¿Qué es un data lake? Arquitectura y casos de uso
Los data lakes se han convertido en la piedra angular de la infraestructura de datos moderna, diseñados para gestionar el volumen, la variedad y la velocidad de los datos actuales.
- Descripción general
- ¿Qué es un data lake?
- Data lake vs. almacén de datos
- Ventajas de los data lakes
- ¿Qué es la arquitectura de data lake?
- Tipos de datos admitidos
- Ciclo de vida de los datos
- Importancia de los data lakes
- Desafíos y casos de uso de los data lakes
- Preguntas frecuentes sobre data lakes
- Clientes que usan Snowflake para data lakes
- Recursos
Descripción general
Dado que las organizaciones se enfrentan a un mundo cada vez más basado en datos, la necesidad de soluciones de analíticas y almacenamiento de datos flexibles, escalables y rentables nunca ha sido mayor. Los data lakes se han convertido en la piedra angular de la infraestructura de datos moderna, diseñados para gestionar el volumen, la variedad y la velocidad de los datos actuales.
En este artículo no solo se examina qué es un data lake, sino que también se profundiza en la arquitectura subyacente que le permite funcionar eficazmente a escala.
¿Qué es un data lake?
Un data lake es un repositorio centralizado que permite a las organizaciones almacenar todo tipo de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados) en su formato sin procesar. A diferencia de las bases de datos y los almacenes de datos tradicionales, los data lakes no requieren que los datos tengan un esquema o formato predefinido antes de almacenarlos, lo que los hace muy flexibles y ágiles.
Características clave:
- Esquema en lectura: Los datos se interpretan cuando se accede a ellos, no cuando se ingieren
- Compatible con diversos tipos de datos: Desde archivos CSV y registros JSON hasta imágenes y vídeos
- Admite varios lenguajes: SQL, Spark y otros
- Escalable y rentable: Emplea un almacenamiento de objetos económico, a menudo en la nube
- Diseñado para una amplia gama de usuarios: Desde analistas hasta científicos e ingenieros de datos
- Creado para todo el ciclo de vida de los datos: Desde la ingesta, el almacenamiento, el procesamiento y la transformación hasta las analíticas avanzadas y la IA
Data lake vs. almacén de datos
Tanto un data lake como un almacén de datos se utilizan para almacenar y analizar datos, pero difieren en aspectos importantes.
Estructura de datos: Un data lake almacena datos sin procesar sin una estructura predefinida. Utiliza un enfoque de “esquema en lectura”, en el que los datos se organizan solo cuando se accede a ellos para analizarlos. Un almacén de datos requiere que los datos se limpien y transformen para ajustarse a un esquema predefinido antes del almacenamiento. Este proceso se conoce como “esquema en escritura”.
Tipos de datos: Un data lake puede albergar todos los tipos de datos, incluidos los no estructurados, semiestructurados y estructurados. Los almacenes de datos tradicionales almacenan principalmente datos estructurados listos para su análisis.
Usuarios y propósito: Los almacenes de datos suelen estar optimizados para la inteligencia empresarial (BI) y la elaboración de informes, y los utilizan los analistas empresariales. Los data lakes suelen ser utilizados por científicos e ingenieros de datos para realizar analíticas avanzadas y aprendizaje automático (ML) en una mayor variedad de tipos de datos.
- Enfoque híbrido: Muchas organizaciones combinan ambos sistemas en una arquitectura de “lakehouse” para obtener la flexibilidad de un data lake y el rendimiento de un almacén de datos.
Ventajas de los data lakes
Un data lake ofrece muchas ventajas para las organizaciones que buscan gestionar y analizar datos modernos a escala.
Almacenamiento rentable: Los data lakes se crean en un almacenamiento de objetos económico, a menudo en la nube, lo que reduce los costes de almacenamiento en comparación con los sistemas tradicionales. Esto hace que sea rentable almacenar grandes cantidades de datos sin una estructura predefinida.
Escalabilidad para big data: Los data lakes están diseñados para gestionar el volumen y la variedad de los datos actuales y pueden admitir petabytes de datos fácilmente. Son muy escalables y pueden crecer a medida que lo necesite tu empresa.
Flexibilidad para varios tipos de datos: Un data lake puede ingerir cualquier tipo de datos, desde cualquier fuente y a cualquier velocidad, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. Este enfoque de “esquema en lectura” ofrece la máxima flexibilidad para la exploración de datos.
- Analíticas avanzadas y preparación para la IA: Un data lake sirve de base flexible para una amplia gama de workloads analíticos. Admite analíticas avanzadas, aprendizaje automático y analíticas en tiempo real. La capacidad de proporcionar grandes volúmenes de datos sin procesar es esencial para entrenar modelos de IA y aprendizaje automático.
¿Qué es la arquitectura de data lake?
Data lake es el concepto, mientras que la arquitectura de data lake hace referencia a la estructura y los componentes subyacentes que permiten que un data lake funcione de manera eficiente. Se trata de un sistema estructurado en capas que está diseñado para gestionar la ingesta, el almacenamiento, el procesamiento, el descubrimiento, la gobernanza y el consumo de conjuntos de datos de gran tamaño.
Componentes principales de la arquitectura de data lake:
Capa |
Funcionalidad |
Capa de ingesta |
Extrae datos de varias fuentes, por ejemplo, de transmisión, por lotes, de Internet de las cosas (IdC) y de API. |
Capa de almacenamiento |
Almacena datos sin procesar en un almacenamiento de objetos escalable. |
Capa de metadatos y catalogación |
Indexa, etiqueta y organiza los datos para que sean detectables. |
Capa de procesamiento |
Gestiona la transformación de datos mediante herramientas de procesamiento por lotes o en tiempo real. |
Capa de acceso |
Permite las consultas, la exploración y las analíticas. |
Capa de seguridad y gobernanza de datos |
Gestiona la privacidad de los datos, los controles de acceso, las auditorías y el cumplimiento. |
Tipos de datos admitidos
Un data lake está diseñado para almacenar enormes cantidades de datos en su formato nativo y sin procesar, por lo que admite una amplia variedad de tipos de datos. A grandes rasgos, se pueden clasificar en tres tipos principales:
Datos estructurados
Este tipo de datos está muy organizado y encaja perfectamente en filas y columnas, al igual que sucede en una base de datos relacional o en una hoja de cálculo. Cuenta con un esquema predefinido, lo que facilita la búsqueda, el análisis y la gestión. Estos son algunos ejemplos de tipos de datos estructurados:
- Tablas de bases de datos relacionales: Datos organizados en columnas y filas fijas
- Hojas de cálculo (p. ej., archivos CSV): Datos tabulares con columnas definidas
- Datos numéricos: Números enteros, números de coma flotante y decimales
- Datos categóricos: Etiquetas o categorías con un número limitado de valores
- Datos de fecha y hora: Marcas de tiempo, valores de fechas y horas
Datos semiestructurados
Estos datos no se ajustan a una estructura tabular rígida, pero presentan algunas propiedades organizativas, por lo que son más fáciles de analizar que los datos no estructurados. Suelen contener etiquetas o marcadores que separan los elementos semánticos y establecen jerarquías. Algunos ejemplos son los siguientes:
- JSON (notación de objetos JavaScript): Un formato ligero que utiliza pares clave-valor y objetos anidados
- XML (lenguaje de marcado extensible): Lenguaje de marcado que define un conjunto de reglas para codificar documentos en un formato legible por humanos y máquinas
- CSV (valores separados por comas) con estructuras complejas: Aunque el CSV básico está estructurado, puede llegar a ser semiestructurado con diferentes números de columnas o datos anidados en los campos
- Archivos de registro: Suelen contener marcas de tiempo, tipos de eventos y mensajes que se pueden analizar
- Bases de datos NoSQL: Documentos o almacenes de pares clave-valor en los que el esquema puede variar entre entradas
- HTML (lenguaje de marcado de hipertexto): Si bien se usa principalmente para páginas web, contiene elementos estructurados y datos
- YAML (YAML Ain't Markup Language™): Un estándar de serialización de datos fácil de usar para todos los lenguajes de programación
Datos no estructurados
Estos datos no disponen de un formato ni de una organización predefinidos, por lo que resulta difícil analizarlos con métodos tradicionales. A menudo se necesitan herramientas y técnicas especializadas, como el procesamiento del lenguaje natural (PNL) o el aprendizaje automático (ML), para extraer información. Estos son algunos ejemplos de tipos de datos no estructurados:
- Archivos de texto: Documentos (.txt, .doc, .pdf), correos electrónicos, publicaciones en redes sociales
- Archivos de imagen: JPEG, PNG, GIF
- Archivos de audio: MP3, WAV
- Archivos de vídeo: MP4, AVI, MOV
- Datos de sensores: Flujos de datos de dispositivos del IdC que pueden no tener una estructura coherente
- Archivos binarios: Archivos ejecutables y formatos de datos propios
La capacidad de almacenar y procesar todos estos tipos de datos diferentes en su formato nativo es una de las características y ventajas clave de los data lakes. Este enfoque de “esquema en lectura” ofrece flexibilidad y permite a los científicos y a los analistas de datos explorar y analizar los datos de distintas formas sin las restricciones de una estructura predefinida.
Ciclo de vida de los datos
En un data lake, el ciclo de vida de los datos hace referencia a las etapas por las que pasan los datos desde su creación o adquisición inicial hasta que finalmente se archivan o eliminan. Es un proceso continuo que ayuda a garantizar que los datos se gestionen, utilicen y gobiernen de forma eficaz a lo largo de su existencia en el lake. A continuación, ofrecemos una descripción de cómo sería el ciclo de vida típico de los datos en un data lake, aunque cada implementación concreta puede variar:
1. Ingesta de datos: Esta es la etapa inicial en la que los datos de diferentes sistemas de origen se incorporan al data lake. Estas fuentes pueden ser diversas, como bases de datos estructuradas, registros semiestructurados, documentos no estructurados, datos de transmisión de dispositivos del IdC, feeds de redes sociales, etc. La característica clave de la ingesta en los data lakes es que normalmente los datos se cargan en su formato original sin procesar, sin ninguna transformación previa importante ni una definición de esquema. Esto permite disfrutar de la máxima flexibilidad para futuros análisis. Entre las herramientas y los procesos utilizados en esta etapa se incluyen la carga por lotes, la ingesta de transmisión en tiempo real y los conectores de datos.
2. Almacenamiento y persistencia de datos: Una vez ingeridos, los datos sin procesar se almacenan en el data lake. La arquitectura suele utilizar sistemas de almacenamiento distribuido, como Hadoop Distributed File System (HDFS), o un almacenamiento de objetos basado en la nube (p. ej., Amazon S3, Azure Data Lake Storage o Google Cloud Storage). Los datos permanecen en su formato original, lo que permite distintos enfoques analíticos más adelante. La escalabilidad y la rentabilidad de la capa de almacenamiento son cruciales para gestionar los volúmenes de datos de un data lake, que pueden ser muy elevados. Pueden emplearse diferentes niveles de almacenamiento según la frecuencia de acceso a los datos y las políticas de retención.
3. Procesamiento y transformación de datos: En esta etapa se preparan los datos sin procesar para su análisis y consumo. Según el caso de uso de analíticas concreto, los datos pueden sufrir diversas transformaciones, como limpieza, filtrado, unión, agregación y enriquecimiento. Ahí es donde entra en juego el “esquema en lectura”. El esquema se aplica cuando los datos se procesan para un propósito específico, no en el momento de la ingesta. En esta fase se utilizan varios motores y marcos de procesamiento, como Spark, Hadoop MapReduce, herramientas de almacenamiento de datos conectadas al lake y servicios de cómputo sin servidor.
4. Exploración y análisis de datos: En esta parte del proceso, los científicos de datos, los analistas y los usuarios empresariales exploran los datos procesados para detectar patrones, obtener información y responder a preguntas relacionadas con el negocio. Pueden utilizar distintas herramientas y técnicas, como consultas similares a SQL, herramientas de visualización de datos, paquetes de análisis estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático. La flexibilidad del data lake permite aplicar diferentes enfoques analíticos a los mismos datos, en función de las necesidades específicas.
5. Consumo de datos y acciones: A continuación, distintos usuarios y aplicaciones posteriores consumen la información y los datos procesados. Algunos de sus posibles usos son generar informes y paneles de control, proporcionar datos a sistemas operativos, alimentar aplicaciones en tiempo real o ayudar a tomar decisiones empresariales fundamentadas. Según la aplicación empleada para consumirlos, los datos pueden presentarse en distintos formatos, y diferentes interfaces pueden emplearse para acceder a ellos.
6. Seguridad y gobernanza de datos: Garantizar la seguridad y la gobernanza de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida es esencial. Ello implica establecer y aplicar políticas en cuanto a la calidad de los datos, la gestión de los metadatos, el linaje de los datos, el control de acceso, el enmascaramiento de los datos y el cumplimiento normativo. Una gobernanza eficaz ayuda a asegurar que los datos del lake sean fiables y seguros, y que se gestionen correctamente.
7. Archivo y purga de datos: A medida que los datos envejecen y su valor empresarial se reduce, es posible que deban archivarse por razones de cumplimiento o para optimizar los costes de almacenamiento. Los datos que ya no se necesitan se pueden purgar de acuerdo con las políticas de retención que se hayan definido. Esta última etapa hace posible que el data lake siga siendo eficiente y siga cumpliendo las normativas a lo largo del tiempo.
En esencia, el ciclo de vida de los datos en un data lake está diseñado para que sea flexible y adaptable, así como para que permita a las organizaciones ingerir grandes cantidades de datos diversos, procesarlos según sea necesario para casos de uso de analíticas específicos y extraer información valiosa, todo ello mientras se mantienen una gobernanza y una seguridad adecuadas. El principio de “esquema en lectura” y la separación del almacenamiento y el cómputo son características clave que lo diferencian de los enfoques tradicionales de almacenamiento de datos.
Importancia de los data lakes
Tanto desde el punto de vista conceptual como desde la perspectiva de la arquitectura, el valor de los data lakes radica en su capacidad para responder a las necesidades modernas vinculadas a los datos. Estas son sus ventajas clave:
- Escalabilidad: Admiten petabytes de datos sin esfuerzo.
- Flexibilidad: Ingieren datos de cualquier fuente y a cualquier velocidad.
- Ahorro de costes: Tienen unos costes de almacenamiento inferiores en comparación con los sistemas tradicionales.
- Analíticas avanzadas: Sirven de base para la IA, el aprendizaje automático y las analíticas en tiempo real.
- Democratización de los datos: Ofrecen un acceso amplio a los datos tanto a los equipos técnicos como a los que no lo son.
Evolución hacia el data lake moderno
Los data lakes tradicionales evolucionan hacia arquitecturas de data lakes modernos, a menudo denominadas “lakehouses”, es decir, sistemas híbridos que combinan el almacenamiento flexible de los data lakes con las consultas estructuradas y el rendimiento de los almacenes de datos.
Tendencias en la arquitectura de data lakes modernos:
- Implementación nativa de la nube
- Motores de procesamiento incorporados
- Marcos de gobernanza integrados
- Plataformas unificadas que cierran la brecha entre el lake y el almacén de datos
Desafíos y casos de uso de los data lakes
Desafíos de los data lakes
- Capacidad de descubrimiento de datos: La falta de una catalogación y una gestión de los metadatos adecuada dificulta a los usuarios localizar y entender los datos que necesitan.
- Seguridad y gobernanza: Para garantizar el cumplimiento y proteger la información confidencial en un data lake se necesitan medidas de seguridad y gobernanza robustas, lo que puede resultar complicado debido a la inmensidad y diversidad de fuentes de datos de los data lakes.
- Complejidad en la integración: El hecho de que las fuentes de datos sean diversas y, a menudo, no estén estructuradas, en combinación con la escala de los data lakes hace necesario emplear herramientas sofisticadas y modernas para evitar que se genere un “pantano de datos” cuyo acceso y gestión sean imposibles.
Casos de uso
- Flujos de aprendizaje automático y entrenamiento de IA
- Procesamiento y analíticas de datos en tiempo real
- Almacenamiento y archivo de datos a largo plazo
- Consolidación de datos empresariales
- Inteligencia empresarial y elaboración de informes
- Analíticas avanzadas e IA
- Analíticas predictivas
- Exploración de datos y análisis de tendencias
- Experiencias de clientes y marketing: visión 360 del cliente
Preguntas frecuentes sobre data lakes
¿Qué es un data lake versus un data lakehouse?
Un data lake es un repositorio centralizado para almacenar todo tipo de datos sin procesar. Un data lakehouse es una evolución de un data lake tradicional. Es un sistema híbrido que combina el almacenamiento flexible de un data lake con las consultas estructuradas y el rendimiento de un almacén de datos.
¿Es SQL un data lake?
No, SQL no es un data lake. Un data lake es un repositorio de almacenamiento de datos. SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje utilizado para consultar y analizar datos almacenados en un data lake, junto con otros lenguajes como Spark.
¿Qué es el ETL en un data lake?
En un data lake, ELT (Extract, Load, Transform) se refiere a la forma en que se incorporan y preparan los datos para el análisis. Los datos se extraen primero de varias fuentes y se cargan en el lake sin procesar. Las transformaciones, como la limpieza, la estructuración o el enriquecimiento de los datos, se producen dentro del data lake para que la información se pueda utilizar en la elaboración de informes, el aprendizaje automático u otras analíticas.
