El uso de los Data Lakes ha ido en aumento dentro del mundo Big Data. Esto es gracias a su facilidad de organizar y facilitar la consulta en los servidores de búsqueda. Debido al desarrollo y la importancia del Big Data en la actualidad para la gestión de todos los ámbitos existentes, tener un conocimiento amplio de todas las herramientas, sistemas y lenguajes que manipulan los macrodatos se convierte en un trabajo complicado; pero no te preocupes, porque desde KeepCoding queremos ayudarte.
La estrategia que te recomendamos consiste en partir de lo teórico e ir implementando la práctica a medida que se comprenden sus conceptos y, en este post, te lo mostramos todo. A continuación, podrás comprender qué son los Data Lakes, cómo funcionan y cuál es su implicación dentro del mundo Big Data.
¿Qué son los Data Lakes?
Los Data Lakes o el Data Lake se traduce literalmente como lagos de datos o lago de datos. Este es un tipo de almacenamiento o repositorio de un gran conjunto de datos en bruto que todavía no tienen una finalidad definida.
El nombre de Data Lake hace referencia a la flexibilidad, acceso compartido y manejo en tiempo real de un gran volumen de datos entre diferentes usuarios que se benefician o trabajan con dichos datos. Evidentemente, debido a la gran cantidad de información que manipula, Data Lake trabaja con herramientas del Big Data. Además, en el medio se le reconoce por su parecido a Data Warehouse.
Por otra parte, el principal objetivo de los Data Lakes radica en el almacenamiento esquematizado de los datos, de manera que se puedan procesar según los intereses de estudio. Uno de sus factores más importantes es que los datos almacenados se actualizan y transforman constantemente. Es decir, a diferencia de otros repositorios muertos, este se mantiene vivo gracias a su gestión permanente de la información.
En definitiva, es un tipo de repositorio muy utilizado en el ámbito empresarial debido a sus ventajas como estrategia empresarial al reducir costes, aumentar la asertividad en la toma de decisiones y permitir que los usuarios de la empresa unifiquen su conocimiento sobre la información obtenida.
¿Para qué sirven los Data Lakes en Big Data?
Es posible que te estés preguntando para qué sirven los Data Lakes dentro del mundo Big Data y cuáles son las principales características que los diferencian de los otros sistemas de almacenamiento de datos. Por comprender mejor para qué sirven los Data Lakes, a continuación, te compartimos cuáles son sus principales características:
- En primera instancia, su objetivo principal ayuda al manejo del Big Data a partir de su función como repositorio de los macrodatos.
- Además, los Data Lakes se posicionan dentro del mundo Big Data gracias a su carácter de repositorio vivo, es decir, la posibilidad de gestionar y transformar los datos mientras se encuentran almacenados.
- La cercanía e interacción que permite con los usuarios un Data Lake es una de sus características más representativas. Debido a esto, la empresa o grupo de trabajo puede mantener una unificación en el conocimiento de las bases de datos, cuestión que potencia la toma de decisiones o la instauración de una ruta de acción más efectiva.
- Por otra parte, un repositorio Data Lake cuenta con muchas herramientas y productos para cumplir con su objetivo de almacenamiento eficaz.
- En cuanto a los metadatos, estos se gestionan de manera automatizada, lo que te ahorrará tiempo y trabajo a la hora de implementar este repositorio.
- Con un Data Lake podrás modificar la privacidad de los datos y establecer quién tiene acceso a la fuente de datos, quién simplemente puede verlos, quién puede modificar o no la información original, etc.
Estas son algunas de sus funciones principales, las que hacen que el uso de Data Lakes destaque en el ecosistema de herramientas, sistemas y lenguajes del manejo del Big Data. Sin embargo, te aclaramos que es una herramienta mucho más amplia y podrás conocer todas sus posibilidades una vez la lleves a la práctica.
Principales características de Data Lakes
Su desenvolvimiento dentro del mundo del Big Data radica en el desarrollo de las principales características de Data Lakes. Cada una de ellas fundamenta su importancia en el ecosistema de sistemas de almacenamiento de los metadatos.
Por esta razón, a continuación te compartiremos las principales características de Data Lakes y qué implica cada una de ellas para un almacenamiento adecuado de los macrodatos:
El uso de múltiples herramientas y productos
Un Data Lake cuenta con una serie de herramientas y productos que potencian su almacenaje y gestión de datos. En efecto, los más importantes forman parte de las siguientes características a mencionar, como, por ejemplo, el acceso e interacción de los usuarios con los datos en remoto.
La especificación del dominio
Esta característica te permitirá instaurar un dominio alfanumérico personalizado que guíe al repositorio, de manera que podrás configurarlo a tu manera con base al interés de la gestión de datos.
La modificación de la seguridad de datos
Una de las tantas herramientas de los Data Lakes consiste en la seguridad de los metadatos que brinda. Gracias a esta, podrás establecer ciertos parámetros de seguridad y accesibilidad a los usuarios. Por tanto, tendrás la posibilidad de designar quién puede acceder y modificar o quién puede solo ver la gestión de la información.
La gestión automatizada de metadatos
Este factor se establece como una de las características de Data Lakes más destacables, puesto que este sistema de gestión automatizada permite que las actualizaciones de los metadatos se realicen de manera continua y programada. Además, esto te ahorrará tiempo y trabajo durante la gestión de metadatos.
La interacción de los usuarios con los datos
Gracias a que Data Lake es un repositorio con acceso flexible y remoto, los usuarios interesados en la información podrán acceder a esta desde diferentes partes y comprender la gestión de datos que van realizando. De esta manera, se otorga a un grupo de trabajo o empresa la posibilidad de implementarlo como una estrategia empresarial que logre una mejora en la toma de decisiones y las rutas de acción.
Los flujos de trabajo de ingestión configurables
Dentro de las características de Data Lakes, esta es una de las que ofrece mayor flexibilidad, puesto que brinda una gran variedad de posibilidades para modificar cómo se desarrolla la ingesta. De esta manera, podrás establecer ciertos parámetros o dinámicas al flujo de trabajo de ingestión.
El Data Lake como un repositorio vivo
Por otra parte, los Data Lakes se posicionan dentro del mundo Big Data gracias a su carácter de repositorio vivo, es decir, la posibilidad de gestionar y transformar los datos mientras se encuentran almacenados. A diferencia de otros sistemas, como Data Warehouse, que tarda mucho tiempo en llevar a cabo las modificaciones.
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En el transcurso de este post, has podido entender qué son los Data Lakes, cómo funcionan y para qué sirven dentro del mundo del Big Data. De esta manera, has cumplido con la primera parte de nuestra estrategia de conocimiento de la manipulación de los macrodatos. Aun así, conocerás a fondo esta teoría una vez la lleves a la práctica y, desde KeepCoding, te ayudamos con esto y mucho más.
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