El universo de herramientas creadas para el manejo y procesamiento de datos aumenta cada vez más, por lo que desarrollar un amplio conocimiento de dicho universo implica disponer de una gran disciplina y estudio. De esta manera, consideramos importante conocer cómo funciona el diseño de Data Lake y cuáles son sus principales requisitos para llevarse a cabo.
Por ello, desde KeepCoding te compartimos este post, que te ayudará a reconocer cada uno de los elementos del diseño de Data Lake y sus requisitos para que logres implementar este tipo de repositorio durante el manejo de datos.
Diseño de Data Lake
Para llevar a cabo un Data Lake de manera funcional y ventajosa es necesario establecer primero un diseño que contenga todo la organización necesaria para desarrollar sus funciones según lo planeado. A continuación, te compartimos cuáles son los componentes para el diseño de Data Lake:
Definición de la estrategia del DAaaS
En primer lugar, debes definir el catálogo de servicios que proporcionará la plataforma DAaaS, lo que incluye la incorporación de datos, la limpieza de datos, la transformación de datos, los datapedias y las bibliotecas de herramientas analíticas, entre otros.
Arquitectura DAaaS
El segundo componente de un diseño de Data Lake consiste en definir la selección de componentes, la definición de procesos de ingeniería y el diseño de interfaces de usuario. Además de incluir el diseño y ejecución de Proofs-of-Concept (PoC) para demostrar la viabilidad del enfoque DAaaS.
DAaaS Operating Model Design and Rollout
Para un diseño de Data Lake también necesitas personalizar los modelos operativos DAaaS para cumplir con los procesos, la estructura organizacional, las reglas y el gobierno de los clientes individuales. Cada una de estas piezas, cómo se abordan y cómo se conectan es lo que se denomina Operation Model.
De esta manera, podrás llevar a cabo un seguimiento de consumo y mecanismos de informe que te ayude en la organización de los datos.
Desarrollo de la plataforma DAaaS
Por último, deberás establecer una construcción iterativa de todas las capacidades de la plataforma, incluido el diseño, desarrollo e integración, las pruebas, la carga de datos, los metadatos, la población de catálogos y el despliegue.
Definir este catálogo o el grupo de servicios que vas a proporcionar como plataforma es fundamental, puesto que debe ser un servicio integral para el cliente.
Retos de un Data Lake
Por otra parte, para instaurar un buen diseño de Data Lake debes considerar los retos a los que te enfrentarás, por ello, te los exponemos a continuación:
Timeliness
Este reto se refiere a que el acceso a los datos debe ser rápido y ágil. Encontrar la forma para que los usuarios no gasten tiempo en sacar datos de SQL, guardarla y evaluarla por su cuenta.
Para ello, debes tener en cuenta el dato que vas a procesar o también cuánto se va a tardar en meterse donde debe ir. De manera que los datos deben tener el timeliness corregido.
Flexibility
Debes brindar un acceso a los datos con herramientas propias de cada usuario. Así, el usuario debe ser capaz y tener las alternativas para analizar datos de cualquier formato.
Dicha flexibilidad hay que tratar siempre de priorizarla, incluso si no puedes automatizarla.
Quality
El usuario no debe dudar de los datos trust is everything, quality is everything. Puesto que si los usuarios no confían, no querrán más el servicio.
¿Cómo se consigue esto? En primer lugar, debes cerciorarte de la fiabilidad de los datos y, posteriormente, asegurar la asertividad del sistema que se instaure.
Findability
Para desarrollar un diseño de Data Lake también te encontrarás con el reto de asegurar la findability o facilidad de búsqueda, debido a que al haber muchos datos necesitas asegurarte de que los usuarios puedan encontrar la información rápidamente.
De manera que debes valorar cómo de fácil y rápido es encontrar los documentos o los datos que necesita el usuario.
No podrás permitir que el usuario no entienda dónde tiene que dejar un archivo para que se procese o que nunca encuentre los datos buscados, ya que también deberás contar con cierta privacidad de los datos. Es decir, el acceso a la información estará mediada por determinas herramientas de seguridad.
¿Cuál es siguiente paso para seguir aprendiendo Big Data?
En el transcurso de este post, te has podido acercar a los retos y al diseño de Data Lake como uno de los repositorios más utilizados en el medio de los macrodatos. Recuerda que debes tener en cuenta cada uno de estos retos y las características del diseño una vez vayas a llevar a cabo un Data Lake. Por ello, debes instaurar estos conceptos a tu desarrollo de repositorio para asegurar un estudio eficaz. Sin embargo, ¡aún queda mucho más por aprender!
Por este motivo, desde KeepCoding te ofrecemos nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Gracias a este, podrás potenciar tus destrezas en el manejo de los macrodatos y sus múltiples herramientas, lenguajes y sistemas. Aprenderás todo lo necesario para convertirte en un profesional Big Data en menos de nueve meses. ¡Apúntate ahora y no esperes más para seguir aprendiendo!
