Por Evangelina Fis en Alfabetización en datos Slider

Los data lakes en la nube permiten configurar y adaptar el almacenamiento de datos para satisfacer las demandas de análisis de las empresas en un contexto cambiante como el actual. En el mercado existen gran cantidad de plataformas disponibles, en esta nota te ayudaremos a encontrar la más adecuada para tu negocio.

¿Por qué modernizar la arquitectura de tus data lakes?

Para gestionar grandes volúmenes de datos y de origen muy diversos, los data lakes se convierten en la herramienta perfecta dado que son rápidos, escalables y rentables. Y cuando trabajan en la nube, ofrecen más agilidad y eficiencia. 

Las empresas requieren de una arquitectura que, además de permitir a los usuarios la generación de conocimientos por sí mismos, se adapte a un panorama de datos impredecibles y en constante transformación.

El foco debe ser la capacidad de sostener y generar datos en movimiento y analizar los más recientes para poder reaccionar siempre en tiempo real sobre lo que acontece en el negocio.

Para alcanzar este rumbo, las organizaciones necesitan contar con una arquitectura de análisis de datos en la nube para centrarse en sacar el máximo provecho de sus datos y evitar los elevados costos de creación y mantenimiento iniciales.

Ahora bien, ¿en qué consiste un data lake en la nube? Es la arquitectura que te permite:

  • Extraer datos de diversas fuentes y cargarlos en un catálogo específico.
  • Almacenar grandes volúmenes de información en una amplia variedad de formatos.
  • Procesar datos mediante la ejecución de rutinas de transformación y algoritmos en datos sin procesar.
  • Analizar datos procesados para diferentes casos de uso. 
  • Contar con la garantía de full disponibilidad, facilidad de uso y la integridad de los datos listos para ser gobernados.

Componentes, características y funciones de los mejores data lakes 2024

Entre la amplia variedad de proveedores de data lakes en la nube que existen, muchas organizaciones tienden a preguntarse cuál es la solución más adecuada para su negocio.

Por ello Qlik ha recopilado las principales características y funcionalidades de 6 plataformas populares en la nube para orientarte en la búsqueda.

Data lakes de Amazon Web Services (AWS) 

AWS ofrece diversos servicios para crear data lakes seguros, flexibles y rentables. 

Sus servicios principales son Amazon Simple Storage Service (S3), que proporciona almacenamiento de uso general y Amazon Elastic MapReduce (EMR), un motor de procesamiento basado en herramientas de código abierto que automatiza el procesamiento de datos por lotes y transmisión. 

Además, para ayudar a crear un data lake fácilmente, Amazon ofrece AWS Lake Formation, un servicio totalmente administrado y diseñado para automatizar la configuración y la creación en S3.

Google Cloud Platform (GCP) 

GCP ofrece un data lake para ingerir, almacenar y analizar de forma segura grandes volúmenes de datos diversos. Se integra con otros servicios de GCP e incluye los siguientes elementos clave: 

  • Google Cloud Storage (GCS), un servicio de almacenamiento de uso general que ofrece una opción de bajo costo para empresas de todos los tamaños.
  • Google Dataproc, un servicio totalmente administrado y basado en herramientas de código abierto 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 ejecutar consultas nativas en datos de GCS, una funcionalidad similar a la de los data lakes. Además de ofrecer a los usuarios de SQL capacidades de consulta nativa de alto rendimiento para datos almacenados en GCS, Google BigQuery es un complemento ideal para Google Data Lake.

Microsoft Azure Data Lake 

Azure Data Lake, integrado en la plataforma en la nube Microsoft Azure, proporciona almacenamiento escalable, procesamiento y analítica en diferentes plataformas y lenguajes de programación. 

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.

Cloudera Data Platform (CDP) 

Plataforma de datos independiente de la nube que permite gestionar la infraestructura, sus datos y sus cargas de trabajo analíticas en todos los entornos que utiliza la empresa: público, privado, híbrido y multicloud. 

Proporciona servicios de data lakes y warehouse en una misma plataforma, potenciando el gobierno de los datos para mejorar la toma de decisiones.

Databricks

Centrada originalmente en la modernización de data lakes, Databricks se ha posicionado ahora como data lakehouse; una plataforma abierta y unificada diseñada para almacenar y gestionar todos los datos para la analítica. 

La plataforma multicloud, incluye componentes interesantes como informes y cuadros de mando de BI, espacio de trabajo de ciencia de datos y ciclo de vida del aprendizaje automático.

Diseñada para satisfacer las necesidades de BI e informes, el servicio ofrece a los usuarios de SQL una interfaz que ya conocen para consultar datos y crear cuadros de mando con facilidad.

Además, Databricks es compatible de forma nativa con varios lenguajes de programación de uso común y con una plataforma colaborativa de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Snowflake 

Snowflake, conocido principalmente como data warehouse en la nube, se ha ido introduciendo gradualmente en el ámbito de los data lakes

Creado sobre una plataforma flexible, ofrece escalabilidad, elasticidad y el almacenamiento económico de un data lake junto con la seguridad, la gobernanza y el rendimiento de un warehouse. 

Permite cargar una gran variedad de datos en su formato nativo sin tener que transformarlos y los usuarios pueden aprovechar la arquitectura MPP para poner en marcha varios warehouses virtuales y ejecutar múltiples consultas al mismo tiempo. 

Snowflake también 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.

Sin dudas, la base para un buen data lake es una buena integración de datos, por ello es clave contar con soluciones inteligentes que automaticen el suministro continuo de conjuntos de datos de distintas fuentes disponibilizándolos para la analítica.

En Data IQ te ayudamos a elegir la mejor alternativa. Hablemos.

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