Qué es un Data Lake y para qué sirve

By Juan Diego Polo

Si trabajas con datos, o estás empezando con el tema, seguramente ya has oído hablar de Data Lake. Aquí, en WWWhatsnew, te lo explico con detalle de forma sencilla.

Un data lake es un sistema de almacenamiento que permite almacenar grandes volúmenes de datos en su formato original, sin la necesidad de estructurarlos previamente. Este enfoque se diferencia de los tradicionales almacenes de datos (data warehouses), donde los datos deben ser procesados y organizados antes de ser almacenados.

Características clave de un data lake:

• Escalabilidad: Puede manejar petabytes de datos y escalar de manera eficiente a medida que crece la cantidad de información.
• Flexibilidad: Permite almacenar datos de cualquier tipo (estructurados, semi-estructurados y no estructurados), como archivos de texto, imágenes, vídeos, datos de sensores, registros de servidores, etc.
• Accesibilidad: Facilita el acceso a los datos mediante diversas herramientas de análisis y procesamiento, lo que permite a los usuarios explorar y analizar la información de maneras que antes no eran posibles.
• Bajo coste: Suelen ser más económicos en comparación con los data warehouses, ya que no requieren el procesamiento previo de los datos y se aprovechan de arquitecturas de almacenamiento distribuidas.

¿Para qué sirve un data lake?

• Almacenamiento centralizado: Actúa como un repositorio central donde se puede almacenar toda la información de una organización en su formato bruto.
• Análisis avanzado: Facilita la ejecución de análisis complejos y avanzados, como el machine learning, el análisis predictivo y el análisis de big data.
• Data discovery: Los usuarios pueden explorar y descubrir datos de manera más ágil, lo que fomenta la innovación y el descubrimiento de nuevos conocimientos.
• Integración de datos: Permite la integración de datos provenientes de múltiples fuentes sin necesidad de transformación previa, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesario para preparar los datos para el análisis.
• Conservación de datos históricos: Ofrece la posibilidad de almacenar datos históricos de forma indefinida, lo que es crucial para el análisis de tendencias y la toma de decisiones a largo plazo.

Ejemplos Reales de Data Lakes

Los data lakes, tal y como hemos comentado en WWWhatsnew en varias ocasiones, son implementados por muchas empresas para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos. Aquí algunos ejemplos concretos:

1. Coca-Cola Andina:
   • Problema: La compañía enfrentaba dificultades al manejar grandes cantidades de datos fragmentados en sistemas desconectados.
   • Solución: Crearon un data lake en Amazon Web Services (AWS), integrando datos de sistemas ERP, archivos CSV y bases de datos heredadas.
   • Resultados: Mejoraron la productividad en un 80% y unificaron más del 95% de sus datos de diferentes áreas de negocio, lo que optimizó la toma de decisiones y aumentó los ingresos
2. Netflix:
   • Uso: Utiliza un data lake en AWS para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos generados por el comportamiento de los usuarios.
   • Beneficios: La infraestructura les permite realizar análisis complejos y desarrollar recomendaciones personalizadas, mejorando la experiencia del usuario y optimizando el contenido que ofrecen
3. Healthcare Industry:
   • Ejemplo: Un hospital puede utilizar un data lake para almacenar registros de pacientes y resultados de pruebas en tiempo real.
   • Beneficios: Facilita la identificación de patrones como brotes de enfermedades o riesgos para pacientes, mejorando la respuesta y la atención médica
4. Retail Industry:
   • Ejemplo: Minoristas almacenan transacciones de ventas, datos de clientes y actualizaciones de inventario.
   • Beneficios: Permite el monitoreo en tiempo real del inventario y una respuesta rápida a cambios en la demanda, optimizando las operaciones y el servicio al cliente​.
5. Sector Financiero:
   • Uso: Los bancos y firmas financieras almacenan datos transaccionales y movimientos del mercado.
   • Beneficios: Ayuda en la detección de fraudes y en el análisis de riesgos, permitiendo una gestión más efectiva y segura de las operaciones financieras.

Cómo implementar un Data Lake

Usar un data lake implica varias etapas, desde la planificación hasta la implementación y el uso continuo. Aquí te presento un paso a paso detallado para utilizar un data lake de manera efectiva:

1. Planificación y Diseño

• Definir Objetivos: Determina claramente los objetivos y casos de uso para el data lake. Esto puede incluir análisis de big data, machine learning, almacenamiento de datos históricos, etc.
• Seleccionar la Plataforma: Elige una plataforma adecuada para tu data lake, como Amazon S3, Microsoft Azure Data Lake, Google Cloud Storage, entre otros. Asegúrate de que la plataforma soporte la escalabilidad y flexibilidad que necesitas.

2. Configuración del Data Lake

• Crear la Estructura de Almacenamiento: Organiza el almacenamiento en capas, tales como:
  • Zona de Ingesta: Para datos sin procesar.
  • Zona de Procesamiento: Para datos que están siendo transformados.
  • Zona de Presentación: Para datos procesados y listos para análisis.
• Implementar Herramientas de Ingesta: Configura herramientas y servicios para la ingesta de datos. Esto puede incluir ETL (Extract, Transform, Load) pipelines y APIs para la transferencia de datos​

3. Ingesta de Datos

• Ingestar Datos Estructurados y No Estructurados: Integra datos de diversas fuentes como bases de datos relacionales, archivos CSV, logs, redes sociales, etc.
• Automatizar la Ingesta: Utiliza herramientas como Apache NiFi, AWS Glue o Azure Data Factory para automatizar y orquestar la ingesta de datos

4. Almacenamiento y Gestión de Datos

• Catalogación y Metadata: Utiliza herramientas de catalogación de datos como AWS Glue Data Catalog o Apache Atlas para mantener un registro de los datos almacenados.
• Data Governance: Implementa políticas de seguridad y acceso para proteger los datos sensibles y cumplir con regulaciones. Herramientas como Apache Ranger y AWS Lake Formation pueden ayudar en este proceso

5. Procesamiento de Datos

• Transformación de Datos: Utiliza herramientas de procesamiento como Apache Spark, AWS Lambda o Google Dataflow para transformar los datos según sea necesario.
• Crear Workflows de ETL: Diseña y ejecuta workflows de ETL para limpiar, transformar y cargar los datos procesados en la zona de presentación

6. Análisis y Consumo de Datos

• Configuración de Herramientas Analíticas: Configura herramientas de análisis como AWS Athena, Google BigQuery o Azure Synapse Analytics para consultar y analizar los datos.
• Visualización de Datos: Utiliza herramientas de BI (Business Intelligence) como Tableau, Power BI o Google Data Studio para visualizar y presentar los datos

7. Mantenimiento y Optimización

• Monitoreo y Auditoría: Implementa sistemas de monitoreo para asegurar que el data lake funcione de manera eficiente y segura. Servicios como AWS CloudWatch y Azure Monitor son útiles para este propósito.
• Optimización Continua: Revisa y optimiza regularmente el rendimiento del data lake, ajustando configuraciones de almacenamiento, procesamiento y acceso según sea necesario

8. Capacitación y Soporte

• Capacitar al Personal: Asegúrate de que los equipos involucrados estén capacitados en el uso de las herramientas y tecnologías del data lake.
• Documentación y Soporte: Mantén una documentación clara y accesible sobre la arquitectura, políticas y procedimientos del data lake, y proporciona soporte continuo para resolver problemas y mejorar el uso del sistema​

Implementar y usar un data lake eficazmente requiere una planificación cuidadosa, herramientas adecuadas y una gestión continua. Este enfoque integral asegura que los datos sean accesibles, seguros y útiles para cumplir con los objetivos de la organización.

Plataformas conocidas para Data Lake

Aquí tienes una lista de plataformas de data lake con sus pros y contras:

1. Amazon Web Services (AWS)

Pros:

• Escalabilidad: Permite manejar grandes volúmenes de datos y escalar según sea necesario.
• Integración: Se integra bien con otros servicios de AWS como Redshift, Glue, Athena y SageMaker, facilitando análisis avanzados y machine learning.
• Seguridad: Ofrece robustas características de seguridad y cumplimiento, como cifrado y control de acceso.
• Amplia Comunidad: Gran cantidad de documentación y soporte de la comunidad.

Contras:

• Complejidad: La configuración y gestión pueden ser complejas para usuarios sin experiencia previa en AWS.
• Costos: Aunque sigue un modelo de pago por uso, los costos pueden aumentar rápidamente con el uso intensivo de múltiples servicios​.

2. Microsoft Azure Data Lake

Pros:

• Integración con Azure: Se integra perfectamente con otros servicios de Azure como Databricks, HDInsight y Azure Machine Learning.
• Escalabilidad y Flexibilidad: Capacidad de escalar según las necesidades y manejar diversos tipos de datos.
• Seguridad y Cumplimiento: Cumple con estándares de seguridad como GDPR y HIPAA, proporcionando cifrado y control de acceso robustos.
• Costos: Modelo de precios competitivo y optimización de costos mediante compresión y técnicas de almacenamiento.

Contras:

• Curva de Aprendizaje: Requiere conocimientos avanzados para configurar y gestionar eficientemente.
• Gestión de Datos: Sin una adecuada gobernanza, puede volverse difícil de manejar a medida que crece.
• Rendimiento: Algunas operaciones pueden ser lentas sin una adecuada partición y estrategia de indexación.

3. Google Cloud Storage

Pros:

• Integración con Google Services: Excelente integración con herramientas como BigQuery, Dataflow y AI Platform.
• Simplicidad: Facilidad de uso y configuración inicial rápida.
• Costo-Efectivo: Precios competitivos y eficientes en términos de almacenamiento y procesamiento de datos.

Contras:

• Menos Herramientas Nativas: En comparación con AWS y Azure, tiene menos herramientas nativas para ciertas tareas específicas.
• Ecosistema Menos Maduro: Aunque está creciendo rápidamente, el ecosistema de Google Cloud aún es considerado menos maduro en algunas áreas.

4. Snowflake

Pros:

• Simplicidad de Uso: Fácil de usar con una interfaz amigable.
• Rendimiento: Alta velocidad de consulta y procesamiento de datos.
• Integración: Se integra bien con diversas herramientas de análisis y BI.

Contras:

• Costo: Puede ser costoso, especialmente para grandes volúmenes de datos debido a su modelo de precios basado en créditos.
• Dependencia en la Nube: Totalmente dependiente de la infraestructura de nube subyacente (AWS, Azure, Google Cloud), lo que puede limitar opciones de configuración específicas​.

5. Databricks

Pros:

• Optimización para Machine Learning: Excelentes capacidades para machine learning y análisis avanzado de datos.
• Integración con Spark: Basado en Apache Spark, lo que facilita el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
• Flexibilidad: Ofrece múltiples opciones de computación y escalabilidad.

Contras:

• Complejidad: Requiere una buena comprensión técnica para aprovechar todas sus capacidades.
• Costos Variables: La estructura de precios puede ser confusa y varía según el tipo de trabajo y uso de recursos de computación.

Cada una de estas plataformas tiene sus fortalezas y debilidades, y la elección de la mejor solución dependerá de las necesidades específicas de tu organización, el presupuesto y las capacidades técnicas disponibles.

En qué se diferencia con un datawerehouse

Un data lake y un data warehouse son ambos sistemas de almacenamiento de datos, pero están diseñados para diferentes propósitos y se manejan de manera distinta. Aquí te explico las principales diferencias entre ambos:

1. Tipo de Datos

Data Lake:

• Datos Crudos: Almacena datos en su formato original, sin procesar.
• Variedad: Puede manejar datos estructurados (tablas SQL), semi-estructurados (JSON, XML) y no estructurados (imágenes, videos, documentos).
• Flexibilidad: Permite almacenar cualquier tipo de datos sin necesidad de definir un esquema previo.

Data Warehouse:

• Datos Procesados: Almacena datos que han sido limpiados y transformados.
• Estructurados: Principalmente maneja datos estructurados en tablas con esquemas definidos.
• Esquema Predefinido: Requiere que los datos sigan un esquema definido antes de ser almacenados.

2. Uso y Casos de Uso

Data Lake:

• Exploración y Descubrimiento de Datos: Ideal para análisis exploratorio y descubrimiento de nuevos insights.
• Machine Learning y Big Data: Útil para modelos de machine learning y análisis de grandes volúmenes de datos.
• Flexibilidad en Análisis: Permite diferentes tipos de análisis debido a la diversidad de datos almacenados.

Data Warehouse:

• Business Intelligence (BI): Principalmente usado para informes y análisis de BI.
• Consulta Rápida: Optimizado para consultas rápidas y análisis predefinidos.
• Decisiones Basadas en Datos: Utilizado para obtener métricas y KPI que ayudan en la toma de decisiones estratégicas​.

3. Arquitectura y Diseño

Data Lake:

• Arquitectura Plano: Almacena datos en su forma cruda en un sistema de archivos distribuido.
• Bajo Costo Inicial: Más económico al inicio, ya que no requiere procesamiento previo.
• Elasticidad: Escalable de manera horizontal, manejando grandes cantidades de datos sin mucha reestructuración.

Data Warehouse:

• Arquitectura Estructurada: Utiliza una arquitectura de base de datos relacional con esquemas predefinidos.
• Mayor Costo Inicial: Puede ser costoso debido al procesamiento y estructuración de datos.
• Optimizado para Consultas: Diseñado para proporcionar respuestas rápidas a consultas específicas.

4. Procesamiento de Datos

Data Lake:

• ETL vs ELT: Utiliza principalmente ELT (Extract, Load, Transform), cargando datos crudos y transformándolos según sea necesario.
• Agilidad en Procesamiento: Proporciona mayor agilidad en el análisis, permitiendo la experimentación con datos sin procesar.

Data Warehouse:

• ETL: Utiliza ETL (Extract, Transform, Load), transformando datos antes de cargarlos.
• Rendimiento de Consultas: Optimizado para el rendimiento de consultas y la entrega de informes rápidos.

5. Usuarios

Data Lake:

• Analistas de Datos y Científicos de Datos: Utilizado por profesionales técnicos que trabajan con grandes volúmenes de datos y necesitan flexibilidad para análisis complejos.
• Desarrolladores y Ingenieros: Aprovechan la capacidad de almacenar datos en formatos diversos.

Data Warehouse:

• Analistas de Negocios y Ejecutivos: Principalmente usado por usuarios de negocio que requieren informes predefinidos y análisis de BI.
• Usuarios No Técnicos: Más accesible para usuarios con menos experiencia técnica debido a su estructura definida y herramientas de BI integradas.

Espero que ahora te puedas poner a trabajar con el tema.

Source:: Wwwath’s new