Trabajando con un Data Lake en la Onesait Platform (parte 1)

Seguro que todos hemos oído alguna vez hablar sobre algo llamado «Data Lake» y su relación con el Big Data. Pero, ¿sabemos en qué consiste exactamente?

A lo largo de esta serie de entradas temáticas, vamos a ir desgranando qué es un Data Lake, su diferencia con un Data Warehouse, tipos de Data Lakes, su relación con la nube, y cómo lo soportamos en la Onesait Platform.

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¿Qué es, y para qué sirve un Data Lake?

Esta es, quizás, la pregunta más importante que debemos hacernos para empezar. Bien, pues según la consultora Gartner, podemos definir un Data Lake como:

Una colección de instancias de almacenamiento de diversos activos de datos donde estos activos se almacenan y mantienen como una réplica del formato de la fuente estructurada o no estructurada, además de los almacenes de datos originales

Algunos ejemplos de Data Lakes serían Amazon S3, Apache Hadoop o Azure Data Lake. Seguramente estos nombres también nos suenen.

De momento, vamos a darle otra vuelta a la definición de Data Lake, que seguro que tal como está definido, no queda del todo claro.

El término Data Lake (literalmente, lago de datos en inglés) fue acuñado por James Dixon, director tecnológico de Pentaho, y hace referencia a la naturaleza particular de los datos de este sistema, en contraste con los datos limpios y procesados guardados en los sistemas tradicionales de almacenes de datos o Data Mart.

Según Dixon, si se piensa en un Data Mart como un almacén de agua embotellada limpia, empaquetada y estructurada para su fácil consumo, 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 venir a examinar, bucear o tomar muestras.

Quizás una definición más concreta sea la de Amazon Web Services, que lo define de la siguiente forma:

Repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Puede almacenar los datos tal cual, sin tener que estructurarlos primero, y ejecutar diferentes tipos de análisis, desde cuadros de mando y visualizaciones hasta grandes procesamientos de datos, análisis en tiempo real y aprendizaje automático para tomar mejores decisiones.

Con esto creo que ya nos hacemos una idea de qué es esto del Data Lake, ¿verdad?

Beneficios que aporta un Data Lake

Esto es importante; me tiene que aportar algo valioso para utilizarlo, ya que sino, no merece la pena. Pues bien, un Data Lake nos aporta los siguientes beneficios:

  • Centralización de fuentes de contenido dispares: permite centralizar todos los datos en un mismo lugar, sea cual sea su origen para posteriormente ser procesado.
  • Reducción de costes de preparación:  los datos se preparan «según sea necesario», lo que permite no tener que conocer cómo deben procesarse inicialmente y hacerlo cuando aplique (como si es requerido por los Data Warehouses).
  • Procesamiento Big Data: una vez extraídas de sus «silos de información», estas fuentes pueden ser combinadas y procesadas, puede normalizarse y enriquecerse, además de descubrimiento, exploración de datos y análisis para toma de decisiones. Los científicos de datos pueden acceder, preparar y analizar datos más rápidamente y con mayor precisión gracias a los Data Lakes.
  • Ubicuidad cualquier usuario autorizado puede acceder a la información y enriquecerla desde cualquier lugar, lo que ayuda a la organización a reunir con más facilidad los datos necesarios para tomar decisiones.
  • Adaptación a los cambios: siendo una de las principales quejas sobre los data warehouses es cuánto tiempo se tarda en cambiarlos.
  • Seguridad: un Data Lake contempla seguridad en el acceso a los datos para que los usuarios sólo pueda acceder a los datos a los que tiene permiso
  • Ahorro de costes: los Data Lakes suelen ejecutar una serie de clústeres de hardware commodity y permiten la escalabilidad horizontal, de modo que se puede ir incrementando la capacidad del Data Lake conforme sea necesaria.

Nada mal, ¿eh? A simple vista parece que los beneficios que aporta merecen la pena meterse en este berenjenal.

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Entre los beneficios ha salido un término interesante, el de «Warehouses». La semana que viene veremos en qué consiste y en qué se diferencia de un Data Lake. ¡Os esperamos!


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