¿Qué es un data lake?

Un data lake es un repositorio centralizado que almacena, procesa y protege grandes cantidades de datos en su formato nativo sin importar el tamaño. Es una solución interesante en el campo del big data para empresas. En este artículo te contamos los entresijos del data lake.

¿Qué es un data lake?

Un data lake es un repositorio de almacenamiento de datos que permite almacenar grandes cantidades de datos en su formato original sin necesidad de procesarlos. Puede almacenar datos estructurados y no estructurados, y no requiere un esquema definido para el almacenaje. Esta característica evita que sean necesarios complejos procesos ETL de limpieza y preparación.

Los datos pueden conservarse en un formato más flexible para usarse en un futuro. Un data lake asocia los datos con identificadores y etiquetas de metadatos para localizarlos más fácilmente.

Mientras el data warehouse almacena datos en tablas y dimensiones jerárquicas, un data lake utiliza una arquitectura plana para su almacenamiento.

¿Para qué sirve el data lake?

El data lake importa información de múltiples fuentes y la almacena como datos sin procesar y sin estructurar en un sistema de archivos plano. Los datos se pueden importar en lotes o en un flujo continuo en tiempo real en función de la fuente. Las fuentes pueden incluir aplicaciones internas de planificación de recursos empresariales, las conocidas como ERP, o de gestión de relaciones con los clientes, CRM. También del correo electrónico, páginas web, redes sociales, etc.

Los datos se agrupan en categorías para que los desarrolladores sepan qué hay en el data lake y así usar herramientas analíticas para identificar información relevante. Las organizaciones también pueden usar herramientas de machine learning, que analizan automáticamente los datos para buscar patrones

Una de las características principales de un data lake es su flexibilidad. Es decir, es capaz de almacenar datos de diferentes tipos y fuentes como por ejemplo datos de registro, de sensores, de redes sociales, archivos de texto, vídeos, imágenes etc.

También almacena datos estructurados como las filas y columnas de las tablas de las bases de datos relacionales y datos semiestructurados como archivos de texto plano delimitados y archivos con esquemas.

Elementos de un data lake

Un data lake se compone de cuatro elementos fundamentales:

En primer lugar, la ingestión de datos compatible con otros servicios que importan datos tanto de fuentes estructuradas como no estructuradas.

El data lake también tiene un almacenamiento seguro que almacena y protege datos en expansión. La infraestructura de almacenamiento debe ser escalable y estar protegida contra fallos o accesos no autorizados.

Un data lake ha de tener en cuenta la conservación y gobernanza. Es decir, que las empresas han de decidir qué datos importan y cómo los administran. Deben catalogarse para poder ser encontrados por los profesionales y para que no se conviertan en pantanos de datos.

Por último, el data lake debe disponer de un procesamiento y análisis y admitir una amplia gama de herramientas de análisis que pueden ser usadas por los profesionales.

¿Cómo implementar el data lake?

El data lake se puede implementar de dos maneras.

Por un lado en la nube. En este caso se ejecuta en hardware y software en la nube de un proveedor. Se accede con modelos de pago por suscripción de uso y se va comprando capacidad en la nube a medida que se necesita. El proveedor administra la seguridad, la confiabilidad, el respaldo de datos y el rendimiento

Por otro lado, el data lake local instala y ejecuta software para operar en servidores y almacenamiento en el centro de datos de una empresa. Es necesario invertir en capital para comprar licencias de software y hardware, y experiencia en TI para instalarlo y administrarlo. La empresa se encarga de administrar la seguridad, proteger los datos y garantizar un rendimiento adecuado.

¿Por qué es útil el data lake?

El data lake suele ser empleado por las empresas para facilitar el análisis de datos a gran escala, el descubrimiento de patrones, la inteligencia empresarial y la implementación de soluciones de aprendizaje automático.

Al admitir varios esquemas sin tener que definirse ninguno por adelantado, permite a las organizaciones manejar diferentes tipos de datos en formatos separados. Los usan 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.

Proporcionan una ubicación centralizada para que los analistas y científicos de datos encuentren, preparen y analicen datos relevantes de forma más sencilla.

El data lake puede incorporar rápidamente todo tipo de datos nuevos datos y además da acceso, exploración y visualización en autoservicio. Por tanto, las empresas que lo usen pueden ver y responder más rápido sobre la nueva información y tener acceso a datos que no podían obtener en el pasado.

El data lake ofrece de forma rápida escala y la diversidad de datos necesarias para exploraciones orientadas al descubrimiento, analítica avanzada e informe. También puede ser un punto de consolidación tanto para big data como para los datos tradicionales ya que permite correlaciones analíticas entre todos los datos.

Aunque normalmente se utiliza para almacenar datos en bruto, un data lake también puede almacenar algunos de los datos intermedios o totalmente transformados, reestructurados o agregados producidos por un data warehouse y sus procesos posteriores. Con esto se logra reducir el tiempo que los científicos de datos dedican a las tareas comunes de preparación de datos.

También se usa para convertir en anónima 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.

Recomendaciones a tener en cuenta antes de implementar un data lake

A la hora de implementar un data lake es necesario tener en cuenta una serie de consejos como identificar los objetivos de la organización para el data lake, separar el cómputo de almacenamiento para escalar de forma independiente en función de las necesidades, definir el catálogo de datos para diferentes perfiles de datos y establecer estrategias de recuperación.

No podemos olvidarnos de implementar mecanismos de trazabilidad, metadatado y de gobierno del dato, determinar las tecnologías del data lake teniendo en cuenta habilidades del usuario, emplear herramienta de automatización y diseñar la seguridad del data lake con la autenticación, autorización y privacidad necesarias.

¿Cómo formarte en data lake?

Si quieres saber más sobre el data lake y especializarte en este sector puedes empezar por elegir un curso de big data adecuado para ti.

En este tipo de formación adquirirás habilidades para desarrollar modelos de análisis predictivo efectivos. Aprenderás las técnicas más adecuadas para explotar y sacar valor de los datos, con el objetivo de presentar los resultados de manera profesional. Además, sabrás utilizar las herramientas más populares en la industria, como SQL, Databriks o Spark, para pulir tu trabajo.

En este curso vas a afrontar diferentes módulos de contenido como son introducción al big data, el ciclo de vida y almacenamiento del dato, análisis para la explotación de datos y presentación de proyectos de big data y storytelling.

El big data es un sector donde existe alta demanda laboral. Si te formas en este nicho podrás encontrar diversas oportunidades laborales en el campo de la analítica de datos. Entre ellas están algunas profesiones como ingeniero de datos que diseña, construye y mantiene sistemas de procesamiento de datos a gran escala, el científico de datos que usa habilidades estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para analizar datos y ofrecer información valiosa para la toma de decisiones. También podrás ser arquitecto de soluciones big data que diseña la arquitectura de estos sistemas, analista de datos que examina datos para identificar tendencias, patrones y relaciones en la toma de decisiones estratégicas.

Otras alternativas laborales son ingeniero de machine learning que desarrolla, implementa y optimiza modelos de aprendizaje automático para resolver problemas específicos, ingeniero de infraestructura cloud que gestiona y optimiza la infraestructura en la nube para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos, analista de seguridad de datos que se encarga de la integridad y la seguridad de los datos en sistemas de big data. No nos olvidamos del desarrollador de aplicaciones big data, el consultor de big data y el gerente de proyectos de big data.

Ahora ya sabes qué es un data lake, para qué sirve y cómo formarte en big data para conocerlo a fondo. Si necesitas un centro especializado y a tu medida puedes contar con Campus Training.