Los data lakes en la nube han sido creados para superar las limitaciones del data warehouse tradicional, ofreciendo mayor escalabilidad y rentabilidad para gestionar grandes y variados volúmenes de datos en distintas iniciativas de analítica. Es tiempo de un cambio en tu empresa.
Qué implica un data lake en la nube
Los data lakes en la nube son plataformas diseñadas para reemplazar aquellos repositorios de datos tradicionales que, frente a las grandes cantidades de datos que está generando la transformación digital, han quedado obsoletos y poco eficientes.
Mediante su uso, las compañías pueden gestionar un gran volúmen de datos variados para sus iniciativas de analítica (Inteligencia Artificial,BI, aprendizaje automático, etcétera) y alcanzar la ansiada escalabilidad, velocidad y rentabilidad económica.
En la actualidad, nos encontramos frente a una creciente migración de data lakes a la nube. Estos proveen grandes ventajas a las compañías, como el ahorro inicial de dinero que implica la creación y el mantenimiento de data lakes y el foco en sacar el máximo provecho de los datos de manera ágil.
Existen varias plataformas con características, funciones y habilidades específicas, pero —en general— los data lakes en la nube cumplen con componentes clave que se asemejan:
- Ingestión de datos: Extrae datos de diversas fuentes y los carga en el data lake de la nube.
- Analítica: Permite el análisis de los datos procesados para diferentes casos de uso.
- Almacenamiento: Almacena grandes cantidades de datos en diversos formatos.
- Procesamiento de datos: Ejecuta rutinas de transformación y algoritmos con datos sin procesar.
- Seguridad y gobernanza: Garantiza la disponibilidad, la facilidad de uso y la integridad de los datos.
A diferencia de los data lakes locales, los data lakes en la nube brindan múltiples ventajas en la gobernanza de los datos: almacenamiento y computación desacoplados, seguridad y cifrado integrados, escalabilidad transparente, infraestructura flexible bajo demanda y precios según consumo.
6 data lakes en la nube que se destacan en el mercado
A medida que las empresas deciden transferir sus datos a la nube, cada vez más proveedores ofrecen soluciones que han sido diseñadas para satisfacer las demandas actuales de los datos y las organizaciones.
Independientemente del data lake en la nube que se elija, es clave contemplar plataformas con una integración de datos robusta para que los datos lleguen adecuadamente a su destino.
Ello es fundamental para ingerir y migrar todo tipo de datos provenientes de distintas fuentes, así como para procesar y ajustar los datos para que estén disponibles para todos los casos de uso de analítica.
Frente a la gran variedad de proveedores de data lakes en la nube, suele ser compleja la elección correcta de la solución adecuada para la empresa. A continuación, podrás conocer los 6 data lakes en la nube considerados como las mejores opciones para las organizaciones.
Data Lake Amazon Web Services (AWS)
Esta plataforma ofrece múltiples servicios para la creación de data lakes seguros, flexibles y rentables. Proporciona diferentes servicios web como Kinesis Stream, Kinesis Firehose y Database Migration Service [DMS], así como soluciones para partners que ayudan a ingerir y migrar datos de fuentes en la nube y locales a S3.
Además, AWS brinda varios servicios de analítica totalmente gestionados, como Elasticsearch y Athena, que permiten analizar datos de registro y realizar consultas interactivas.
Los principales servicios que componen los data lakes basados en AWS son los siguientes:
- Amazon Simple Storage Service (S3), que proporciona almacenamiento de uso general. En algunos casos, también se utiliza Amazon DynamoDB, una base de datos de NoSQL, para almacenar datos de baja latencia, como los datos de clickstream o IoT.
- Amazon Elastic MapReduce (EMR), un motor de procesamiento basado en herramientas de código abierto (como Apache Spark, Apache Hive o Presto) que automatiza el procesamiento de datos por lotes y por streaming.
Azure Data Lake
Esta solución forma parte de la plataforma en la nube Microsoft Azure que proporciona almacenamiento escalable y permite realizar todo tipo de procesamientos y analíticas en múltiples plataformas y lenguajes de programación.
Sus componentes clave son estos:
- Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen 2, que combina el almacenamiento de sistema de archivos de ADLS Gen 1 con el almacenamiento de objetos grandes binarios (BLOB) para mejorar la escalabilidad, el rendimiento de las cargas de trabajo de analítica y los costes.
- Azure HDInsight, un servicio gestionado y basado en herramientas de código abierto, y Azure Synapse, que combina consultas SQL con un procesamiento de datos a gran escala basado en Apache-Spark.
- Azure Data Lake Analytics, una plataforma bajo demanda que permite desarrollar un código propio y ofrece compatibilidad con varios lenguajes, como U-SQL, R, Python o .NET.
Además, incluye funciones de recuperación en caso de desastre y se integra con otros servicios de Azure, para proporcionar controles de acceso basados en funciones y capacidades de inicio de sesión único.
Google Data Lake
Google Cloud Platform (GCP) ofrece su propio data lake que ayuda a recabar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de forma segura. Los elementos que componen esta plataforma son los siguientes:
- Google Cloud Storage (GCS), un servicio de almacenamiento de uso general que ofrece una opción de bajo costo para empresas de todo tipo.
- Google Dataproc, un servicio totalmente gestionado y basado en herramientas de código abierto, como Apache Hive y Apache Spark, que procesa y analiza conjuntos de datos a escala de la nube.
- Google BigQuery, el servicio de data warehouse sin servidor de Google, que permite a los usuarios realizar consultas nativas sobre datos de GCS, una funcionalidad similar a la de los data lakes.
Para la ingestión y la migración de datos en tiempo real, Google ofrece herramientas como Pub/Sub, Transfer Services y Transfer Appliance. Para el procesamiento y el análisis de datos, incluye Dataflow y Cloud Datalab.
Cloudera Data Platform (CDP)
Es una plataforma de datos independiente de la nube que permite gestionar la infraestructura, los datos y las cargas de trabajo analíticas en todos los entornos que utiliza una empresa: público, privado, híbrido y multicloud.
CDP aúna las capacidades de Cloudera y Hortonworks, proporcionando servicios de data lake y warehouse en una misma plataforma.
Los componentes y servicios esenciales de CDP son los siguientes:
- Data Hub, un servicio de carga de trabajo que permite desplegar un clúster entero en la nube con unos pocos clics y sin intervención manual.
- Shared Data Experience (SDX), que consolida todos los datos en un solo lugar y los comparte de forma segura entre equipos y servicios.
- Servicios analíticos de autoservicio para casos de uso de data warehouse y aprendizaje automático.
- Consola de gestión que administra, supervisa y orquesta usuarios y servicios en distintos entornos de forma centralizada y con una única interfaz.
Plataforma analítica unificada de Databricks
Databricks se posiciona actualmente como un data lakehouse, de plataforma abierta y unificada, diseñada para almacenar y gestionar todos los datos para todas las necesidades analíticas del negocio.
Esta plataforma multicloud, disponible en AWS, Azure y GCP, incluye los siguientes elementos clave:
- Delta Lake es una capa de almacenamiento de código abierto que se sitúa encima del data lake ubicado en la plataforma de la nube preferida, evitando que cambie la arquitectura original.
- Delta Lake prioriza la fiabilidad de los datos e incluye transacciones ACID, aplicación de esquemas, autocompactación y funciones de autooptimización para mejorar la fiabilidad y el rendimiento de los data lakes en la nube.
- Delta Engine es un motor de consultas compatible con Apache Spark que procesa los datos en Delta Lake.
Databricks es compatible de forma nativa con varios lenguajes de programación habituales, incluidos R y Python, con plataformas colaborativas de ciencia de datos y con aprendizaje automático.
Plataforma de datos en la nube Snowflake
Conocido como un data warehouse en la nube, Snowflake ha ido desdibujando los límites entre los data lakes y los data warehouses, porque se construye sobre una plataforma flexible que ofrece la escalabilidad, la elasticidad y el almacenamiento económico de un lake, junto con la seguridad, la gobernanza y el rendimiento de un warehouse.
Está disponible en AWS, Azure y GCP, lo que permite la carga de una gran variedad de datos en su formato nativo, sin tener que transformarlos, ofreciendo la flexibilidad y la agilidad de un data lake.
Además, los usuarios también pueden aprovechar la arquitectura MPP de Snowflake y poner en marcha varios warehouses virtuales, como también realizar múltiples consultas al mismo tiempo.
Otra valiosa característica es que permite compartir datos con herramientas asociadas como Apache Spark y usar conectores ODBC y JDBC para lograr un procesamiento de datos a gran escala en tiempo real.
¿La novedad? Snowpark es una herramienta para desarrolladores que potencia aún más su enfoque de lakehouse, pues permite a expertos en datos, ingenieros y programadores desarrollar e implementar código personalizado en Snowflake con un amplio abanico de lenguajes de programación como Java, Scala o Python.
Qlik para data lakes en la nube
La plataforma de integración de datos de Qlik permite sacar más provecho más rápidamente de los data lakes en la nube mediante la entrega continua de datos precisos, oportunos y fiables. Tiene una capacidad sin igual para automatizar la transmisión de datos de cualquier fuente (incluidos mainframes heredados, aplicaciones empresariales como SAP y data warehouses) al data lake elegido. Qlik Data Integration ofrece también conjuntos de datos listos para la analítica, sin programación.
Qlik automatiza todo el canal de data lakes:
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