Cómo implementar un Data Lake en la nube

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Anteriormente, los lagos datos se diseñaban en clústeres HDFS (locales). No obstante, la tendencia actual es utilizar los lagos de datos en la nube como una infraestructura.

Tipos de Data Lakes

Antes de optar por un data lake u otro, hay que determinar qué arquitectura de lago de datos en la nube funciona mejor en función de las necesidades del negocio.

• Data Lake local: los lagos de datos locales precisan de la gestión combinada de hardware y software.
• Data Lake híbrido: este método combinado proporciona a las grandes corporaciones dos alternativas. Por un lado, un sistema en el que albergar datos menos valiosos en las instalaciones, y por otro un espacio en la nube en el que almacenar otro tipo de datos de mayor interés.
• Cloud data lake: como sabemos, los principales beneficios del cloud son la disponibilidad, la velocidad y el ahorro de costes en recursos de ingeniería y Tecnologías de la Información (TI).

Cloud Data Lake

Un cloud data lake o lago de datos en la nube es un repositorio de almacenamiento de datos (estructurados o desestructurados) centralizado y alojado en la nube. Para ello, se usa un almacén de objetos como, por ejemplo, Microsoft Azure Data Lake Storage.

Un lago de datos en la nube puede incluir gran variedad de datos: estructurados (de bases de datos relacionales), semiestructurados (CSV, JSON), no estructurados (documentos) y datos binarios (imágenes o vídeos).

Su posición en la nube dota a los cloud data lakes de la capacidad de interactuar los datos fácilmente, ya sea para almacenamiento, procesamiento, análisis o generación de informes.

El objetivo mayoritario de este sistema de almacenamiento de datos es proporcionar un epicentro de control para la información de la empresa y poder aprovecharlo en el momento que sea preciso.

¿Cómo funciona un Cloud Data Lake?

Un cloud data lake tiene por finalidad aprovechar la separación entre la computación y el almacenamiento, de modo que cada elemento individual pueda escalar en el momento indicado, sin ralentizar al otro.

La escalabilidad es una de las ventajas de implementar un cloud data lake en los procesos operacionales de una compañía. Además, gracias a la ubicación centralizada, la infraestructura en la nube proporciona acceso de autoservicio a usuarios y desarrolladores, a diferencia de las infraestructuras locales.

Pasos para implementar un Data Lake en la nube

Los data lakes proporcionan accesibilidad a los datos organizacionales. De esta forma, la información puede usarse en múltiples campos: desarrollo de proyectos de inteligencia artificial, toma de decisiones de negocio, etcétera.

A la hora de implementar un cloud data lake en los procesos operacionales de una compañía se han de seguir los siguientes pasos:

Captación y perfilado de datos

El primer paso, como es lógico es la captación y perfilado de todos los datos con valor para la empresa, ya sean estructurados, semiestructurados o desestructurados.

Los datos son captados y cotejados a través de fuentes diversas, y después son trasladados en bruto al data lake, a la espera de ser tratados por profesionales del sector (Data Analyst).

A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, el escalado de la información se puede dar sin que sea necesaria la elaboración de esquemas, nuevas estructuras de datos o transformaciones.

Almacenamiento

El almacenamiento en la nube es el paso en el que la información quedará albergada en el repositorio o almacén cloud. Nos encontramos en el momento previo a la transformación de los datos.

En este espacio, los datos se almacenan en bruto, es decir, en su formato original, ya sea estructurado o desestructurado. Además, la condición de Cloud Computing permite a las grandes corporaciones recopilar y almacenar cantidades masivas de datos.

Algunos ejemplos de repositorio en la nube (cuyas principales características son: disponibilidad, escalabilidad, bajo coste y ciberseguridad) son: ADLS, S3, Google Cloud Storage, entre otras muchas.

Procesamiento

Una vez se tienen almacenados todos los datos de valor para una compañía, llega el momento de la transformación. A través de un cloud data lake es posible efectuar tratamiento exhaustivos de los datos que se desee.

Después de ese procesamiento y trato, los datos se devuelven al cloud data lake donde una figura específica se encargará de analizar su potencial para el negocio.

Análisis

Tras el almacenamiento y procesado, los datos ya están preparados para el análisis por parte los de data scientists, empleados expertos en Business Intelligence (BI), data engineers, etcétera.

Ventajas de implementar un Cloud Data Lake

• Alta capacidad de almacenamiento: con el almacenamiento en la nube, las compañías pueden albergar en su data lake grandes cantidades de datos sin preocuparse por la masificación, ya que se puede expandir el almacenamiento siempre que se desee.
• Escalabilidad: los servicios en la nube permiten el escalado inmediato. Así pues, las grandes corporaciones no tienen que preocuparse por expandir la capacidad o pagar por recursos hardware innecesarios.
• Almacén central: un data lake se caracteriza por tener un espacio centralizado de la información. Por tanto, el transcurso de acceso a los datos será siempre el mismo para cualquier equipo de la organización.
• Rentabilidad: los proveedores de almacenamiento en la nube permiten diferentes formas de almacenamiento y precios dispares. De esta forma, las grandes corporaciones únicamente pagan por el almacenamiento que usan.
• Seguridad y fiabilidad: cualquier organización que se precie, alberga datos sensibles de gran importancia y los proveedores cloud lo saben. Por este motivo, uno de sus esfuerzos mayoritarios es garantizar la seguridad de los datos de sus clientes a través de modelos encriptados y acceso autenticado. Además, cuentan con numerosas copias de los datos, por lo que la pérdida es muy improbable.