¿Qué es el lago de datos? Es ArchiTecnología: Tutorial de Data Lake

¿Qué es el lago de datos?

Un Data Lake es un repositorio de almacenamiento que puede almacenar una gran cantidad de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Es un lugar para almacenar todo tipo de datos en su formato nativo sin límites fijos en el tamaño de la cuenta o el archivo. Ofrece una gran cantidad de datos para aumentar el rendimiento analítico y la integración nativa.

Un lago de datos es como un gran contenedor muy similar a un lago o a un río real. Al igual que en un lago hay múltiples afluentes que lo recorren, un lago de datos tiene datos estructurados, datos no estructurados, de máquina a máquina y registros que fluyen en tiempo real.

El Data Lake democratiza los datos y es una forma rentable de almacenar todos los datos de una organización para su posterior procesamiento. El analista de investigación puede centrarse en encontrar patrones de significado en los datos y no en los datos en sí.

A diferencia de una jerarquía Almacenamiento de Datos En un lago de datos, donde los datos se almacenan en archivos y carpetas, la arquitectura es plana. A cada elemento de datos de un lago de datos se le asigna un identificador único y se lo etiqueta con un conjunto de información de metadatos.

¿Por qué lago de datos?

El principal objetivo de construir un lago de datos es ofrecer una visión pura de los datos a los científicos de datos.

Las razones para utilizar Data Lake son:

Con la aparición de motores de almacenamiento como Hadoop almacenar información dispar se ha vuelto fácil. No es necesario modelar datos en un esquema para toda la empresa con un lago de datos.
Con el aumento del volumen de datos, la calidad de los datos y los metadatos, también aumenta la calidad de los análisis.
Data Lake ofrece agilidad empresarial
Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) y la Inteligencia Artificial se puede utilizar para hacer predicciones rentables.
Ofrece una ventaja competitiva a la organización implementadora.
No existe una estructura de silo de datos. Data Lake brinda una vista de 360 grados de los clientes y hace que el análisis sea más sólido.

Lago de datos Architectura

La figura muestra la arquitectura de un lago de datos empresarial. Los niveles inferiores representan datos que se encuentran en su mayoría en reposo, mientras que los niveles superiores muestran datos transaccionales en tiempo real. Estos datos fluyen a través del sistema con poca o ninguna latencia. A continuación, se muestran los niveles importantes de un lago de datos Architectura:

Nivel de ingestión: Los niveles del lado izquierdo representan las fuentes de datos. Los datos podrían cargarse en el lago de datos en lotes o en tiempo real.
Nivel de información: Los niveles de la derecha representan el lado de la investigación donde se utilizan los conocimientos del sistema. SQL, consultas NoSQL o incluso Excel podrían usarse para el análisis de datos.
HDFS es una solución rentable para datos estructurados y no estructurados. Es una zona de aterrizaje para todos los datos que están en reposo en el sistema.
Nivel de destilación toma datos del neumático de almacenamiento y los convierte en datos estructurados para facilitar el análisis.
Nivel de procesamiento ejecutar algoritmos analíticos y consultas de usuarios con variaciones en tiempo real, interactivos y por lotes para generar datos estructurados para un análisis más fácil.
Nivel de operaciones unificadas gobierna la gestión y el seguimiento del sistema. Incluye auditoría y gestión de competencias, gestión de datos, gestión de flujos de trabajo.

Lago de datos clave Concepts

A continuación se presentan los conceptos clave de Data Lake que uno debe comprender para comprender completamente el Data Lake. Architectura

Ingestión de datos

La ingesta de datos permite a los conectores obtener datos de diferentes fuentes de datos y cargarlos en el lago de datos.

La ingesta de datos admite:

Todo tipo de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Múltiples ingestas como carga por lotes, en tiempo real y única.
Muchos tipos de fuentes de datos como bases de datos, servidores web, correos electrónicos, Industria XNUMXy FTP.

Almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos debe ser escalable, ofrecer un almacenamiento rentable y permitir un acceso rápido a la exploración de datos. Debería admitir varios formatos de datos.

Gobierno de datos

El gobierno de datos es un proceso de gestión de la disponibilidad, usabilidad, seguridad e integridad de los datos utilizados en una organización.

Seguridad

La seguridad debe implementarse en cada capa del lago de datos. Comienza con el almacenamiento, el desenterramiento y el consumo. La necesidad básica es detener el acceso de usuarios no autorizados. Debería admitir diferentes herramientas para acceder a los datos con una GUI y paneles de control fáciles de navegar.

La autenticación, la contabilidad, la autorización y la protección de datos son algunas características importantes de la seguridad del lago de datos.

Calidad de los Datos

La calidad de los datos es un componente esencial de la arquitectura de Data Lake. Los datos se utilizan para extraer valor comercial. Extraer información de datos de mala calidad dará como resultado información de mala calidad.

Descubrimiento de datos

El descubrimiento de datos es otra etapa importante antes de poder comenzar a preparar datos o análisis. En esta etapa, se utiliza la técnica de etiquetado para expresar la comprensión de los datos, organizando e interpretando los datos ingeridos en el lago de datos.

Auditoría de datos

Dos tareas principales de auditoría de datos son el seguimiento de los cambios en el conjunto de datos clave.

Seguimiento de cambios en elementos importantes del conjunto de datos
Captura cómo, cuándo y quién cambia estos elementos.

La auditoría de datos ayuda a evaluar el riesgo y el cumplimiento.

Linaje de datos

Este componente se ocupa de los orígenes de los datos. Se trata principalmente de hacia dónde se mueve a lo largo del tiempo y qué le sucede. Facilita la corrección de errores en un proceso de análisis de datos desde el origen hasta el destino.

Exploración de datos

Es la etapa inicial del análisis de datos. Es vital identificar el conjunto de datos correcto antes de comenzar la exploración de datos.

Todos los componentes dados deben trabajar juntos para desempeñar un papel importante en la construcción del lago de datos, que evoluciona y explora fácilmente el entorno.

Etapas de madurez de Data Lake

La definición de las etapas de madurez de Data Lake varía de un libro de texto a otro, aunque el quid de la cuestión sigue siendo el mismo. Después de la madurez, la definición de la etapa se realiza desde un punto de vista común.

Etapa 1: Manejar e incorporar datos a escala

Esta primera etapa de Data Maturity implica mejorar la capacidad de transformar y analizar datos. Aquí, los dueños de negocios necesitan encontrar las herramientas de acuerdo con sus habilidades para obtener más datos y crear aplicaciones analíticas.

Etapa 2: Desarrollar el músculo analítico

Esta es una segunda etapa que implica mejorar la capacidad de transformar y analizar datos. En esta etapa, las empresas utilizan la herramienta que más se adapta a sus habilidades. Comienzan a adquirir más datos y a crear aplicaciones. Aquí, las capacidades del almacén de datos empresarial y del lago de datos se utilizan juntas.

Etapa 3: EDW y Data Lake trabajan al unísono

Este paso implica poner los datos y el análisis en manos de la mayor cantidad de personas posible. En esta etapa, el lago de datos y el almacén de datos empresarial comienzan a trabajar en unión. Ambos desempeñan su papel en el análisis.

Etapa 4: Capacidad empresarial en el lago

En esta etapa de madurez del lago de datos, se agregan capacidades empresariales al lago de datos. Adopción de gobernanza de la información, capacidades de gestión del ciclo de vida de la información y gestión de metadatos. Sin embargo, muy pocas organizaciones pueden alcanzar este nivel de madurez, pero esta cifra aumentará en el futuro.

Mejores prácticas para la implementación de Data Lake

ArchiLos componentes estructurales, su interacción y los productos identificados deben admitir tipos de datos nativos.
El diseño de Data Lake debe basarse en lo que está disponible en lugar de lo que se requiere. El esquema y el requisito de datos no se definen hasta que se consulta
El diseño debe guiarse por componentes desechables integrados con la API de servicio.
El descubrimiento, la ingesta, el almacenamiento, la administración, la calidad, la transformación y la visualización de datos deben gestionarse de forma independiente.
La arquitectura del lago de datos debe adaptarse a una industria específica y debe garantizar que las capacidades necesarias para ese dominio sean una parte inherente del diseño.
Es importante una incorporación más rápida de fuentes de datos recién descubiertas
Data Lake ayuda a una gestión personalizada para extraer el máximo valor
El lago de datos debe admitir técnicas y métodos de gestión de datos empresariales existentes.

Desafíos de construir un lago de datos:

En Data Lake, el volumen de datos es mayor, por lo que el proceso debe depender más de la administración programática.
Es difícil manejar datos escasos, incompletos y volátiles.
Un alcance más amplio del conjunto de datos y la fuente necesita una mayor gobernanza y soporte de datos

Diferencia entre lagos de datos y almacén de datos

parámetros	Lagos de datos	Almacenamiento de Datos
Data	Los lagos de datos almacenan todo.	El almacén de datos se centra únicamente en los procesos de negocio.
Tratamiento	Los datos están en su mayoría sin procesar.	Datos altamente procesados.
Tipo de datos	Puede ser No estructurado, semiestructurado y estructurado.	Se encuentra principalmente en forma y estructura tabulares.
Task	Compartir la administración de datos	Optimizado para la recuperación de datos
Agilidad	Altamente ágil, configura y reconfigura según sea necesario.	En comparación con Data Lake, es menos ágil y tiene una configuración fija.
Usuarios	Data Lake es utilizado principalmente por científicos de datos.	Los profesionales de negocios utilizan ampliamente el almacén de datos
Almacenaje	Diseño de lagos de datos para almacenamiento de bajo costo.	Se utiliza almacenamiento costoso que brinda tiempos de respuesta rápidos.
Seguridad	Ofrece menor control.	Permite un mejor control de los datos.
Reemplazo de EDW	El lago de datos puede ser una fuente para EDW	Complementario a EDW (no reemplazante)
Esquema	Esquema al leer (sin esquemas predefinidos)	Esquema al escribir (esquemas predefinidos)
Procesamiento de datos	Ayuda a la rápida ingesta de nuevos datos.	Lleva mucho tiempo introducir contenido nuevo.
Granularidad de datos	Datos con un bajo nivel de detalle o granularidad.	Datos a nivel de detalle resumido o agregado.
Herramientas	Puede usar código abierto/herramientas como Hadoop/Map Reduce	Principalmente herramientas comerciales.

Beneficios y riesgos del uso de Data Lake

Estos son algunos de los principales beneficios del uso de un lago de datos:

Ayuda completamente con la ionización del producto y el análisis avanzado
Ofrece escalabilidad y flexibilidad rentables
Ofrece valor a partir de tipos de datos ilimitados
Reduce el costo de propiedad a largo plazo
Permite el almacenamiento económico de archivos
Rápidamente adaptable a los cambios
La principal ventaja del lago de datos es la centralización de diferentes fuentes de contenido
Los usuarios, de varios departamentos, pueden estar dispersos por todo el mundo y pueden tener acceso flexible a los datos

Riesgo de utilizar Data Lake:

Después de algún tiempo, Data Lake puede perder relevancia y impulso
Existe una mayor cantidad de riesgo involucrado al diseñar Data Lake
Los datos no estructurados pueden generar un caos sin control, datos inutilizables, herramientas dispares y complejas, colaboración en toda la empresa, unificación, coherencia y uniformidad.
También aumenta los costos de almacenamiento y computación.
No hay forma de obtener información de otras personas que han trabajado con los datos porque no se cuenta el linaje de los hallazgos de los analistas anteriores.
El mayor riesgo de los lagos de datos es la seguridad y el control de acceso. A veces, los datos se pueden colocar en un lago sin ningún tipo de supervisión, ya que algunos de los datos pueden tener necesidades regulatorias y de privacidad.

Resumen

Un Data Lake es un repositorio de almacenamiento que puede almacenar una gran cantidad de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
El principal objetivo de construir un lago de datos es ofrecer una visión pura de los datos a los científicos de datos.
El nivel de operaciones unificadas, el nivel de procesamiento, el nivel de destilación y HDFS son capas importantes de Data Lake. Architectura
La ingesta de datos, el almacenamiento de datos, la calidad de los datos, la auditoría de datos, la exploración de datos y el descubrimiento de datos son algunos componentes importantes de Data Lake. Architectura
El diseño de Data Lake debe basarse en lo que está disponible en lugar de lo que se requiere.
Data Lake reduce el costo de propiedad a largo plazo y permite el almacenamiento económico de archivos
El mayor riesgo de los lagos de datos es la seguridad y el control de acceso. A veces, los datos se pueden colocar en un lago sin ningún tipo de supervisión, ya que algunos de los datos pueden tener necesidades regulatorias y de privacidad.