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Con el rápido avance de las tecnologías, las empresas están buscando una mejor manera de garantizar que los datos y la información de la organización se mantengan seguros y organizados. Una de las formas en que las empresas están haciendo esto es a través del uso de los data lakes para crear una infraestructura de gestión de lugar centralizado que permite a cada organización gestionar, almacenar, analizar y clasificar los datos.

El concepto de arquitectura de Data Lakes se ha convertido recientemente en un tema candente. Hoy en día, las empresas utilizan los datos para definir sus objetivos y métricas empresariales internas. Los data lakes ofrecen una analítica ágil para medir su negocio en continua evolución. Los data lakes se han convertido realmente en las piedras angulares de la arquitectura moderna de big data

¿Qué es un Data Lake?

Un data lake es un depósito centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Mantiene una gran cantidad de datos en bruto en su forma nativa hasta que las empresas identifican su uso. La base de un data lake es un sistema de almacenamiento que puede acomodar todos los datos de una organización, desde la información de calidad de los proveedores, pasando por las transacciones de los clientes, hasta los datos de rendimiento de los productos en tiempo real. Un data lake proporciona la flexibilidad necesaria para almacenar datos sin procesar y un fondo común para combinar múltiples puntos y dar forma a los datos para proporcionar conocimientos útiles que puedan personalizarse para satisfacer las necesidades y requisitos de los clientes.

Características de un Data Lake

  • Fidelidad
    Un data lake almacena los datos tal y como se encuentran en un sistema empresarial. Un data lake almacena datos en bruto, cuyo formato, esquema y contenido no pueden modificarse. Almacena los datos de tu empresa tal y como son. Los datos almacenados pueden incluir datos de cualquier formato y de cualquier tipo.
  • Flexibilidad
    Un data lake adopta el esquema de lectura. Es más adecuado para las empresas innovadoras y las empresas con rápidos cambios y crecimiento del negocio.
  • Capacidad de gestión
    Un data lake proporciona una capacidad de gestión de datos completa. Un data lake almacena al menos dos tipos de datos: datos brutos y datos procesados. Los datos almacenados se acumulan y evolucionan constantemente. Esto requiere unas sólidas capacidades de gestión de datos, que abarcan las fuentes de datos, las conexiones de datos, los formatos de datos y los esquemas de datos. Un esquema de datos incluye una base de datos y tablas, columnas y filas relacionadas. Un data lake proporciona un almacenamiento centralizado para los datos de una empresa u organización. Esto requiere capacidades de gestión de permisos.
  • Trazabilidad
    Un data lake almacena todos los datos de una organización y gestiona los datos almacenados a lo largo de su ciclo de vida, desde la definición, el acceso y el almacenamiento de los datos hasta su procesamiento, análisis y aplicación. Un data lake robusto reproduce completamente el proceso de producción de datos y el flujo de datos, asegurando que cada registro de datos es rastreable a través de los procesos de acceso, almacenamiento, procesamiento y consumo.
  • Motores de computación ricos
    Un data lake es compatible con diversos motores de computación, como el procesamiento por lotes, la computación en flujo, el análisis interactivo y los motores de aprendizaje automático. Los motores de procesamiento por lotes se utilizan para cargar, convertir y procesar datos. Los motores de computación en flujo se utilizan para la computación en tiempo real. Los motores de análisis interactivo se utilizan para el análisis exploratorio. La combinación de big data e inteligencia artificial (IA) dio lugar a una variedad de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
  • Seguridad
    La autenticación, la contabilidad, la autorización y la protección de datos son algunas de las características importantes de la seguridad de los data lakes.

Beneficios de la arquitectura de Data Lakes

1.Los data lakes ofrecen un acceso inigualable a una suma de datos enorme pero navegable

2.Arquitectura de Data Lakes almacena todas las formas de datos

3. Los datos almacenados en un data lake son accesibles para todos lo que le da una ventaja para compartir en toda la empresa

4. Los data lakes permiten importar cualquier cantidad de datos que puedan llegar en tiempo real. Los datos se recogen de múltiples fuentes y se trasladan al lago de datos en su formato original. Este proceso permite escalar a datos de cualquier tamaño, mientras se ahorra tiempo de definición de estructuras de datos, esquemas y transformaciones.

5. Arquitectura de Data Lakes permite a las organizaciones generar diferentes tipos de información, incluyendo la elaboración de informes sobre datos históricos y el aprendizaje automático, en el que se construyen modelos para predecir resultados probables y sugerir una serie de acciones prescritas para lograr el resultado óptimo. Por ejemplo, un data lake puede ayudar a tus equipos de I+D a probar sus hipótesis, refinar las suposiciones y evaluar los resultados, como la elección de los materiales adecuados en el diseño de su producto, lo que resulta en un rendimiento más rápido, la investigación genómica que conduce a una medicación más eficaz o la comprensión de la disposición de los clientes a pagar por diferentes atributos.

6. Arquitectura de Data Lakes aprovecha grandes cantidades de datos consistentes y algoritmos de aprendizaje profundo para llegar a un análisis de decisiones en tiempo real.

7. Con esta arquitectura versátil, las organizaciones pueden tener una analítica y una gobernanza sin fisuras y de alto rendimiento

8. Ayuda a las organizaciones a mantener el aislamiento de la carga de trabajo

Consejos para una arquitectura de Data Lakes moderna

  • Identificar y definir el objetivo de datos de la organización
  • Perfiles de datos y catalogación de datos
  • Copias de seguridad y archivos de dato
  • Utilizar la fuente de eventos para garantizar la trazabilidad y la coherencia de los datos
  • Colocar tu data lake en capas de acuerdo con las habilidades de sus usuarios
  • Mantener tu arquitectura abierta
  • Centrarse en el rendimiento
  • Desarrollar la gobernanza, la privacidad y la seguridad de los datos
  • Gestión de metadatos
  • Aprovechar la automatización
  • Integrar DevOps

¡Esperamos que este artículo te resulte útil! Si tienes alguna duda o necesitas ayuda con tu proyecto de datos, háznoslo saber, somos expertos en ciencia de datos..

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