Lagos de Datos: casi todo lo que tienes que saber y siete alternativas para tu empresa

Un lago de datos (también conocido como Data Lake), proporciona a las empresas un amplio espacio en el que almacenar una gran parte de los datos de su organización, estén o no estructurados, de modo que para las compañías resulte mucho más sencillo comprender con qué información cuentan y qué valor pueden extraer de la misma para tomar decisiones informadas de negocio.

En este tipo de soluciones, las empresas cuentan con herramientas que facilitan extraer datos desde distintas áreas de información y más aún, poder hacerlo de forma transparente sin que en el «camino» se interpongan los distintos silos en los que tal vez esa información se encuentra almacenada.

Además suelen ofrecer todo tipo de aplicaciones que facilitan el comprender la naturaleza de los datos que se almacenan y cómo procesarlos ágilmente. En este sentido, resulta habitual encontrar herramientas para el procesamiento del lenguaje natural (NLP), IA, ML, Data Mining e incluso, análisis predictivo que permite ofrecer información en tiempo real.

Si bien tradicionalmente estos lagos de datos se han mantenido en los CPD de las compañías, el despliegue de estas soluciones e entornos cloud ha supuesto un antes y un después, ya que permiten a las empresas crecer a medida que lo hacen la información que albergan, sin que se produzca ningún tipo de interrupción en el servicio. Entre las características que comparten este tipo de soluciones, podemos destacar las siguientes:

• Visualización de datos: permite a los usuarios explorar y analizar grandes volúmenes de datos no estructurados mediante la creación de visualizaciones interactivas para conocer su contenido.
• Escalabilidad: permite a las empresas con bases de datos de todo tipo manejar picos de demanda repentinos sin preocuparse por fallos o caídas del sistema debido a la falta de capacidad de procesamiento.
• Carga/descarga de archivos: permite cargar y descargar archivos de la nube o de servidores locales en el área del lago de datos.
• Aprendizaje automático: ayuda a los sistemas de IA a aprender sobre diferentes tipos de información y a detectar patrones automáticamente.
• Integración: facilita la compatibilidad entre múltiples programas, de modo que las organizaciones puedan utilizar cualquier aplicación que elijan sin tener que preocuparse por problemas de incompatibilidad entre ellas.
• Accesibilidad: garantiza que cualquier usuario autorizado pueda acceder a los archivos necesarios sin tener que esperar largos tiempos de descarga o análisis.

Entre nombres que mejor han sabido posicionarse en este mercado, podemos encontrar a los principales hiperescalares, pero también a algunas compañías de menor tamaño que tienen una proposición de valor muy destacada. Así en este campo, merece la pena mencionar las siguientes:

SnowFlake

Snowflake ofrece una plataforma SaaS que proporciona a las empresas una plataforma all-in-one para todas las necesidades que se puedan derivar de un data-lake, almacenamiento de datos, ingeniería de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático, aplicación de datos, colaboración y ciberseguridad.

Su característica más valorada en su capacidad para romper barreras entre bases de datos, sistemas de procesamiento y espacios de almacenamiento, unificándolos en un sistema único.

Con Snowflake, las empresas pueden combinar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de cualquier formato, incluso de distintas nubes y regiones, así como datos generados a partir de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT), sensores y datos de la web.

Cloudera

El servicio de lago de datos de Cloudera se estructura como una plataforma de procesamiento de Big Data basada en la nube que ayuda a las organizaciones a gestionar, procesar y analizar eficazmente toda la información que genera su organización.

La plataforma está diseñada para manejar datos estructurados y no estructurados, por lo que es ideal para una amplia gama de cargas de trabajo como ETL, almacenamiento de datos, aprendizaje automático y análisis de flujo.

Cloudera también ofrece un servicio gestionado llamado Cloudera Data Platform (CDP), que facilita el despliegue y la gestión de los lagos de datos en todo tipo de nubes o incluso, on premises.

Azure Data Lake

Azure Data Lake es la solución de almacenamiento de datos en la nube de Microsoft que permite a los usuarios capturar datos de cualquier tamaño, tipo y velocidad de ingestión. Azure Data Lake se integra con otros productos de Microsoft para empresas en áreas como la identidad, la gestión del dato y la seguridad.

Entre sus características más interesantes, destaca su herramienta Azure Data Lake Analytics, que se presenta como el primer servicio de análisis en la nube donde puede desarrollar y ejecutar fácilmente programas de procesamiento y transformación de petabytes de datos en paralelo de forma masiva con los lenguajes U-SQL, R, Python y .NET.

Google BigLake

Google BigLake es un motor de almacenamiento basado en la nube que unifica los lagos y almacenes de datos que pueda tener una empresa. Permite a los usuarios almacenar y analizar datos de cualquier tamaño, tipo o formato.

La plataforma es escalable y se integra fácilmente con otros productos y servicios de Google. BigLake también cuenta con varios controles de seguridad y gobernanza para ayudar a garantizar la calidad y el compliance con las distintas regulaciones internacionales.

Apache Hadoop

Apache Hadoop es un marco de trabajo de código abierto para almacenar y procesar big data. Está diseñado para proporcionar un entorno fiable y escalable para las aplicaciones que necesitan procesar grandes cantidades de datos rápidamente. IBM, Cloudera y Hortonworks son algunos de los principales proveedores de software basado en Hadoop.

AWS Lake Formation

Amazon Web Services (AWS) Lake Formation es un servicio totalmente administrado que facilita la creación de un lago de datos y el almacenamiento y análisis de datos de forma segura.

Con Lake Formation, los usuarios pueden crear rápidamente un lago de datos, introducir datos de varias fuentes y ejecutar análisis sobre los datos utilizando todo el potencial que ofrecen los innumerables servicios de AWS.

Además, Lake Formation ofrece funciones de seguridad y gobernanza integradas para ayudar a las organizaciones a cumplir los requisitos de compliance. Amazon Web Services también ofrece Elastic MapReduce, un servicio alojado que permite a los usuarios acceder a su clúster sin tener que ocuparse del aprovisionamiento de hardware o de tareas de configuración.

Databricks

Databricks es una plataforma basada en la nube que ayuda a los usuarios a preparar, gestionar y analizar sus datos. Ofrece una plataforma unificada para que los data scientists, ingenieros y el negocio, colaboren en proyectos de datos.

La aplicación también se integra con Apache Spark y AWS Lambda, lo que permite a los ingenieros de datos crear aplicaciones escalables por lotes o de streaming.

Sus funciones como Data Lake proporcionan una capa de almacenamiento transaccional que permite lecturas y escrituras rápidas para consultas ad hoc y otras cargas de trabajo analíticas modernas, por ejemplo, relacionadas con el Big Data.