Para empezar, un Data Lake puede decirse que es un entorno en donde los datos están compartidos con su formato original. El cual puede comprender infinidad de repositorios aprovechando las tecnologías que ofrece el Big Data. De igual manera, este entorno puede ofrecer datos a una empresa, esto para que pueda realizar múltiples procesos analíticos.
Entre estos procesos se encuentran: el descubrimiento y la exploración de datos, análisis ad hoc sencillo, análisis complejos para la toma de decisiones, informes y análisis en tiempo real. Por esta razón, este entorno de datos es de suma importancia a la hora de que tu organización emprenda una estrategia para analizar datos de forma masiva.
¿Qué es Data Lake?
Un Data lake es un repositorio de almacenamiento, el cual puede contener enormes cantidades de datos brutos. Estos datos se mantienen en estos repositorios el tiempo que sea necesario. Para establecer una diferencia con un Data Warehouse que almacena datos en ficheros y carpetas en un orden jerárquico. El Data Lake se encarga de almacenarlos bajo una arquitectura plana.
Cuando llega un elemento al Data Lake, le es asignado un identificador, el cual es único. Además, se etiqueta con una agrupación de etiquetas de metadatos, las cuales son extendidas. Si alguna vez se presenta un evento de negocios que debe ser resuelto de inmediato, puedes acudir a este entorno para que pueda darte los datos que están relacionados con ese evento. Cuando se obtienen los datos que necesitas, puedes analizar el mismo conjunto de datos a menor escala. Esto para que puedas tener una respuesta rápida y acertada.
En muchos casos, este entorno de datos se asocia frecuentemente con el almacenamiento de objetos, el cual está orientado a Hadoop. Así, los datos de tu empresa se cargan en primer lugar en Hadoop y después, las herramientas de análisis y de Data Mining son aplicadas a los datos que están almacenados en los nodos del clúster pertenecientes a Hadoop.
De igual manera que pasa con el Big Data, cuando se usa el término Data Lake muchos piensan que solo es una etiqueta de marketing. La cual se usa para un producto que es compatible con Hadoop. Con el paso del tiempo, se ha visto que es una expresión que se está aceptando cada vez más rápido. Esto como una manera de conceptualizar una gran agrupación de datos. Esta agrupación de datos no se define hasta que se consultan.
¿Cuáles son las ventajas de un Data Lake?
La centralización de varias fuentes de material es la ventaja fundamental de un Data Lake. Estas fuentes pueden integrarse y procesarse utilizando datos, búsquedas y análisis a gran escala, una vez recogidos desde sus “silos de información”. Las distintas fuentes de contenidos suelen contener información sensible que requiere medidas de seguridad adecuadas en este entorno de almacenamiento de datos.
Se pueden asignar medidas de seguridad a los usuarios del Data Lake que no tienen acceso al contenido original de la fuente para dar acceso a una información concreta. De entrada, dichos usuarios tienen acceso a la información como derecho, pero por alguna razón no pueden acceder a ella en su origen.
Como ha sucedido anteriormente, es posible que algunos usuarios no tengan que ocuparse de los datos de la fuente original de contenidos. Sino que utilicen los datos de los procesos integrados en ellos. La fuente original del material puede tener un límite de licencia, que prohíbe a algunos usuarios obtener sus propias credenciales. La fuente original del material ha sido prohibida o ha quedado obsoleta en determinadas situaciones, pero su contenido sigue siendo relevante para los usuarios.
Los contenidos pueden normalizarse y mejorarse una vez que están en el Data Lake. La extracción de metadatos, conversión de formatos, aumento, enlace cruzado, agregación, descomposición o la indexación también pueden incluirse en estas aplicaciones.
Los datos se producen a medida que son necesarios. Lo que minimiza los costes de la preparación de los mismos sobre el procesamiento de inicio. Tal como requerirían los Data Warehouse. Las agrupaciones de datos de gran tamaño, podrían insertarse en dicho procesamiento. Todo bajo una sólida arquitectura de Big Data.
Los usuarios pueden tener acceso seguro a los datos
Los usuarios de varios departamentos de todo el mundo pueden acceder de forma flexible y desde cualquier lugar al Data Lake y a su contenido. Esto mejora la reutilización del contenido y ayuda a la empresa a recopilar datos. Se hace para facilitar la toma de decisiones corporativa. La información es poder, y el Data Lake proporciona información de toda la empresa a muchas más personas para que el negocio sea más inteligente, flexible e inventivo.
Diferencias entre Data Lakes y Data Warehouses
A continuación, se destacarán algunos principales diferenciadores de un Data Lake y su diferencia con el método de Data Warehouse.
El Data Lake puede conservar todos los datos
Durante la construcción de un Data Wahrehouse, el análisis de los recursos de datos, el conocimiento de los procesos de negocio y el perfil de los datos se gastan significativamente. El resultado es un modelo de datos de información altamente organizado. Gran parte de este procedimiento consiste en decidir qué información debe incluirse y no incluirse en el almacén.
En general, los datos pueden eliminarse del almacén si no se utilizan para responder a determinadas consultas o en un informe concreto. Normalmente, esto se hace para simplificar el modelo de datos y preservar el costoso espacio del Data Warehouse.
El Data Lake, en comparación, tiene la totalidad de los datos en estricto almacenamiento. No solo los datos que se utilizarían al momento. Sino también, los que se pueden utilizar y los que no se utilizarán nunca. Simplemente debido a que es muy probable que algún día se puedan utilizar. Además, la información se guarda de forma constante para que se pueda ejecutar un análisis concreto en cualquier momento.
Esto se debe a que el hardware utilizado para un Data Lake suele ser bastante diferente al equipo utilizado en un Data Warehouse. Es relativamente asequible escalar un Data Lake a terabytes y petabytes.
Soporta todos los tipos de datos
Los Data Warehouse suelen consistir en datos recuperados con medidas de cantidad y las características que los describen de los sistemas transaccionales. A menudo se pasan por alto las fuentes de datos que no son habituales, como los registros de los servidores web, datos de los sensores, actividad en las redes sociales, textos y fotos. De tal manera que siguen existiendo nuevos usos para diversos formatos de datos, pero su consumo y almacenamiento pueden resultar costosos y complejos.
Estas formas no tradicionales de datos forman parte de la estrategia del Data Lake. Se mantienen todos los datos allí, independientemente de su origen o estructura. De igual manera, son contenidos en bruto y se modifican sólo cuando se está preparado para utilizarlos. Este método se denomina “Schema on Read” en lugar de “Schema on Write”, el enfoque que se usa habitualmente en el Data Warehouse.
El Data Lake da soporte a todos los usuarios
El 70% o más de los usuarios son «operativos» en la mayoría de las organizaciones. Quieren recibir sus informes, ver sus KPI o recoger cada día el mismo número de datos en una tabla. El Data Warehouse suele ser perfecto para este tipo de consumidores, porque está bien organizado y es fácil de manejar y comprender.
El 15% siguiente, más o menos, analiza los datos más a fondo. Utilizan el Data Warehouse como fuente. Pero a menudo, vuelven a las fuentes para recopilar datos que no están en el almacén y ocasionalmente recogen datos de fuera de la empresa. La herramienta que más usan son las tablas y hacen nuevos informes que circulan con frecuencia por la empresa. El Data Warehouse es la fuente de acceso a los datos, aunque a menudo sobrepasa sus límites.
Finalmente, se analiza a fondo el porcentaje restante de los demás usuarios. A partir del estudio se pueden desarrollar fuentes de datos completamente nuevas. Combinan varios tipos de datos distintos y plantean nuevas preguntas.
Estos usuarios pueden utilizar el Data Warehouse, pero normalmente no son conscientes de ello porque sus capacidades suelen estar superadas. Incluyen a los científicos de datos y pueden emplear herramientas avanzadas y capacidad de análisis, como el análisis estadístico y el modelado predictivo.
Todos estos usuarios tienen un buen soporte por el método del Data Lake. Los científicos de datos pueden ir al Data Lake y los múltiples datos que necesitan, además que los pueden tener en cantidades industriales. Mientras tanto, diversos usuarios utilizan conjuntos de representaciones más organizadas de los datos que tienen para su propósito.
La adaptación a los cambios es sencilla
Una de las principales preocupaciones en relación con el Data Warehouse, es el tiempo que se tarda en modificarlo. Durante la creación del almacén se invierte un tiempo considerable. Un diseño sólido de los almacenes puede adaptarse a los cambios, pero la complejidad del proceso de carga de datos y el esfuerzo para ayudar al análisis y la elaboración de informes, consumirá y requerirá inevitablemente una cierta cantidad de tiempo.
El equipo de almacenamiento de datos no puede esperar que muchas consultas empresariales se ajusten a su sistema para responder a ellas. Lo que ha llevado a la noción de Business Intelligence de autoservicio en la creciente demanda de respuestas más rápidas.
En cambio, en el Data Lake, como todos los datos se conservan brevemente y están constantemente accesibles para cualquiera que quiera utilizarlos, los usuarios pueden explorar nuevos métodos y responder a sus propias preguntas. Fuera del marco del almacén.
Si los resultados de una exploración son útiles y quieres repetirlos, se puede utilizar un esquema más formal, automatizarlos y reutilizarlos para ampliarlos a un público más amplio. Si el resultado se considera innecesario, se puede descartar sin modificaciones en las estructuras de datos ni en los recursos de desarrollo.
Proporciona una visualización más rápida
Las otras cuatro son verdaderamente el resultado de esta última diferencia. Dado que los Data Lakes contienen todo tipo de datos y que permiten a los usuarios acceder a los mismos justo antes de que sean transformados, tratados y estructurados. Son capaces de alcanzar sus objetivos más rápidamente que la técnica habitual del Data Warehouse.
No obstante, este acceso anticipado a los datos tiene un coste. El trabajo que habitualmente se realiza para algunas o todas las fuentes de datos necesarias para el análisis por parte del equipo de desarrollo del Data Warehouse no pueden llevarse a cabo.
Esto permite que los usuarios exploren y utilicen la información como deseen, pero puede que no sea el primer nivel de usuarios empresariales que se ha mencionado anteriormente. Debido a que sus informes y KPIs pudiesen ser requeridos por ellos.
Los encargados de elaborar informes con base en los datos que se encuentran los Data Lakes utilizarán vistas más organizadas de los datos en el mismo. Que son similares a las que tenían anteriormente en el Data Warehouse. La distinción entre estas vistas es que los metadatos se sitúan en gran medida sobre el Data Lake y no sobre tablas físicamente inflexibles que un desarrollador tiene que modificar.
Aprovecha al máximo tus datos
Como ya conoces algunas ventajas y qué es un Data Lake, probablemente quieras desarrollar uno para tu empresa o uno personal. Ahora bien, verás a continuación un conjunto de cosas que necesitas para asegurarte de que lo estás haciendo bien. Hacerlo bien, significa que debes desarrollarlo de forma controlada, pero también que sea flexible.
Identifica las prioridades de los beneficios de tu organización
Es necesario estar muy alineado con la empresa cuando se inicia un proyecto de este tipo. El Data Lake tiene que aportar el valor que tu Data Warehouse no da a la empresa. Esto puede lograrse abordando “paint points” o estableciendo nuevos flujos de ingresos netos que los distintos equipos de negocio pueden ofrecer.
Es muy crucial para tu éxito ser capaz de identificar y explicar dicho valor desde una óptica realmente empresarial. De esta manera, podrás convencer a tus socios para que inviertan a lo seguro en tu proyecto.
Supervisión de la arquitectura
Una vez alineado tu negocio y sabiendo cuáles son sus objetivos, debes describir la arquitectura original: ¿cuáles son los diferentes componentes que necesitará y cuál es la plataforma tecnológica definitiva?
Como se trata de una inversión a lo largo del tiempo, debes estar claro en este punto. Por lo que debes considerar con sumo cuidado la línea del progreso de la tecnología actualmente. Evidentemente, es posible que todas las respuestas no las tengas en un solo momento, por lo que puede ser necesaria una prueba de concepto para adquirir cierta experiencia para mejorar y aprender sobre la marcha.
Una sólida estrategia de gestión de datos que abarque la gestión de la misma, los metadatos y la forma de recopilarlos, es un componente esencial de tu plan de arquitectura. Esto es importante si se quiere crear un Data Lake controlado y gestionado, en lugar de un temido «pantano de datos».
Definir estrategias de seguridad
Proporciona un sólido plan de seguridad. En particular, cuando tu Data Lake es una plataforma común utilizada por varias divisiones o por partes interesadas, tanto internas como externas. La privacidad y la seguridad de los datos, sobre todo los sensibles, son importantes.
Incluso, puede ser necesario incluir restricciones normativas. También hay que preocuparse por los multiusuarios: algunos usuarios pueden no compartir los datos con otros. De esta manera, cada cliente puede tener y debe respetar acuerdos de datos únicos al servir a varios usuarios externos.
Entrada / Salida y modelo de memoria del Data lake
Como parte de la plataforma tecnológica y su arquitectura, hay que pensar en cuáles serán las capacidades del Data Lake. Por ejemplo, ¿se utilizará el desacoplamiento entre las capas de almacenamiento y de computación? Si es así, ¿cuál es la capa de almacenamiento persistente?
Los requisitos de rendimiento deben entenderse a fondo en términos de introducción de datos. Esto va a definir su rendimiento total en cuanto al almacenamiento y las redes. Así como, para que los datos puedan ser procesados a tiempo.
Evaluación de habilidades de los equipos de trabajo
Hay que contar con el personal adecuado para tener éxito en cualquier proyecto de Data Lake. Se necesitan especialistas con una gran experiencia en la gestión y administración de datos para crear políticas y procesos de preparación. También necesita científicos de datos que sean los consumidores de la plataforma. Se debe recurrir a ellos durante toda la fase de diseño, ya que son las partes interesadas y debes escuchar sus necesidades. Una vez hecho, es extremadamente vital saber cómo interactuar con el Data Lake.
Establece un plan de operaciones para el Data Lake
Considera el Data Lake en términos de un acuerdo de nivel de servicio (SLA): lo que tus socios comerciales anticipan de los requisitos de SLA, particularmente en relación con las aplicaciones de ingresos críticos para el negocio. Es necesario establecer acuerdos de nivel de servicio adecuados, tanto para el tiempo de inactividad como para los datos que se introducen, procesan y sustituyen.
Volviendo al tema de las personas y las competencias, es esencial contar con personas con experiencia en gestión. Esto se hace para crear un equipo que apoye los SLA y se enfoque en satisfacer las necesidades del negocio.
Diseña un plan de comunicación
¿De qué manera se anunciará esto en la organización y cómo se introducirán más usuarios cuando tengas el Data Lake a punto? Tienes que captar a muchas partes interesadas de tu organización y mostrar cierto éxito para el ecosistema en torno al Data Lake. Como con cualquier otra plataforma informática, su éxito depende en última instancia de la aceptación de la empresa.
Plan de recuperación ante desastres
Necesitas una estrategia de recuperación ante desastres que te ayude. Basada en la criticidad empresarial de tu Data Lake y en los múltiples acuerdos de nivel de servicio SLA que tienes con diferentes grupos de usuarios.
Con el Máster en Big Data y Business Analytics, podrás tener todos los conocimientos necesarios para establecer tecnologías acordes con los planes técnicos de tu organización. No pierdas la oportunidad de obtener un programa de estudios altamente especializado.
