuestro blog para aprender cómo las plataformas no-code ayudan a resolver los problemas en los departamentos de TI

Características de los sistemas de low-code qué los hace mejores

En el siguiente blog hablamos sobre el impacto de los sistemas low-code en el desarrollo de aplicaciones y sus ventajas en los negocios

6 puntos clave para elegir la plataforma RAD adecuada

El siguiente blog analizamos el desarrollo de aplicaciones RAD y las características que debe tener para tu negocio.

No-code: qué es y cómo aplicarlo en el desarrollo sin código

Con la llegada de la programación no-code, diseñar las soluciones que tu empresa necesita es más fácil, descubre cómo lograrlo en este post

Los 6 principales desafíos en adquisiciones que enfrentan las empresas

En este blog analizamos los principales problemas en el área de adquisiciones que enfrentan las empresas de todos los tamaños

7 beneficios de implementar el desarrollo ciudadano

Con el desarrollo ciudadano tu empresa puede eliminar los cuellos de botella y reducir la carga de trabajo de TI. Descubre más en este blog