Un data lake -en español, lago de datos- es un repositorio 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).
- Beneficios De Un Data Lake
- El Papel De Los Data Lakes En La Arquitectura De Datos Moderna
- Composición De Un Data Lake
- Casos De Uso Para Data Lakes
- Mejores Prácticas A La Hora De Implementar Un Data Lake
- Conclusión
Beneficios De Un Data Lake
- Escalabilidad: los data lakes pueden almacenar incluso petabytes de datos y escalar según las necesidades de las empresas-organizaciones.
- Rentabilidad: al almenar datos en su formato original -es decir, predeterminado- se evitan los costes asociados con el modelado y estructuración de datos.
- 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.
- Análisis mejorado: también facilitan la realización de análisis avanzados al eliminar la necesidad de trasladar o formatear datos.
El Papel De Los Data Lakes En La Arquitectura De Datos Moderna
Los data lakes se están volviendiendo cada vez más populares debido a la necesidad, por parte de las empresas y organizaciones, de aprovechar grandes cantidades de datos para impulsar su negocio. Sin embargo, debemos tener en cuenta que un data lake es un solo componente de una arquitectura de datos que incluye otras herramientas: almacenes de datos, data marts, bases de datos operativas, etcétera; hecho que debemos comprender para poder utilizar los data lakes en conjunto con otras herramientas de administración de datos.
Los datos -en la mayoría de casos- se almacenan primero en un data lake, para procesar y transformarlos en un formato adecuado; estos datos procesados luego se transfieren a un almacen de datos, donde se usan para informes y análisis. Este proceso de dos fases se conoce como arquitectura “lake house” y es cada vez más utilizado por organizaciones que buscan obtener lo mejor de ambos sistemas, es decir, el ahorro de costes y flexibilidad de un data lake combinado con el rendimiento y escalabilidad de un almacen de datos.
Composición De Un Data Lake
La arquitectura de un data lake suele incluir los siguientes 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.
- Almacenamiento: un sistema escalable y de bajo coste que puede almacenar grandes cantidades de datos sin procesar. Puede tratarse de almacenamiento en la nube o una combinación de almacenamiento local y en la nube.
- Procesamiento: a las 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 y/o en tiempo real.
- Gestión de metadatos: consiste en la gestión de metadatos sobre los datos almacenados en el data lake, incluyendo definiciones y otras propiedades.
- Acceso & seguridad: se trata del control de acceso a los datos almacenados en el data lake, protegiéndolos de cualquier acceso no autorizado.
Lo anterior son aspectos a considerar a la hora diseñar un data lake, ya que es un proceso complejo que requiere de una cuidadosa planificación.
Casos De Uso Para Data Lakes
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 la organizaciones realizar análisis avanzados sin la necesidad de cambiar el formato de los datos, conviertiéndolos en una solución ideal para aquellas entidades que buscan realizar análisis de datos en profundididad para obtener información de valor.
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. También son adecuados para el Internet de la cosas -IoT- ya que se pueden usar para almacenar y procesar las grandes cantidades de datos generados por los dispositivos que componen la red.
Mejores Prácticas A La Hora De Implementar Un Data Lake
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 para un data lake, debiendo considerar factores como la escalabilidad, coste y la integración con otras herramientas de administración-análisis de datos.
- 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.
- Calidad de los datos: esto incluye la limpieza y transformación de datos para garantizar que estos sean precisos, completos y consistentes.
- 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.
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. Su uso puede resultar complejo, pero al seguir las mejores prácticas para su implementación las organizaciones pueden asegurarse de obtener el máximo provecho de sus datos y también intentar lograr sus objetivos comerciales.
