¿Para qué sirve el Data Lake? La creación de la Data Lake nace en la actualidad debido a las capacidades necesarias de almacenamiento. Los cuales están en constante expansión, nuevos conceptos como terabyte, exabyte y otros se hacen cada vez más presentes en el desenvolvimiento de las operaciones de las empresas en todos los sectores. Miles de millones de archivos, textos, documentos viajan en la red manejada por la misma industria. Sin considerar los demás datos que las redes alrededor del mundo también producen.
¿Qué se conoce como Data Lake?
Data Lake es conocido como un grupo de repositorios (instalaciones virtuales de almacenamiento de datos) con capacidad de contener una inmensa cantidad de datos sin procesar y con distintas formas de estructura, almacenarlos y segmentarlos como meta datos (agrupa datos según su naturaleza).
Sus capacidades de expansión de almacenamiento se logran a través de otras plataformas, lo que permite analizar y concebir informes resumiendo los datos que están almacenados.
Los datos pueden ser revisados y realizarse búsquedas en ellos utilizando tecnologías de base datos como filtros de audio y video y lenguajes informáticos.
Las empresas depositan la información en la Data Lake para hacer uso de ellos cuando los necesiten en ese momento se usan plataformas y tecnologías para ordenarlos. Al mismo tiempo, procesarlos en una estructura que permita su análisis.
¿Es necesario el Data Lake?
Data Lake etiqueta la información para que pueda agruparse fácilmente y cuando se presente la necesidad o situación. En que la empresa deba evaluar los datos en un ámbito específico puedan filtrarse, agruparse y presentarse (en bruto). Para que puedan ser procesados según lo que requiera la organización.
Una organización puede hacer el uso de ellos, pasando de una inmensidad de datos a un grupo reducido de información necesaria. Para obtener respuestas que se usaran en la toma de decisiones.
Beneficios de usar Data Lake
- Mantiene todos los datos sean necesarios o no, siendo de gran ayuda porque no desecha datos, sino que los conserva hasta el momento que sea oportuno.
- Es capaz de soportar todo tipo de datos, debido a que sus fuentes son diversas como actividades producidas por redes sociales, textos, videos, servidores, motores de búsqueda, sin importar eso, permanecen almacenados en bruto hasta que sea necesaria su transformación para ser analizada.
- Se adaptan a todos los cambios posibles, es compatible con plataformas que manejen inteligencia artificial y puedan resolverse según cualquier requerimiento.
- Es capaz de manejar grandes volúmenes de Datos y con costos relativamente bajos.
- Se pueden anexar herramientas para gestionar los datos, aplicar normas de filtros para los datos que sean necesarios, garantizando la aplicación de modelos de análisis.
- Puede disponerse un inventario de los datos, según su cronología, su fuente y veracidad de los datos.
¿Cómo funciona el Data Lake?
Se puede precisar que su funcionamiento se ve reflejado en los siguientes pasos:
Adquisición de los datos
En la Data Lake el proceso se hace con la recolección de datos, mediante la identificación de las fuentes y categorizando según su importancia. Asimismo, según su frecuencia de uso y su accesibilidad de lectura. Para esto debe tenerse conocimiento pleno de los usos que posiblemente les darán los usuarios y así adelantarse a sus exigencias.
En este proceso se verificará la legalidad del acceso de los datos para poder realizar respaldo de los mismos y su debida actualización. Más adelante se procederá a anexarle metadatos (darle una etiqueta distintiva) que le permita al usuario programar su búsqueda.
Darle esa distinción crea una relación entre ellos y les permite ser interpretados. Bien sea por el conjunto al que pertenece o por características que tengan en común.
Grooming Data
La siguiente fase se caracteriza por la transformación de datos en su forma primitiva (crudos) hacia datos consumibles y asociables en aplicaciones que procederán a su análisis. Esto se logra mediante las etiquetas de metadatos realizadas en el punto anterior.
Este proceso se caracteriza por manejar datos muy sencillos o muy complejos, la preparación de estos datos permite que sean manipulados por la inteligencia artificial. Entre más específica sea la categorización mejor será su proceso de transformación.
Racionamiento de Datos
La provisión de datos en la Data Lake permitirá acceder a la información y a su vez también a su información legal que los acompaña. Esto evita el uso inapropiado de ellos (cuando contienen condiciones y restricciones de su uso). Así como, la provisión de los datos permite informarle al usuario las licencias y condiciones. Que le acompañan si se hace uso de ellos, su vínculo se hace mediante los metadatos.
Conservación de los datos
Data Lake procede a la conservación de datos mediante procesos ya establecidos que también se agruparán mediante políticas que dictaminen, que datos permanecerán y cuáles no. Así como, el intervalo de tiempo. La preservación de datos forjará el proceso de estructuración y evolución de almacenamiento, garantizando así el rendimiento y el espacio conveniente para poder acceder luego a los datos y a su transformación.
Al compararse la ciencia que almacena grandes cantidades de datos como lo es Big Data con Data Lake. Se puede diferenciar principalmente que Big Data realiza su análisis y proceso de datos una única vez conservando la información necesaria para su negocio. Al igual que el resto de información es desechada. Por otro lado, Data Lake no desecha sus datos, sino que los mantiene en su inventario para ser procesados tantas veces como sean necesario.
Las grandes cantidades de información puede parecer un reto para las organizaciones debido al desenfrenado crecimiento de las tecnologías. Por lo tanto una infinidad de producción de datos diarios, es imprescindible para los nuevos modelos gerenciales incurrir en sistemas y recursos que les permitan contrarrestar ese crecimiento abrupto. Logrando convertirlo en oportunidades, Data Lake es una manera ideal de manejar con éxito la información y posicionarse competitivamente.
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