Un Data Lake es un repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala.
Los Data Lakes almacenan los datos en su forma bruta y original, y permiten a los ingenieros de datos realizar diversos tipos de análisis, como:
Ayudan a los analistas empresariales a tomar decisiones más acertadas y basadas en datos.
Aunque las tecnologías como nuestro propio InterSystems IRIS® proporcionan interfaces para interactuar con los Data Lakes, estos sí son más un patrón de diseño conceptual para el almacenamiento de datos que una aplicación de software con una interfaz gráfica de usuario tradicional.
Al explicar un Data Lake a alguien o demostrarlo, es probable que inicie sesión en una de estas herramientas o servicios de almacenamiento para mostrar cómo se organizan, acceden y analizan los datos.
En este post, aprenderá todo lo que necesita saber sobre los Data Lakes, incluyendo:
- Qué son y cómo funcionan
- En qué se diferencian de otros tipos de estructuras de gestión de datos
- Los beneficios que aportan a las organizaciones
- Lo necesite o no
Entremos.
Evolución de los Data Lakes a partir de los sistemas tradicionales de gestión de datos
A menudo, los datos se almacenan en bases de datos estructuradas denominadas almacenes de datos, donde es necesario limpiarlos y estructurarlos antes de poder utilizarlos. Aunque resultan eficaces para la elaboración periódica de informes por lotes, los almacenes de datos no son tan flexibles para las necesidades de algunos procesamientos y análisis en tiempo real. Funcionan bien para algunas aplicaciones empresariales, pero exigen que los datos se ajusten a un esquema predefinido antes de escribirlos en el almacén.
Algunas empresas recopilan miles de puntos de datos cada día de docenas de fuentes (y eso en el extremo inferior). Cuando estos datos rara vez comparten el mismo esquema o formato, el refinamiento de los datos en bruto puede resultar lento e ineficiente en un almacén de datos tradicional.
En cambio, los lagos de datos aceptan datos en bruto de diversas fuentes, como dispositivos IoT, fuentes de redes sociales, aplicaciones móviles, etc. En lugar de aplicar esquemas como los almacenes de datos, los Data Lakes suelen utilizar la tecnología "schema-on-read". Esto significa que los datos sólo se estructuran cuando se leen para su análisis, lo que proporciona a los analistas de datos mucha más agilidad y eficiencia.
Los Data Lakes son utilizados principalmente por científicos e ingenieros de datos para extraer información empresarial significativa, que luego se visualiza para su presentación.
Características principales de los Data Lakes
Los Data Lakes se diseñan teniendo en cuenta varias características clave:
- Escalabilidad: pueden escalarse masivamente para almacenar petabytes de datos, dando cabida al crecimiento exponencial de los datos en las empresas modernas.
- Flexibilidad: los Data Lakes admiten varios tipos de datos, desde archivos CSV e imágenes hasta datos binarios, sin necesidad de convertirlos a un esquema predefinido.
- Rentabilidad: mediante el uso de hardware básico barato o soluciones de almacenamiento en la nube rentables, los Data Lakes pueden ser una opción más económica para el almacenamiento masivo de datos.
Estas características hacen de los Data Lakes un activo indispensable para las empresas que desean aprovechar el análisis de big data para obtener información detallada y tomar decisiones informadas.
A medida que profundicemos en la arquitectura, la implementación y el funcionamiento de los lagos de datos, pronto verá por qué son fundamentales en el panorama moderno de la gestión de datos.
¿Los Data Lakes son adecuados para su empresa?
A la hora de considerar si un Data Lake es la solución adecuada para su organización, las partes interesadas deben plantearse una serie de preguntas de diagnóstico para evaluar sus capacidades de datos actuales, sus necesidades y sus objetivos futuros.
A continuación se presentan algunas preguntas cruciales para guiar esta evaluación:
1. ¿Cuál es el volumen y la variedad de datos que gestionamos actualmente?
Determine si su organización maneja grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados o no estructurados. Los Data Lakes son especialmente beneficiosos para las organizaciones que manejan conjuntos de datos diversos y a gran escala.
2. ¿Satisfacen nuestras necesidades las capacidades actuales de almacenamiento y análisis de datos?
Considere si los sistemas de gestión de datos existentes (como las bases de datos tradicionales o los almacenes de datos) son suficientes para las necesidades de su organización, sobre todo en términos de escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad.
3. ¿Necesitamos realizar análisis avanzados o procesar datos en tiempo real?
Si desea mejorar sus capacidades de análisis predictivo, aprendizaje automático o análisis en tiempo real, puede que necesite un lago de datos para gestionar y procesar grandes conjuntos de datos de forma dinámica.
4. ¿Disponemos de la infraestructura y los conocimientos informáticos necesarios?
Considere si su organización dispone de la infraestructura informática y los conocimientos técnicos necesarios para implantar y mantener un lago de datos. Esto incluye evaluar la disponibilidad de personal cualificado y la necesidad de formación o contratación potencial.
5. ¿Cuál es nuestro presupuesto para implantar una nueva solución de gestión de datos?
Determinar los recursos financieros disponibles para invertir en un Data Lake. Aunque los Data Lakes pueden ser rentables a largo plazo, su creación y mantenimiento pueden requerir importantes inversiones iniciales y continuas.
6. ¿Cómo se integrará un Data Lake con nuestro ecosistema informático actual?
Evaluar cómo se integrará un nuevo Data Lake con los sistemas informáticos y los procesos empresariales existentes. La integración efectiva es crucial para maximizar los beneficios de un Data Lake. Al considerar detenidamente estas preguntas, las partes interesadas pueden tomar una decisión informada sobre si un Data Lake es adecuado para las necesidades de su organización. Este enfoque estratégico garantiza que la inversión en un Data Lake se alinee con objetivos empresariales y capacidades tecnológicas más amplios.
Implantación de un Data Lake: guía paso a paso
Si se ha planteado estas preguntas y cree que es un candidato idóneo para un Data Lake, a continuación le ofrecemos un resumen de alto nivel sobre cómo implantarlo.
1. Definir los objetivos y requisitos de la empresa
Colaborar con las partes interesadas de la gestión de riesgos, el servicio de atención al cliente y las operaciones para recabar datos específicos. Determine cómo se utilizará el Data Lake para realizar análisis de riesgos en tiempo real, ofrecer experiencias personalizadas a los clientes y agilizar los procesos administrativos.
2. Elija la plataforma tecnológica adecuada
Opte por una sólida plataforma de gestión de datos como InterSystems IRISque puede adaptarse a todas las necesidades específicas de una arquitectura de Data Lake.
InterSystems IRIS es:
- Flexible, compatible con la integración de datos procedentes de múltiples fuentes y tipos de datos
- Escalable, diseñado para gestionar eficazmente conjuntos de datos a gran escala
- Interoperabilidad, que permite una comunicación fluida entre distintos sistemas y aplicaciones
3. Diseñar la gobernanza de los datos y las medidas de seguridad
InterSystems IRIS ofrece sólidas funciones de seguridad, como cifrado, autenticación y auditoría, que son fundamentales para gestionar datos confidenciales en un lago de datos. Además, es compatible con las prácticas de gobernanza de datos para ayudar a garantizar la calidad de los datos y el cumplimiento de diversas normativas.
4. Ingestión y almacenamiento de datos
Incluye datos de sistemas de transacciones, registros de interacción con los clientes, fuentes de datos de mercado e informes reglamentarios. InterSystems IRIS puede ingerir datos de diversas fuentes, como bases de datos relacionales, bases de datos NoSQL, sistemas de archivos e incluso flujos de datos en tiempo real. Esta flexibilidad es crucial para las arquitecturas de Data Lakes que necesitan consolidar datos de fuentes dispares.
5. Organización y optimización de datos
Establezca zonas de datos claras, como "sin procesar" para los datos no procesados, "de confianza" para los datos validados y depurados, y "refinados" para los datos listos para el análisis.
6. Procesamiento y análisis de datos
La capacidad de InterSystems IRIS para integrarse a la perfección con herramientas de análisis significa que se puede acceder directamente a los datos almacenados en el lago de datos y analizarlos mediante SQL y otros lenguajes de consulta. Esta integración directa ayuda a evitar la necesidad de trasladar los datos a bases de datos analíticas separadas, reduciendo así la complejidad y mejorando el rendimiento.
Próximos pasos
Los Data Lakes son esenciales para las empresas que manejan grandes volúmenes de datos diversos y necesitan sofisticadas capacidades de análisis. InterSystems IRIS destaca como una potente plataforma que puede ayudar a las organizaciones a implantar y gestionar eficazmente los Data Lakes, garantizando que puedan maximizar el valor de sus activos de datos.
InterSystems IRIS puede ayudarle a
a obtener información de inteligencia empresarial de nivel superior
y a tomar decisiones basadas en datos
para su organización.
Preguntas frecuentes sobre los Data Lakes
Data Lakehouses combina las mejores características de los Data Lake y los almacenes de datos. Mantienen la flexibilidad de los Data Lakes para manejar diversos tipos de datos y añaden las funciones de gestión de los almacenes de datos, como las transacciones ACID y la aplicación de esquemas, para dar soporte eficaz tanto al aprendizaje automático como a las aplicaciones de BI.
Los Data Marts son subconjuntos de almacenes de datos optimizados para una línea de negocio o departamento específico. Contienen datos estructurados y están diseñados para un acceso rápido que permita obtener información empresarial específica y rutinaria en lugar de una exploración exhaustiva.
Se trata de aplicar una estructura o esquema a los datos a medida que se leen para su análisis, utilizando herramientas de transformación de datos y lenguajes de consulta específicos para la tarea de análisis en cuestión.
Los Data Lakes en la nube se alojan en plataformas en la nube, lo que ofrece escalabilidad, flexibilidad y, a menudo, rentabilidad con una menor carga de mantenimiento. Aprovechan las capacidades de almacenamiento y computación en la nube para procesar los datos, lo que facilita su integración con diversos servicios de análisis de datos.
Los ingenieros y científicos de datos utilizan estos datos históricos para crear modelos y analizar datos, lo que les permite prever acontecimientos futuros y fundamentar la toma de decisiones estratégicas basándose en datos pasados y presentes.
