que es un data lake
Datalake con datos representados visualmente y un gráfico lineal en medio

¿Qué Es Un Data Lake? ¿Qué Utilidad Tiene?

El concepto de data lake ha revolucionado la forma en que las organizaciones almacenan y gestionan información. En este artículo, explicaremos en qué consiste dicho término y cómo se utiliza, desglosando sus beneficios y su importancia en la arquitectura de datos moderna.

Explicación

Un data lake es un repositorio-sistema centralizado que permite almacenar datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. La idea detrás de este sistema es poder almacenar datos en su formato predeterminado -sin esquema o estructura específicos- para luego procesarlos según sea conveniente, permitiendo una mayor flexibilidad y ahorro de costes en comparación con las maneras tradicionales de almacenamiento de datos (las cuales requieren de mucho esfuerzo inicial para modelar y estructurar los datos).

A diferencia de un data warehouse jerárquico que almacena datos en ficheros o carpetas, un data lake utiliza una arquitectura plana para almacenar los datos. A cada elemento en un data lake se le asigna un identificador único y se etiqueta con un conjunto de metadatos extendidos, lo que facilita su posterior recuperación y análisis. Este enfoque se conoce como “esquema en lectura”, en contraposición al “esquema en escritura” utilizado por los sistemas tradicionales, ya que el esquema no se define hasta que los datos se consultan.

Para lograr esto, se utilizan herramientas y tecnologías avanzadas como Hadoop, Apache Spark, Amazon S3 y Azure Data Lake Storage, las cuales se integran de manera eficiente en el proceso de creación y gestión de data lakes, potenciando así su utilidad y capacidad de análisis. El data lake se asocia a menudo con el almacenamiento de objetos orientado a Hadoop, donde los datos de una organización se cargan primero en la plataforma Hadoop y, a continuación, se aplican las herramientas de análisis y de minería de datos.

Composición

La arquitectura de un data lake incluye normalmente los siguientes 6 componentes:

  • Ingesta de datos: es el proceso de obtener datos en el data lake, involucrando la obtención, transformación y carga de datos desde múltiples fuentes. Puede incluir datos procedentes de sistemas transaccionales, redes sociales, dispositivos IoT y otras fuentes tanto internas como externas.
  • Almacenamiento: un sistema escalable y de bajo coste que almacena grandes cantidades de datos sin procesar. Puede tratarse de almacenamiento en la nube o una combinación de almacenamiento local y en la nube. Esta capa es la encargada de almacenar los datos en bruto tal cual se recopilan, sin necesidad de aplicar una estructura previa. Suele estar compuesta por sistemas de almacenamiento de datos a gran escala.
  • Procesamiento: a los datos se les dota de un formato con el objetivo de que puedan usarse para el análisis y toma de decisiones. Esto se lleva a cabo mediante el procesamiento por lotes o en tiempo real. La capa de procesamiento se encarga de procesar los datos almacenados en la capa de almacenamiento para extraer información valiosa. Esta capa puede incluir herramientas de procesamiento de datos en tiempo real, así como herramientas de procesamiento en lote.
  • Gestión de metadatos: consiste en la gestión de metadatos sobre los datos almacenados en el data lake, incluyendo definiciones y otras propiedades. Los metadatos son cruciales para hacer que los datos sean descubribles y comprensible.
  • Acceso & seguridad: se trata del control de acceso a los datos almacenados en el data lake, protegiéndolos de cualquier acceso no autorizado. Los controles de acceso son un método que las empresas pueden utilizar para mantener la seguridad y cumplir con las políticas de privacidad de datos.
  • Análisis y visualización: proporciona herramientas y métodos para analizar y visualizar los datos almacenados, permitiendo a los usuarios obtener información valiosa de los datos.

Lo anterior son aspectos a considerar a la hora de realizar el diseño, ya que es un proceso complejo que requiere de una cuidadosa planificación.

Características

  • Escalabilidad: pueden almacenar incluso petabytes de datos y escalar según las necesidades de las empresas y organizaciones.
  • Rentabilidad: al almacenar datos en su formato original (predeterminado) se evitan los costes asociados con el modelado y estructuración de datos. Los data lakes son entornos de almacenamiento de bajo coste, lo que los hace accesibles para organizaciones de diferentes tamaños.
  • Flexibilidad: los data lakes permiten almacenar y procesar una amplia variedad de tipos de datos, lo que otorga más flexibilidad a la hora de satisfacer necesidades comerciales específicas. Pueden contener datos estructurados (como tablas de bases de datos relacionales), semi-estructurados (como archivos de texto delimitados) y no estructurados (como imágenes, videos o contenido de redes sociales).
  • Análisis mejorado: también facilitan la realización de análisis avanzados al eliminar la necesidad de trasladar o formatear datos. Los data lakes admiten múltiples esquemas sin necesidad de definirlos previamente, pero cuentan con capacidades avanzadas para gestionar estos datos mediante algoritmos de machine learning que permiten identificar patrones y optimizar la gestión de grandes volúmenes de información.
  • Accesibilidad: cuando se presenta una cuestión de negocios que debe ser resuelta, podemos solicitarle al data lake los datos que estén relacionados con esa cuestión y analizar ese conjunto de datos más pequeño para ayudar a obtener una respuesta.
  • Centralización: actúa como un punto de consolidación tanto para big data como para los datos tradicionales, permitiendo correlaciones analíticas entre todos los datos.

Tipos de Data Lakes

Existen diferentes tipos de data lakes según su implementación tecnológica y ubicación:

  1. Data Lakes en la nube: estos data lakes aprovechan la infraestructura de almacenamiento en la nube para proporcionar escalabilidad prácticamente ilimitada y costes optimizados. Proveedores como Amazon (S3), Microsoft (Azure Data Lake Storage) y Google (Cloud Storage) ofrecen soluciones específicas para data lakes.
  2. Data Lakes on-premise: implementados en la infraestructura local de la organización, proporcionando mayor control sobre los datos pero requiriendo una inversión inicial más alta en hardware y mantenimiento.
  3. Data Lakes híbridos: combinan elementos de almacenamiento en la nube y on-premise, permitiendo a las organizaciones mantener datos sensibles localmente mientras aprovechan la escalabilidad de la nube para otros tipos de datos.

La Utilidad Que Tienen

Como se mencionó anteriormente, los data lakes brindan una solución de bajo coste para que las organizaciones almacenen y procesen grandes cantidades de datos. Permitiendo a las organizaciones realizar análisis avanzados sin la necesidad de cambiar el formato de los datos, convirtiéndolos en una solución ideal para aquellas entidades que buscan realizar análisis de datos en profundididad para obtener información de valor.

Un data lake es capaz de proporcionar datos a la organización para una gran variedad de procesos analíticos diferentes:

  • Descubrimiento y exploración de datos
  • Análisis ad hoc simple
  • Análisis complejo para toma de decisiones
  • Informes
  • Análisis en tiempo real

Dadas estas características, los data lakes son útiles en campos como en el del aprendizaje automático, ya que facilita el entrenamiento de modelos de machine learning y su uso para la toma de decisiones basada en datos. Las empresas los utilizan principalmente como plataforma para análisis de big data y otras aplicaciones de data science que requieren grandes volúmenes de datos e involucran técnicas de análisis avanzadas, como data mining, modelado predictivo y machine learning.

También son adecuados para el Internet de las cosas -IoT- ya que se pueden usar para almacenar y procesar las grandes cantidades de datos generados por los dispositivos que componen la red. Los data lakes son la fuente de datos más común para el machine learning, técnica que suele aplicarse a los archivos de registro, los datos de clics de sitios web, el contenido de las redes sociales, los sensores de transmisión y los datos procedentes de otros dispositivos conectados a Internet.

Entre los principales beneficios de implementar un data lake se incluyen:

  • Mejor toma de decisiones basada en datos
  • Optimización de procesos mediante análisis en tiempo real
  • Habilitación de capacidades avanzadas de análisis, como la IA y el aprendizaje automático
Ver también

Además, un data lake también puede utilizarse para ocultar o anonimizar la información personal identificable (PII) u otros datos sensibles que no son necesarios para el análisis. Esto ayuda a las empresas a cumplir con las políticas de seguridad y privacidad de los datos.

El Papel Que Tienen En La Arquitectura De Datos Moderna

Los data lakes se han vuelto fundamentales en la arquitectura de datos moderna, donde las empresas buscan aprovechar grandes volúmenes de datos para impulsar sus operaciones. Sin embargo, es crucial comprender que un data lake es solo un componente en un ecosistema más amplio de administración de datos que incluye almacenes de datos, data marts, bases de datos operativas y más.

Los datos suelen almacenarse primero en un data lake para su procesamiento y transformación en un formato adecuado. Posteriormente, estos datos procesados se transfieren a un almacén de datos donde se utilizan para informes y análisis. Este proceso de dos fases, conocido como arquitectura “lake house,” combina la flexibilidad y el ahorro de costes de un data lake con el rendimiento y la escalabilidad de un almacén de datos.

Un estudio de 451 Research determinó que casi “tres cuartas partes (71%) de las empresas están utilizando actualmente o probando un entorno de data lake o tienen previsto hacerlo en los próximos 12 meses, y el 53% de los encuestados ya están en fase de implementación o POC”. Esto demuestra la creciente importancia de los data lakes en las estrategias de datos modernas.

Los data lakes también pueden almacenar algunos de los datos intermedios o totalmente transformados, reestructurados o agregados producidos por un data warehouse y sus procesos posteriores. Esto suele hacerse para reducir el tiempo que los científicos de datos deben dedicar a las tareas comunes de preparación de datos.

Mejores Prácticas A La Hora De Implementarlo

La implementación de un data lake es un proceso complejo, siendo importante seguir las mejores prácticas para su implementación, que incluyen:

  • Stack tecnológico adecuado: esto es fundamental, debiendo considerar factores como la escalabilidad, coste y la integración con otras herramientas de administración y análisis de datos. Es importante elegir tecnologías que soporten múltiples formatos y fuentes de datos, desde bases de datos relacionales hasta datos no estructurados como imágenes o videos.
  • Gobernanza de datos: necesaria para garantizar que los datos almacenados en el data lake se administren y protejan adecuadamente. Esto incluye una correcta clasificación de los datos, aparte de claridad respecto a las funciones y responsabilidades a la hora de gestionar los datos. Sin la supervisión adecuada, los datos de estos repositorios quedarán inutilizados, convirtiéndose en lo que se conoce como “pantano de datos”.
  • Calidad de los datos: esto incluye la limpieza y transformación de datos para garantizar que estos sean precisos, completos y consistentes. Las prácticas de calidad de datos son esenciales para proporcionar aprendizajes reveladores y evitar que el data lake se convierta en un “pantano de datos” o un “pozo de datos”.
  • Integración: suele ser lo más complicado de realizar, y se debe planificar al inicio del proceso de implementación; considerando aspectos como el formato, estructura y controles de acceso de los datos.
  • Definir objetivos claros: antes de implementar un data lake, es crucial definir cómo aportará valor a la empresa. Es necesario preguntarse qué problemas específicos se espera resolver con él. Al identificar claramente los objetivos, se podrá alinear la estrategia con las necesidades reales del negocio.
  • Diseño para escalabilidad futura: el éxito de un data lake dependerá en gran medida de su capacidad para crecer con las necesidades de la organización. A medida que los volúmenes de datos crecen exponencialmente, es importante asegurar que la arquitectura sea lo suficientemente flexible para escalar y adaptarse a nuevos tipos de datos y herramientas.
  • Incorporar automatización e IA: la automatización y la inteligencia artificial pueden reducir la intervención manual y permitir un procesamiento más eficiente de los datos. Estas tecnologías pueden ayudar a clasificar, etiquetar y analizar automáticamente los datos que llegan al data lake.

Aspectos A Tener En Cuenta

A pesar de sus numerosas ventajas, los data lakes también presentan algunos desafíos que las organizaciones deben abordar:

  • Riesgo de convertirse en un “pantano de datos”: sin una gobernanza adecuada, un data lake puede convertirse en un “pantano de datos” donde la información se almacena pero no se puede encontrar ni utilizar eficazmente. Esto ocurre cuando falta una catalogación adecuada o no hay procesos claros para la gestión de datos.
  • Seguridad y cumplimiento: al almacenar grandes volúmenes de datos diversos, garantizar la seguridad y el cumplimiento normativo puede ser más complejo que en sistemas tradicionales.
  • Necesidad de habilidades especializadas: la gestión y el análisis eficaz de un data lake requieren habilidades en tecnologías como Hadoop, Spark, y lenguajes de programación como Python o R, lo que puede representar una barrera para algunas organizaciones.
  • Integración con sistemas existentes: conectar un data lake con los sistemas existentes de la empresa puede ser técnicamente desafiante y requerir recursos significativos.

Conclusión

Un data lake es un sistema que juega un papel muy importante en la arquitectura de datos moderna, brindando a las organizaciones un repositorio centralizado para almacenar y procesar grandes cantidades de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados en su formato original, lo que permite mayor flexibilidad y capacidad analítica a un costo menor que los sistemas tradicionales.