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En el mundo actual, impulsado por los datos, las organizaciones buscan constantemente enfoques innovadores para analizar los datos y extraer información valiosa de los enormes volúmenes que generan y procesan.
El análisis de datos permite a las empresas profundizar en sus datos, descubrir tendencias emergentes, mejorar las operaciones, facilitar la toma de decisiones de gestión empresarial y dar forma a las estrategias organizativas.
Sin embargo, los métodos tradicionales de almacenamiento y análisis de datos no están a la altura de las necesidades en constante evolución de las empresas.
La computación en nube ha transformado la forma en que almacenamos y analizamos los datos, ofreciendo numerosas ventajas como escalabilidad, agilidad, disponibilidad 24/7 y rentabilidad. Estas ventajas permiten a las organizaciones explotar plenamente el potencial de sus datos.
Hoy en día, sobre todo cuando se generan diversos tipos de datos a partir de fuentes heterogéneas, la necesidad de almacenar y analizar datos para extraer perspectivas significativas ha aumentado significativamente. Aquí es donde entran en juego los lagos de datos en la nube.
Un lago de datos en la nube es un repositorio basado en la nube que permite a las organizaciones almacenar datos estructurados, no estructurados o semiestructurados. Los datos almacenados en los lagos de datos en la nube conservan su formato nativo hasta que las aplicaciones de análisis los procesan.
Entendiendo los datos en la nube
A diferencia del almacén de datos tradicional, un lago de datos presenta una arquitectura plana dise?ada para almacenar datos principalmente en archivos y objetos. Este enfoque permite almacenar los datos en su formato original, manteniendo su estructura nativa.
Como resultado, las organizaciones ganan flexibilidad para emplear técnicas de análisis exploratorio como el aprendizaje automático (ML), el modelado predictivo y la visualización de datos para descubrir patrones ocultos y correlaciones que de otro modo serían difíciles de identificar.
El uso de lagos de datos para almacenar información de forma centralizada es cada vez más común en las organizaciones. Un lago de datos contiene datos estructurados, no estructurados o semiestructurados en un único repositorio. Esto permite a las empresas almacenar sus datos en el lago de datos directamente, extrayéndolos de múltiples fuentes sin necesidad de largos procesos de conversión ni gastos generales asociados.
Los lagos de datos, con un repositorio centralizado, eficiente y fácil de usar que permite a las organizaciones aprovechar al máximo el ecosistema centrado en los datos, sustituyen al antiguo método de almacenamiento y procesamiento de datos de distintas fuentes.
Además, los lagos de datos pueden ajustarse en tama?o para adaptarse a las necesidades de la organización. Esta capacidad de ampliación es posible porque las partes de almacenamiento y procesamiento de los lagos de datos se mantienen separadas.
Componentes arquitectónicos de los lagos de datos
Los lagos de datos en la nube se construyen utilizando varios componentes, herramientas y procesos que funcionan conjuntamente. Diferentes organizaciones pueden adoptar diferentes arquitecturas para sus lagos de datos en función de sus necesidades específicas de almacenamiento y análisis de datos.
Por ejemplo, una organización puede utilizar el almacenamiento en la nube de Google para almacenar datos, BigQuery para procesar y analizar datos y Google Cloud Dataflow para ejecutar canalizaciones de Apache Beam en Google Cloud. Otras organizaciones pueden elegir diferentes servicios y componentes proporcionados por diferentes proveedores.
Independientemente de los servicios y proveedores específicos elegidos, el objetivo principal de los lagos de datos en la nube sigue siendo el mismo: almacenar y analizar eficientemente diferentes tipos de datos.
Normalmente, los lagos de datos en la nube constan de los siguientes componentes:
- Almacenamiento en la nube
Los lagos de datos pueden emplear servicios de almacenamiento en la nube para almacenar enormes volúmenes de datos y garantizar su disponibilidad las 24 horas del día.
Amazon Simple Storage (Amazon S3) y Azure Data Lake Storage son algunos de los servicios de almacenamiento en la nube más populares.
- Ingesta de datos
La ingestión de datos no es un componente estructural del lago de datos en la nube. Sin embargo, es un proceso que se refiere a la recopilación de datos de diversas bases de datos en el lago de datos para su posterior almacenamiento y análisis. Los datos son cargados en los lagos de datos por ingenieros de datos.
Se pueden utilizar múltiples herramientas para ingerir datos de diversas fuentes, como Apache Kafka, Integrate.io y Amazon Kinesis.
- Procesamiento de datos
Varios motores de procesamiento de datos como Apache Spark, Apache Flink y Apache Hadoop se utilizan para procesar los datos en el lago de nube.
Estos marcos son lo suficientemente escalables como para gestionar operaciones complejas, como la transformación de datos, la agregación y otras tareas de aprendizaje automático.
- Gestión de metadatos y catalogación de datos
Componentes como Apache Hive, Apache Atlas, Apache Glue Data Catalog y Azure Data Catalog se emplean para gestionar los metadatos y la catalogación de datos.
- Visualización de datos
Los elementos visuales facilitan la comprensión y el análisis de los datos presentados para que la información pueda utilizarse como una fuente eficaz de inteligencia. De este modo, estos resultados pueden utilizarse para tomar decisiones más eficaces lo antes posible.
Diversas herramientas, como Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset y Google Data Studio, pueden conectarse a los lagos de datos para visualizar los datos.
Ventajas de los lagos de datos en la nube
| Flexibilidad y escalabilidad | Los lagos de datos en la nube ofrecen flexibilidad mediante la ingesta de enormes volúmenes de diversos tipos de datos procedentes de múltiples fuentes. Por datos diversos entendemos que pueden ser estructurados (bases de datos relacionales), no estructurados (texto, imágenes, vídeos, publicaciones en redes sociales) y semiestructurados (archivos de registro, XML, JSON). Como resultado, los datos pueden utilizarse para un análisis exploratorio sencillo.
Asimismo, las organizaciones pueden ampliar y reducir dinámicamente los recursos informáticos y el almacenamiento en función de sus necesidades, garantizando así la elasticidad y la escalabilidad. |
| Democratización de datos | Los lagos de datos en la nube garantizan la democratización de los datos al ofrecer la posibilidad de almacenar todos los datos en una ubicación centralizada para que sean accesibles a todo aquel que los necesite.
Además, los datos pueden ser analizados por diferentes equipos, fomentando así la colaboración. |
| Acceso regulado a los datos | Otra ventaja de los lagos de datos en la nube es que permiten a las organizaciones aplicar distintos niveles de control de acceso a los datos.
Así, solo las personas o funciones autorizadas pueden acceder a los datos. |
| Análisis avanzados | Los enfoques analíticos avanzados basados en el aprendizaje automático, la minería de datos y los marcos estadísticos se integran con los lagos de datos en la nube. Esto ayuda a las organizaciones a obtener una visión más profunda para identificar tendencias emergentes y patrones significativos en los datos. La escalabilidad de los lagos de datos en la nube permite un procesamiento analítico de alto rendimiento.
Además, las organizaciones pueden realizar análisis en tiempo real a través de los lagos de datos mediante la ingesta de datos de múltiples fuentes. Esta capacidad permite a las organizaciones tomar decisiones y estrategias eficaces en tiempo real. |
Buenas prácticas de aplicación
A continuación se detallan algunas de las mejores prácticas y estrategias para implementar lagos de datos en la nube.
Dise?ar estrategias de ingestión de datos
La ingesta y transformación de datos son tareas importantes en la implementación de los lagos de datos en la nube. Por lo tanto, es esencial desarrollar estrategias eficaces para la ingesta de datos.
Deben adoptarse las siguientes prácticas:
- Identificar las fuentes de datos y los métodos de ingestión de datos correctos;
- Aplicar los enfoques de transformación de datos adecuados, como limpieza, normalización, agregación, etc., para garantizar la calidad;
- Utilizar un enfoque de esquema en lectura para garantizar la flexibilidad y la eficiencia;
- Elegir las plataformas de streaming según las necesidades de procesamiento de datos en tiempo real.
Establecer procedimientos de gobernanza de datos
Definir prácticas de gobierno de datos se está convirtiendo en algo esencial a medida que las organizaciones adoptan cada vez más tecnologías en la nube para almacenar, procesar y analizar sus datos.
Las siguientes prácticas relativas a la gobernanza de datos podrían resultar útiles:
- Definir políticas integrales para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos;
- Introducir funciones de administración de datos para hacer cumplir las políticas de gobernanza y resolver problemas;
- Aplicar enfoques de gestión de metadatos para la catalogación y el descubrimiento de datos, la elaboración de perfiles y el seguimiento del linaje;
- Llevar a cabo la evaluación del impacto de las iniciativas relacionadas con los datos a fin de recabar opiniones para posteriores mejoras;
- Poner en marcha programas de formación para educar a las partes interesadas sobre las políticas de gobierno de datos y definir claramente las responsabilidades de las diferentes partes interesadas.
Elegir la plataforma de lago de datos en la nube adecuada
Al seleccionar las plataformas de lago de datos, se debe tener en cuenta lo siguiente:
- Determinar si la plataforma elegida puede manejar grandes volúmenes de datos y escalar dinámicamente;
- Evaluar las capacidades de integración de las plataformas elegidas con la infraestructura existente;
- Evaluar desde las distintas perspectivas de costes, como los costes de almacenamiento y procesamiento y los costes adicionales, antes de adoptar las plataformas de lago de datos.
Aplicaciones industriales de los lagos de datos en la nube
Los lagos de datos en la nube tienen varias aplicaciones en diferentes industrias. A continuación se comentan brevemente algunas aplicaciones útiles de algunos sectores.
Aplicación en el sector minorista
En el sector minorista, los lagos de datos en la nube permiten a las organizaciones utilizar la información de los clientes para crear una experiencia única y personalizada. Las técnicas de análisis avanzadas permiten a los minoristas obtener información empresarial y conocimientos sobre los comportamientos y tendencias de compra de los clientes.
Asimismo, los lagos de datos permiten a los minoristas combinar diversos tipos de datos, por ejemplo, datos de ventas, perfiles de clientes, catálogos de productos, opiniones de clientes, publicaciones en redes sociales, descripciones de productos y datos de puntos de venta (POS).
Todos estos tipos de datos son de naturaleza diferente, pero su gestión no es un problema grave gracias a la capacidad de los lagos de datos para almacenar datos diversos.
Aplicando diferentes técnicas de análisis a estos datos, los minoristas pueden tomar decisiones empresariales basadas en datos y mejorar la eficiencia operativa.
Sector sanitario
Otro importante caso de uso de los lagos de datos en la nube es el sector sanitario.
De nuevo, los datos en este ámbito son de varios tipos, como los historiales médicos electrónicos (HCE), los datos de imágenes médicas, los informes de laboratorio, los datos generados por los pacientes, los perfiles de enfermedades de los pacientes, los datos de seguros médicos y los datos de medicación.
Además, los datos proceden de distintas partes interesadas del ecosistema sanitario, como hospitales y clínicas, pacientes, aseguradoras y farmacias. Por lo tanto, los lagos de datos en la nube son la metodología más adecuada para almacenar estos datos de tipos heterogéneos creados por diferentes partes interesadas.
Los proveedores sanitarios pueden utilizar estos datos aplicando enfoques avanzados de análisis y aprendizaje automático para personalizar los tratamientos, mejorar los resultados de los pacientes, procesar eficazmente las reclamaciones a las aseguradoras y tomar otras decisiones procesables.
Sector financiero
Los lagos de datos en la nube no sólo son útiles en las áreas mencionadas anteriormente, sino que también resultan muy eficaces para almacenar datos financieros.
En el sector financiero, se introducen en los lagos de datos varios tipos de datos procedentes de distintas fuentes. A continuación, estos datos se analizan para detectar actividades fraudulentas o sospechosas mediante el examen de patrones en los datos.
La información obtenida de este análisis permite a las organizaciones financieras responder con rapidez y prevenir el fraude.
Estos ejemplos demuestran la eficacia de los lagos de datos en la nube para facilitar el análisis avanzado en distintos ámbitos empresariales. Existen muchas otras áreas de aplicación en las que se pueden aprovechar los lagos de datos en la nube para desbloquear las ventajas de la toma de decisiones basada en datos.
Conclusión
En conclusión, los lagos de datos han aparecido como herramientas eficaces para que las organizaciones de diferentes sectores aprovechen el poder de los datos.
Con la capacidad de almacenar y analizar los datos de diversos tipos creados en diferentes fuentes generadoras de datos, los lagos de datos son una plataforma valiosa para que las organizaciones impulsen el crecimiento empresarial basado en decisiones basadas en datos.
