Implementar correctamente una arquitectura Data Lake sirve para gobernar mejor la creciente necesidad de gestionar grandes volúmenes de datos. De esta manera, las empresas pueden recoger, almacenar y analizar datos heterogéneos a través de una única plataforma. Sin embargo, para sacar el máximo partido de un Data Lake, es crucial diseñar y gestionar la arquitectura de forma eficiente.
Gracias a la experiencia directa, Nimbus Intelligence conoce los secretos de esta tarea y reconoce los errores que no se deben cometer, teniendo en cuenta la utilización de los recursos, los costes y la seguridad informática.
Qué se entiende por Arquitectura Data Lake
El término Arquitectura Data Lake hace referencia a un modelo de gestión y almacenamiento de grandes volúmenes de datos. En otras palabras, un Data Lake es un repositorio centralizado que permite almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en su formato bruto y nativo: así, además de datos tabulares, también imágenes, vídeos y json, por ejemplo.
Las principales características de un Data Lake son la escalabilidad, que permite gestionar grandes cantidades de datos de forma eficiente, y la flexibilidad: admite distintos tipos y formatos de datos. Además, ofrece acceso directo a los datos para su análisis en tiempo real o por lotes.
Los principales componentes de un Data Lake son el almacenamiento, las herramientas de Data Ingestion (es decir, su recogida e importación) y un sistema de catalogación que utiliza metadatos para describir y organizar los datos.
Los 7 consejos para configurar bien una arquitectura de Data Lake
Implantar una Arquitectura Data Lake de la mejor manera posible marca una gran diferencia: significa poder encontrar datos más rápidamente; garantizar que los datos que fluyen hacia el Data Lake estén «limpios» (y, por tanto, más útiles); y mejorar las actividades data-driven de la organización.
1. Establecer objetivos claros
La primera forma de configurar correctamente una Arquitectura Data Lake es comprender cuáles son los objetivos: ¿se utilizará como copia de seguridad y los datos se procesarán a través de un Data Warehouse? ¿O se realizarán análisis de datos ya dentro de la Arquitectura Data Lake? Y también: ¿qué tipo de análisis?
Son respuestas importantes que condicionan la configuración.
2. Elegir la plataforma más adecuada
La plataforma en la nube que soporta la Arquitectura Data Lake es otra pieza relevante. Hoy en día, cada proveedor de nube proporciona una plataforma dedicada.
Snowflake es la plataforma elegida por Nimbus Intelligence. Es una solución versátil: en una única plataforma se puede tener tanto el Data Lake como el almacén de datos. No hay silos, los datos están todos en el mismo sitio y se apoya en los principales proveedores de servicios en la nube.
3. Organizar los datos de forma eficiente
Los Data Lake pueden verse como grandes cajas vacías. Si los datos se introducen de forma desordenada, es mucho más difícil recuperarlos y utilizarlos para la actividad de la empresa. Por el contrario, si los datos están organizados -por ejemplo, en carpetas y subcarpetas-, las operaciones se dinamizarán y el negocio será más ordenado y, por tanto, más eficaz.
Un ejemplo habitual, por trivial que parezca, es la jerarquía «año > mes > día», que permite encontrar los datos rápidamente: así será más fácil consultar el Data Lake.
4. La calidad de los datos es lo primero
De la misma manera, para configurar bien una arquitectura de Data Lake, la calidad de los datos es esencial. Esto significa que la organización debe asegurarse de que la información sea correcta. Para ello, puede ser útil prever operaciones de limpieza para que los datos se transformen en información.
5. No hay que subestimar la seguridad
Otro punto esencial se refiere a la seguridad. Un Data Lake incluye información muy valiosa para la empresa y sus clientes. Por tanto, es esencial establecer un sistema de acceso completo, para que a los datos más sensibles sólo pueda acceder el personal autorizado y nadie más.
Con un número restringido de accesos, también se reducen las vulnerabilidades y las posibles violaciones de datos.
6. Automatización y supervisión para ahorrar costes y recursos
Además, las organizaciones deben proporcionar sistemas que automaticen las tareas más frecuentes, como la ingestión y la limpieza de datos. Se trata de tareas repetitivas, cuya automatización permite al personal disponer de más tiempo para el análisis.
El seguimiento, por su parte, garantiza que la empresa pueda comprobar regularmente, e incluso en tiempo real, el funcionamiento de la Arquitectura Data Lake. Es decir, en particular: los costes, la cantidad de información que se ha almacenado en el Data Lake y el catálogo de datos.
No supervisar la utilización y los costes del Data Lake es un grave error y podría convertir en negativa la implantación de una Arquitectura Data Lake.
7. Formación del personal
La formación del personal es otro elemento clave para configurar con éxito una Arquitectura Data Lake. Además de la experiencia directa, el conocimiento teórico de las principales técnicas de ingestión de datos y las mejores prácticas de gestión de datos y cultura basada en datos garantizan que las personas que van a interactuar con el Data Lake sepan qué hacer y cuál es la mejor manera de hacerlo.
Arquitectura Data Lake: “caliente” o “fría”
Otro aspecto de la Arquitectura Data Lake se refiere a su utilización. La empresa debe tener en cuenta qué datos fluirán hacia ella, con qué frecuencia se utilizarán y cómo.
Partiendo de este punto, se pueden distinguir dos enfoques:
“hot”, o caliente. El acceso a los datos es diario y el movimiento muy frecuente;
“cold”, o frío. El acceso a los datos es menos frecuente y los datos son antiguos: hay que almacenarlos, pero no se utilizarán, por ejemplo, para los informes.
La diferencia entre ambos casos también afecta al coste del servicio.
Arquitectura Data Lake: mejor no equivocarse
Configurar correctamente una Arquitectura Data Lake garantiza, por tanto, que los resultados que obtengan las organizaciones sean los esperados en el momento de su elección.
Desde la plataforma hasta la seguridad, pasando por la calidad de los datos y el control de costes, los consejos de Nimbus Intelligence garantizan que las empresas puedan hacer frente a escenarios basados en datos de la forma más exacta y avanzada posible, sin dejar de ser competitivas y aprovechando las ventajas de una herramienta escalable y versátil.
