Data lake, qué es y cuáles son sus usos

Un data lake es un repositorio centralizado que permite almacenar grandes volúmenes de datos en su formato original, sean estructurados o no estructurados. Facilita el análisis avanzado y el procesamiento flexible de datos a gran escala.

¿Sabías que Data Lake surgió para ayudar a las organizaciones a lidiar con la avalancha de big data? Este es un entorno de almacenamiento de datos de bajo costo, creado a finales de la década de 2000 y principios del 2010. Hoy en día, es capaz de proporcionar datos para una gran variedad de procesos analíticos diferentes, como informes y análisis en tiempo real. (1)

La gestión de datos es indispensable para todas las empresas que desean mantenerse relevantes. Por esta razón, están en busca de expertos con especializaciones como la Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos – Big Data de UNIR. Con este perfil, podrás comprender y realizar todo el proceso relacionado con la gestión de datos, desde la recolección y captura hasta el almacenamiento.

Pero estamos yendo muy rápido. Primero vamos a analizar qué es un data lake, cuántos tipos existen y cómo transforman la gestión de datos en la actualidad.

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¿Qué es un data lake?

Se puede definir como un entorno de almacenamiento diseñado para un manejo masivo de datos sin procesar y sin importar el formato, incluidos datos estructurados, no estructurados y semiestructurados”. (2)

Tal vez te suene parecido al warehouse. Pero, si hacemos un rápido data lake vs. data warehouse, notarás que el segundo almacena los datos en ficheros o carpetas, mientras que la arquitectura data lake es distinta, totalmente plana para almacenar los datos. Además, la mayoría de lagos de datos hacen uso de almacenamiento de objetos basado en la nube, como Google Cloud Storage o IBM Cloud Object Storage.

Tipos de data lake

Los podemos resumir de la siguiente manera:

Data lake en la nube: este tipo bajo el nombre de proveedores como AWS, Azure o Google Cloud. Permite escalabilidad, su costo de infraestructura es bajo y se puede acceder a él de manera global.
Data lake on-premise: puedes instalarlo en los servidores locales de la empresa. Gracias a esto, ofrece mayor control y seguridad, aunque la gran desventaja es que implica más costos de mantenimiento.
Híbrido: es una combinación entre el almacenamiento en la nube y el local. Es ideal si trabajas o tienes una empresa que maneja datos sensibles, pero que requiere flexibilidad para el almacenamiento y manejo de los mismos.

Herramientas de data lake

Debes saber que, para lograr una buena implementación, necesitas herramientas de gestión de data lake. Es decir, plataformas y frameworks especializados para dicha labor.

Entre las más populares se encuentran:

AWS Lake Formation: es popular por su escalabilidad y ecosistema de servicios. Con Lake Formation, podrás administrar el control de acceso detallado para el lago de datos en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Los metadatos, por su parte, se van a AWS Glue Data Catalog.
Azure Data Lake Storage: Almacenamiento de alta seguridad con mecanismos flexibles de protección para el acceso a los datos, el cifrado y el control de nivel de red. Por si fuera poco, integra herramientas analíticas de Microsoft.
Google Cloud BigLake: si estás en busca de un software diseñado para optimizar la gestión entre data lakes y data warehouses, esta es tu mejor opción.

Ejemplos de data lake

En la actualidad, diversas compañías líderes en innovación utilizan este tipo de tecnología. Estos son algunos ejemplos de data lake:

Netflix

Su gestión de datos es en tiempo real, lo que le permite recomendar a sus usuarios contenidos personalizados. Esto mejora la experiencia del usuario y, en consecuencia, la fidelidad y continuidad del servicio.

Uber

Al igual que Netflix, Uber procesa la información de sus usuarios en tiempo real. Pero, en este caso, no son solo preferencias de contenidos visuales. La gestión de datos, en este caso, implica información de viajes, mapas y usuarios para optimizar rutas. Todo esto mejora la experiencia del cliente.

Airbnb

Esta plataforma centraliza los datos de anfitriones y huéspedes para análisis de tendencias y fraudes. Así, puede prever temporadas altas y bajas, así como destinos concurridos y aquellos que cierto tipo de usuario prefiere.

¿Cómo se gestiona un data lake?

Suena increíble, ¿no? El cómo ha avanzado el mundo es increíble. Gracias al data lake analytics, las empresas conocen mejor a los usuarios y les brindan experiencias cada vez más satisfactorias. ¡Y tú puedes ser parte de todo esto! Pero, ¿cómo se gestiona?

Para empezar, se deben definir políticas de acceso y permisos y, después de eso, se implementan herramientas de metadatos para organizar el contenido. Luego, se aplican controles de calidad, lo que evita que toda la data se convierta en un pantano de datos inútiles, o data swamp.

Por último, se debe monitorear el ciclo de vida de los datos. Este periodo abarca desde su ingesta hasta el uso dentro de un análisis.

¿Cómo crear un data lake?

¿Te sientes listo para diseñar tu propio lago de datos? Te presentamos una serie de pasos:

Define los objetivos. Es decir: ¿qué tipo de análisis se busca realizar? ¿Qué datos son necesarios para ello?
Selecciona la infraestructura. Debes considerar las necesidades y los objetivos para elegir entre un almacenamiento en nube, local o híbrido.
Ingesta de datos. Este punto se refiere al lugar del que obtendrás la data. Te recomendamos integrar fuentes diversas como IoT, ERP, CRM o redes sociales.
Procesamiento y organización. Deberás establecer frameworks de análisis y metadatos para lograr este punto con mayor facilidad. De lo contrario, tendrás muchos datos sin sentido.
Seguridad y gobernanza. Nunca olvides que es necesario proteger la información sensible y cumplir regulaciones locales, nacionales e incluso internacionales.
Acceso y explotación. Este es el último paso y, quizá, el más fácil. Tendrás que habilitar el uso de los datos para analistas y científicos, quienes podrán tomar la información para su estudio.

¡Y ya está! Tendrás listo tu lago de datos para navegar en él cuando así lo requieras.

Data lake vs. data warehouse

Extendiendo un poco la comparativa que hicimos al principio de este blog, te contaremos unos puntos clave para que no te confundas.

Data warehouse

Para empezar, durante el desarrollo de un data warehouse se gasta mucho tiempo en el análisis de fuente de datos, en la comprensión de los procesos de la empresa y en la perfilación de datos. Todo esto da como resultado un modelo altamente estructurado para generar informes. Pero, ¿por qué lleva tanto tiempo? Porque una gran parte de este proceso incluye la toma de decisiones. Dicha decisión consiste en los datos a incluir y no incluir en el almacén.

Cuando los datos no se utilizan para preguntas específicas o en un informe determinado, se tiene la posibilidad de excluirlos del almacén. Con esto, se simplifica el modelo de datos y se aligera el costo del espacio de almacenamiento en el disco, que suele ser elevado.

Data lake

Por su parte, la metodología data lake lleva a conservar todos los datos. No se trata solo de los datos que se emplean en la actualidad, sino que lanza un vistazo al futuro y considera todos los datos. ¿La razón? Pues, al igual que tú y muchas personas, con una colección de papeles y objetos que no usamos: porque tal vez y solo tal vez puedan ser usados algún día.

Así, los datos se mantienen para que puedan ser consultados en cualquier momento para hacer un análisis, logrando algo que podría llamarse “big data lake”.

Ahora te preguntarás, ¿cómo es posible este enfoque? El hardware para data lake es muy diferente del que se utiliza en el warehouse. Además, hacer una aplicación de data lake a terabytes y petabytes puede ser económico. (3)

¿Cómo transforma la gestión de datos?

Pero, ¿cómo transforma todo esto la gestión de datos? El impacto del data lake es profundo, pues permite trabajar con datos heterogéneos sin perder valor. Además, permite un acceso en tiempo real, así como el uso de inteligencia artificial y analítica avanzada, lo cual es de gran utilidad para las empresas. ¿Lo mejor? Si tu empresa está en crecimiento y, en consecuencia, aumenta el volumen y ritmo de datos generados, el data lake es escalable.

En definitiva, los data lakes representan una revolución en la forma en que las empresas gestionan y aprovechan sus recursos de información. Sé parte de esta increíble tendencia especializándote con la Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos – Big Data de UNIR.