Uno de los grandes retos tecnológicos a los que se disponen que hacer frente las compañías es, indudablemente, el crecimiento de los datos. ¿Quién no ha oído hablar de terabytes, petabytes y exabytes? Hoy son términos comunes en casi todos los sectores, especialmente cuando se habla de capacidad de almacenamiento.
Una cosa está clara: la aparición de nuevas tecnologías en Internet se ha traducido en un acceso y almacenamiento excesivo de información tanto de los propios clientes como de los clientes potenciales. Y, dada la gran cantidad de datos, es fundamental tener un sistema que los mantenga seguros, como Data Lake.
¿Qué es un lago de datos?
De acuerdo con Servicios web de Amazon la definición de Data Lake es:
Repositorio centralizado que posibilita almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Puede almacenar sus datos como están, sin tener que estructurarlos primero, y ejecutar diferentes tipos de análisis, desde paneles y visualizaciones hasta procesamiento de big data, análisis en tiempo real y aprendizaje automático para tomar mejores decisiones.
El término Data Lake (literalmente, lago de datos en inglés) fue acuñado por James Dixon, director de tecnología de Pentaho, y se refiere a la naturaleza particular de los datos en este sistema, en contraste con los datos limpios y procesados almacenados en los sistemas tradicionales de almacenamiento de datos o Data Mart.
Según Dixon, “Si piensa en un Data Mart como un almacén de agua embotellada limpia, empaquetada y estructurada para un consumo fácil, un Data Lake sería una gran masa de agua en un estado más natural. Su contenido proviene de una fuente que llena el lago y varios usuarios del mismo pueden acercarse a examinar, bucear o tomar muestras ”.
Los Data Lakes de forma general se configuran en un clústerUn clúster es un conjunto de empresas y organizaciones interconectadas que operan en un mismo sector o área geográfica, y que colaboran para mejorar su competitividad. Estos agrupamientos permiten compartir recursos, conocimientos y tecnologías, fomentando la innovación y el crecimiento económico. Los clústeres pueden abarcar diversas industrias, desde tecnología hasta agricultura, y son fundamentales para el desarrollo regional y la creación de empleo.... de hardware de consumo escalable y económico, lo que posibilita que los datos se vuelquen en él en caso de que se necesiten más adelante sin tener que preocuparse por la capacidad de almacenamiento. Estos clústeres pueden existir localmente o en la nube.
Por qué usar un lago de datos
Según el estudio Buscando conocimiento en el lago de datos actual En Aberdeen, las instituciones que generen valor comercial con éxito a partir de sus datos superarán a sus competidores. En realidad, las compañías que implementaron un lago de datos superaron a sus pares en un 9% en el crecimiento orgánico de los ingresos.
Por eso, pudieron realizar nuevos tipos de análisis, como el aprendizaje automático, en nuevas fuentes, como archivos de registro, datos de transmisión de clics, redes sociales y dispositivos conectados a Internet almacenados en un lago de datos.
Esto les ayudó a identificar y actuar sobre las posibilidades de crecimiento empresarial más rápidamente, atrayendo y reteniendo clientes, impulsando la productividad, manteniendo proactivamente los dispositivos y tomando decisiones informadas.
5 ventajas de un lago de datos
Entre los principales beneficios de un Data Lake se encuentran los siguientes:
- Posibilita centralizar todos los datos en un mismo lugar, sea cual sea su origen. Una vez incluidos en su respectivo silo de información, se pueden procesar con herramientas de Big Data. Es factible que ante tal disparidad de información existan datos que necesiten un tratamiento especial con respecto a seguridad, pero es un aspecto solucionable con este sistema.
- La fuente original de los datos puede estar desactualizada o deshabilitada, pero su contenido aún puede ser valioso para el análisis. Con este sistema puede entrar a esta información.
- Todos los datos que llegan al sistema se pueden normalizar y enriquecer.
- Los datos se preparan de acuerdo a las necesidades del momento, lo que reduce significativamente costos y tiempos.
- Cualquier usuario autorizado puede entrar y enriquecer la información desde cualquier lugar, ayudando a la organización a recolectar más fácilmente los datos necesarios para tomar decisiones.
Data Lake frente a Data Warehouse
Cuando se habla de almacenamiento de datos suele surgir otro concepto relacionado con el tema que nos ocupa: el Data Warehouse o data warehouse. Se trata de una base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos.... optimizada para analizar datos relacionales de sistemas transaccionales y aplicaciones de línea de negocio.
A pesar de esto, aún cuando ambos paradigmas se enfocan en el almacenamiento de datos, existen algunas diferencias entre un lago de datos y un almacén de datos:
- Estructura de datos: un almacén de datos solo recopila datos estructurados, mientras que un lago de datos recopila datos estructurados y no estructurados.
- Finalidad de los datos: este aspecto puede estar definido o no en un Data Lake, mientras que en un Data Warehouse no hay margenEl margen es un término utilizado en diversos contextos, como la contabilidad, la economía y la impresión. En contabilidad, se refiere a la diferencia entre los ingresos y los costos, lo que permite evaluar la rentabilidad de un negocio. En el ámbito editorial, el margen es el espacio en blanco alrededor del texto en una página, que facilita la lectura y proporciona una presentación estética. Su correcta gestión es esencial... para la improvisación.
- Flexibilidad: en un Data Lake es más fácil hacer cambios debido a que no tiene estructura, pero en un Data Warehouse es más complejo debido a que intervienen otros procesos.
- Esquema: los lagos de datos se centran en esquemas en lectura y almacenes de datos en esquemas en escritura.
- Usuarios: en un Data Lake los datos son administrados por analistas, mientras que en un Data Warehouse cualquier usuario con acceso puede administrar los datos.
- Accesibilidad: mientras que en un Data Lake hay una gran y fácil accesibilidad, en un Data Warehouse esta sección es más cara y compleja.
- Almacenamiento: un Data Lake tiene un costo limitado con oportunidad de expansión en la nube, mientras que un Data Warehouse es de forma general más caro.
En última instancia, ambos sistemas están destinados a aquellas instituciones que basan sus decisiones en datos y que pueden poner en práctica estrategias y comunicaciones más personalizadas o centradas en el cliente.
Lago de datos de Azure
Lago de datos de Azure es el repositorio de hiperescala de Microsoft para grandes cargas de trabajo de análisis de datos en la nube. Este servicio está diseñado para la nube, es compatible con HDFSHDFS, o Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop, es una infraestructura clave para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Diseñado para ejecutarse en hardware común, HDFS permite la distribución de datos en múltiples nodos, garantizando alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Su arquitectura se basa en un modelo maestro-esclavo, donde un nodo maestro gestiona el sistema y los nodos esclavos almacenan los datos, facilitando el procesamiento eficiente de información... (Hadoop Distributed File SystemEl Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop (HDFS) es una parte fundamental del ecosistema Hadoop, diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos de manera distribuida. HDFS permite el almacenamiento escalable y la gestión eficiente de datos, dividiendo archivos en bloques que se replican en diferentes nodos. Esto asegura la disponibilidad y la resistencia ante fallos, facilitando el procesamiento de datos masivos en entornos de big data....) y se escala sin límites con un rendimiento masivo y capacidades de nivel empresarial.
Azure Data Lake resuelve muchos de los desafíos de productividad y escalabilidad que impiden que las instituciones maximicen el valor de los recursos de datos con un servicio que está listo para satisfacer sus necesidades comerciales actuales y futuras.
Entre los diferentes servicios incluidos en Azure Data Lake se encuentran los siguientes:
- Data Lake Analytics: servicio de trabajo de análisis en la nube ilimitado que le posibilita desarrollar y ejecutar programas de procesamiento y transformación de datos en paralelo usando lenguajes U-SQL, R, Python y .Net.
- HDInsight: servicio en la nubeEl "servicio en la nube" se refiere a la entrega de recursos informáticos a través de Internet, permitiendo a los usuarios acceder a almacenamiento, procesamiento y aplicaciones sin necesidad de infraestructura física local. Este modelo ofrece flexibilidad, escalabilidad y ahorro de costos, ya que las empresas solo pagan por lo que utilizan. Además, facilita la colaboración y el acceso a datos desde cualquier lugar, mejorando la eficiencia operativa en diversas... de Apache SparkApache Spark es un motor de procesamiento de datos de código abierto que permite el análisis de grandes volúmenes de información de manera rápida y eficiente. Su diseño se basa en la memoria, lo que optimiza el rendimiento en comparación con otras herramientas de procesamiento por lotes. Spark es ampliamente utilizado en aplicaciones de big data, machine learning y análisis en tiempo real, gracias a su facilidad de uso y... y Hadoop para compañías que proporciona clústeres de análisis open source para Spark, HiveHive es una plataforma de redes sociales descentralizada que permite a sus usuarios compartir contenido y conectar con otros sin la intervención de una autoridad central. Utiliza tecnología blockchain para garantizar la seguridad y la propiedad de los datos. A diferencia de otras redes sociales, Hive permite a los usuarios monetizar su contenido a través de recompensas en criptomonedas, lo que fomenta la creación y el intercambio activo de información...., Map Reduce, HBaseHBase es una base de datos NoSQL diseñada para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos en clústeres. Basada en el modelo de columnas, permite un acceso rápido y escalable a la información. HBase se integra fácilmente con Hadoop, lo que la convierte en una opción popular para aplicaciones que requieren almacenamiento y procesamiento de datos masivos. Su flexibilidad y capacidad de crecimiento la hacen ideal para proyectos de big data...., Storm, Kafka y R-Server, respaldado por un acuerdo de nivel de servicio del 99,9%.
- Data Lake Store: repositorio ilimitado de datos en la nube para análisis de big data que se puede escalar y construir de forma masiva según el estándar abierto HDFS.
