Qué es un Data Lake, el repositorio centralizado de datos y cómo implementarlo en AWS

¿En qué consiste un data lake?

Un data lake consiste en un repositorio centralizado de datos, que permite almacenar tanto datos estructurados como no estructurados. Se trata de una ubicación donde podemos almacenar y administrar todo tipo de ficheros, tengan la fuente, la escala o el formato que sea, con el fin de ejecutar análisis, visualizaciones y procesamientos de acuerdo con los objetivos de la organización.

Para que te hagas una idea, los Data Lake se utilizan por ejemplo para proyectos de Big Data Analytics en diferentes sectores, desde la salud pública hasta el I+D+i, y también en diferentes áreas de negocio, la segmentación de mercados en marketing y ventas o en los Recursos Humanos, donde se necesitan soluciones de Business Analytics.

El Data Lake tiene una gran importancia como enfoque de arquitectura de datos, a medida que las empresas necesitan administrar una creciente variedad de información para implementar análisis que les permitan mejorar la toma de decisiones o conocer mejor su mercado.

Diferencias entre Data Lake y Data Ware House

La peculiaridad del Data Lake frente a otros repositorios unificados como los almacenes de datos (Data Ware House) es que los datos se recogen en estado natural y se transforman en el momento para responder a las necesidades de procesamiento de la organización.

La implementación de un lago de datos permite ahorrar tiempo en el proceso de selección y estructuración de datos brutos, así como la necesidad de entender los procesos de negocio para crear un modelo adaptable a los usuarios de la organización.

El Data Lake es una solución más ágil, versátil y adaptada también a usuarios con perfiles más técnicos, con necesidades de análisis más avanzadas.

AWS Data Lake: cómo crear un lago de datos en AWS

La tecnología AWS nos ofrece un conjunto de servicios que incluye tanto espacio de almacenamiento en la nube como herramientas de análisis que permitan combinar datos y gestionar de manera segura y escalable las operaciones que deseamos realizar.

El primer paso que debemos dar es analizar los objetivos y beneficios que se desean lograr con la implementación de un Data Lake con AWS. Una vez diseñado el plan, empezaremos por migrar los datos a la nube de la manera más eficaz y con la mayor velocidad de transferencia posible, teniendo en cuenta el tamaño y el volumen de datos.

Para el procesamiento de los datos, trabajaremos con arquitectura basada en serverless, coordinada mediante eventos para la ingesta, procesamiento y carga bajo demanda utilizando como servicio por ejemplo AWS Lambda o AWS Glue, permitiendo procesar y transformar una gran cantidad de datos de forma eficiente, reduciendo significativamente los costes asociados a infraestructura de computo y mejorando el rendimiento.

La arquitectura Serverless permite combinar dos tipos de procesamiento de la información: en modo “batch” (tratando volúmenes de datos por períodos de tiempo espaciados y ejecutados de manera programada) y en modo stream (en tiempo real o casi real, mediante triggers de acciones), cuando el proyecto requiere de respuestas rápidas y gestión de actualizaciones de diversos flujos de datos.

Por ejemplo, con la función Lambda podemos llevar a cabo el procesamiento de las transacciones de ventas en una multinacional, determinando en qué planta de almacenaje hay que llevar a cabo la orden y permitiendo la continuidad del workflow del proceso complementario.

Ventajas de usar Amazon S3 para Data Lake

Utilizar Amazon S3 para un data Lake nos permite tener una alta escalabilidad, excelente costes y nivel de seguridad adecuado, ofreciendo así una solución integral para llevar a cabo diferentes modelos de procesamiento.

Cuando los datos están almacenados en S3, podemos utilizar el servicio AWS Glue para crear un catálogo de datos en el que los usuarios puedan formular consultas. El proceso se complica a la hora de monitorizar los flujos de datos, configurar el control de accesos y definir las políticas de seguridad.

Entre los servicios de Business Analytics que Amazon nos ofrece, por último, habría que implementar y ejecutar aquellos que se requieran para encontrar la mejor solución de análisis. Herramientas, por ejemplo, como Amazon Kinesis permiten el análisis y procesamiento de datos streaming, o Amazon Athena para realizar análisis interactivo con consultas SQL de forma instantánea.