No hay duda de que los datos recopilados desde todo tipo de fuentes se han convertido en una fuente inagotable de conocimiento para las empresas. Sin embargo, categorizar y ordenar todos estos datos dispares y sacarles el máximo provecho resulta en ocasiones complicado. Data Lake es una solución que permite manejar enormes cantidades de datos de una manera flexible y rápida.
En este artículo te explicamos qué es un Data Lake, cómo funciona y qué diferencias presentan frente a otras soluciones de Big Data. También veremos cuáles son las soluciones de Data Lake en la nube más utilizadas.
¿Qué es un Data Lake?
Un data lake o lago de datos es un repositorio de almacenamiento centralizado que guarda una gran cantidad de datos en bruto o en su formato nativo hasta que se necesitan para su posterior análisis. Mientras que un almacén de datos tradicional o Data Warehouse almacena los datos en dimensiones y tablas jerárquicas, un lago de datos utiliza una arquitectura plana para almacenar los datos, principalmente en archivos o almacenamiento de objetos.
Para entenderlo más fácilmente, podemos imaginar un data lake como una gran piscina de bolas de colores. Aunque aparentemente todas las bolas se almacenan de forma desordenada y sin sentido, la realidad es que cada una de ellas tiene un color distintivo que permite identificarlas. La gracia de todo esto es que cuando necesitamos extraer una serie de datos concretos, podemos extraer las bolas con los colores que necesitamos de forma automática.
De hecho, los lagos de datos suelen almacenar conjuntos de Big Data que pueden incluir una combinación de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Estos entornos no suelen adaptarse bien a las bases de datos relacionales en las que se basan la mayoría de los almacenes de datos. Los sistemas relacionales requieren un esquema rígido para clasificar los datos, lo que normalmente limita su tratamiento y usabilidad.
Sin embargo, los lagos de datos admiten varios esquemas y no requieren que se defina ninguno por adelantado, es decir, que es posible almacenar datos en bruto de sin necesidad de procesarlos previamente. Gracias a esto es posible manejar diferentes tipos de datos en distintos formatos con mayor facilidad.
¿Cómo funciona un Data Lake?
Los lagos de datos utilizan identificadores únicos y metaetiquetas a la hora de almacenar los datos, lo que permite a posteriori aplicar herramientas de análisis y minería de datos de una forma más sencilla. De esta forma, la implementación de lagos de datos permite ahorra tiempo en el proceso de estructuración y selección de datos en bruto.
La ingesta de datos a gran escala es el punto inicial donde se alimenta el repositorio de nuestro data lake con datos que provienen de diferentes fuentes. Desde bases de datos o servidores web hasta correo electrónico, redes sociales, ecommerce o dispositivos IoT. Los lagos de datos permiten cargas tanto en tiempo real como por lotes o de carga única.
En los lagos de datos se pueden utilizar muchas tecnologías, y las organizaciones pueden combinarlas de diferentes maneras. Esto significa que la arquitectura de un lago de datos suele variar de una organización a otra. Por ejemplo, una empresa puede desplegar Hadoop con el motor de procesamiento Spark y una base de datos NoSQL mientras que otras utilizan servicios de almacenamiento en la nube.
Además, no todos los lagos de datos almacenan únicamente datos en bruto. Algunos conjuntos de datos pueden ser filtrados y procesados para su análisis cuando se ingieren. Si es así, la arquitectura del lago de datos debe permitirlo e incluir suficiente capacidad de almacenamiento para los datos preparados. Muchos lagos de datos también incluyen espacios de análisis dedicados que los científicos de datos pueden utilizar para trabajar con los datos.
Sin embargo, hay tres principios arquitectónicos que distinguen los lagos de datos de los repositorios de datos convencionales:
- No es necesario rechazar ningún dato. Todo lo que se recoge desde las fuentes de origen puede cargarse y conservarse en un lago de datos sin problemas.
- Los datos pueden almacenarse en un estado no transformado o casi no transformado, tal y como se recibieron de la fuente de origen.
- Esos datos se transforman posteriormente y se ajustan a un esquema según sea necesario en función de los requisitos analíticos específicos.
Características y ventajas
Data Lake es sin duda una solución de Big Data muy útil para las empresas que permite la centralización de fuentes de contenido dispares. Utilizando Big Data, IA y herramientas de análisis avanzado es posible combinar todos estos datos para así poder encontrar respuestas a las que habría sido difícil llegar de otra forma, y, además, de una forma mucho más rápida.
Otra de las principales ventajas del Data Lake es que se trata de una solución flexible y capaz de adaptarse a los cambios fácilmente, al contrario de lo que ocurre con otros almacenes de datos. Gracias esto es posible ahorrar tiempo, aumentar la capacidad de respuesta y reducir la complejidad de la carga de datos.
Al poder utilizar todo tipo de datos, así como agregar nuevos datos de forma sencilla y rápida sin necesidad de descartar nada, los data lake permiten realizar todo tipo de análisis e informes. Gracias a esto nos será posible identificar nuevas oportunidades de negocio, adelantarnos a posibles problemas, descubrir tendencias o tomar decisiones más inteligentes.
Asimismo, los Data Lake permite administrar eficientemente la seguridad y el acceso de diferentes tipos de usuarios. También permiten ahorrar recursos y costes y son fácilmente escalables, sobre todos si hacemos uso de lagos de datos almacenados en la nube.
Soluciones de Data Lake en la nube
En los últimos años las soluciones de data lake que utilizan la nube han resultado clave para muchas empresas. Gracias a ellas es posible gestionar enormes cantidades de datos sin procesar de una forma económica y sin preocuparse de la complejidad técnica o grandes costes que supone la instalación y mantenimiento de las infraestructuras on premise.
En la actualidad los principales proveedores de la nube pública proporcionan un gran abanico de servicios alrededor de los lagos de datos. Por su parte, AWS ofrece almacenamiento de objetos Amazon S3, a la cual le acompañan una serie de interesantes microservicios. Amazon Lambda, Amazon ElasticSearch, AWS Glue o Amazon Athena son algunos de los más destacados.
Por su parte, Microsoft también pone su servicio Azure Data Lake a servicio de sus usuarios, consiguiendo una gobernanza y gestión de datos simplificada y sin límites. Por supuesto, también se ofrecen un ecosistema de herramientas que permiten sacar el máximo partido a nuestros datos, entre los que se incluye Data Lake Analytics, HDInsight (Apache Spark y Hadoop Cloud) o Azure Data Lake Store.
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