Computación en la nube

Aquí se explica cómo aprovechar los lagos de datos en la nube para análisis avanzados

En el mundo actual basado en datos, las organizaciones buscan constantemente formas innovadoras de analizar datos y extraer información valiosa de la gran cantidad de datos que generan y procesan. El análisis de datos permite a las empresas profundizar en los datos, descubrir tendencias emergentes, mejorar las operaciones, facilitar las decisiones de gestión empresarial y desarrollar estrategias organizativas.

Sin embargo, los métodos tradicionales de almacenamiento y análisis de datos no pueden satisfacer las necesidades cambiantes de las empresas.

La computación en la nube ha cambiado la forma en que almacenamos y analizamos los datos y ofrece muchos beneficios, como escalabilidad, agilidad, disponibilidad las 24 horas, los 7 días de la semana y rentabilidad. Estas ventajas permiten a las organizaciones explotar al máximo el potencial de sus datos.

Hoy en día, especialmente cuando se generan tipos de datos dispares a partir de fuentes heterogéneas, la necesidad de almacenar y analizar datos para extraer información significativa ha aumentado significativamente. Aquí es donde entran en juego los lagos de datos en la nube.

Los lagos de datos en la nube son repositorios basados ​​en la nube que permiten a las organizaciones almacenar datos estructurados, no estructurados o semiestructurados. Los datos almacenados en un lago de datos en la nube permanecen en su formato original hasta que las aplicaciones analíticas los procesan.

Más información sobre lagos de datos en la nube

A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, los lagos de datos tienen una arquitectura plana y están diseñados para almacenar datos principalmente en archivos y objetos. Este enfoque permite que los datos se almacenen en su formato original, manteniendo su estructura original. Como resultado, las organizaciones tienen la flexibilidad de emplear técnicas de análisis exploratorias como el aprendizaje automático (ML), el modelado predictivo y la visualización de datos para descubrir patrones ocultos y correlaciones que son difíciles de identificar.

Cada vez es más común que las organizaciones utilicen lagos de datos para centralizar la información. Los lagos de datos contienen datos estructurados, no estructurados o semiestructurados en un solo repositorio. Esto permite a las empresas almacenar datos directamente en el lago de datos, extrayendo datos de múltiples fuentes sin procesos de transformación que consumen mucho tiempo o gastos generales asociados.

Un lago de datos presenta un repositorio centralizado, eficiente y fácil de usar que permite a las organizaciones aprovechar al máximo un ecosistema centrado en datos, reemplazando los métodos más antiguos de almacenamiento y procesamiento de datos de fuentes dispares.

Además, el tamaño del lago de datos se puede ajustar para cumplir con los requisitos de la organización. Esta capacidad de escalar es posible porque las partes de almacenamiento y procesamiento de un lago de datos están separadas.

Componentes arquitectónicos de un lago de datos

Los lagos de datos en la nube se construyen utilizando varios componentes, herramientas y procesos que funcionan juntos. Diferentes organizaciones pueden adoptar diferentes arquitecturas para sus lagos de datos en función de sus necesidades específicas de análisis y almacenamiento de datos.

Por ejemplo, una organización podría usar el almacenamiento en la nube de Google para almacenar datos, usar BigQuery para procesar y analizar datos y usar Google Cloud Dataflow para ejecutar canalizaciones de Apache Beam en Google Cloud. Otras organizaciones pueden elegir diferentes servicios y componentes de diferentes proveedores.

Independientemente del servicio y el proveedor específicos elegidos, el objetivo principal de un lago de datos en la nube sigue siendo el mismo: almacenar y analizar de manera eficiente diferentes tipos de datos.

Por lo general, un lago de datos en la nube consta de los siguientes componentes:

Los lagos de datos pueden emplear servicios de almacenamiento en la nube para almacenar grandes cantidades de datos y garantizar la disponibilidad las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Amazon Simple Storage (Amazon S3) y Azure Data Lake Storage son algunos de los servicios populares de almacenamiento de lagos de datos en la nube.

La ingesta de datos no es un componente estructural de un lago de datos en la nube. Sin embargo, se refiere al proceso de recopilación de datos de varias fuentes de datos en un lago de datos para su posterior almacenamiento y análisis. Los ingenieros de datos cargan los datos en el lago de datos.

Los datos se pueden ingerir de diferentes fuentes utilizando una variedad de herramientas, incluidas Apache Kafka, Integrate.io y Amazon Kinesis.

Utilice varios motores de procesamiento de datos como Apache Spark, Apache Flink y Apache Hadoop para procesar datos en Cloud Lake.

Estos marcos son lo suficientemente escalables para manejar operaciones complejas como transformaciones de datos, agregaciones y otras tareas de aprendizaje automático.

  • Gestión de metadatos y catalogación de datos.

Los componentes como Apache Hive, Apache Atlas, Apache Glue Data Catalog y Azure Data Catalog se usan para administrar metadatos y catálogos de datos.

Los elementos visuales facilitan la comprensión y el análisis de los datos presentados, lo que permite utilizar la información como una fuente eficaz de inteligencia. Estos hallazgos se pueden utilizar para tomar decisiones más efectivas lo más rápido posible.

Varias herramientas como Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset y Google Data Studio pueden conectarse a lagos de datos para visualizar datos.

Beneficios de los lagos de datos en la nube

Flexibilidad y Escalabilidad Los lagos de datos en la nube brindan flexibilidad al ingerir grandes volúmenes de datos de diferentes tipos de múltiples fuentes. Diversos datos significa que los datos pueden ser estructurados (bases de datos relacionales), no estructurados (texto, imágenes, videos, publicaciones en redes sociales) y semiestructurados (archivos de registro, XML, JSON). Por lo tanto, los datos están disponibles para un fácil análisis exploratorio.

Del mismo modo, las organizaciones pueden expandir y contratar dinámicamente los recursos informáticos y el almacenamiento de acuerdo con las diferentes necesidades, asegurando elasticidad y escalabilidad.

Democratización de datos Los lagos de datos en la nube garantizan Democratización de datos Al proporcionar la posibilidad de almacenar todos los datos en una ubicación centralizada para que todos los que los necesiten puedan acceder a ellos.

Los datos pueden ser analizados más a fondo por diferentes equipos, lo que facilita la colaboración.

Acceso a datos regulado Otro beneficio de los lagos de datos en la nube es que permiten a las organizaciones aplicar diferentes niveles de datos. Control de acceso sobre datos.

Por lo tanto, solo las personas o roles autorizados pueden acceder a los datos.

análisis avanzado Analítica avanzada basada en aprendizaje automático, procesamiento de datos, un marco estadístico integrado con lagos de datos en la nube. Esto ayuda a las organizaciones a obtener conocimientos más profundos para identificar tendencias emergentes y patrones significativos en los datos. La escalabilidad de los lagos de datos en la nube admite el procesamiento analítico de alto rendimiento.

Además, las organizaciones pueden realizar análisis en tiempo real Ingiera datos de múltiples fuentes a través de un lago de datos. Esta capacidad permite a las organizaciones tomar decisiones y políticas efectivas en tiempo de ejecución.

implementar las mejores prácticas

Estas son algunas de las mejores prácticas y estrategias para implementar un lago de datos en la nube.

Desarrollar una estrategia de ingestión de datos

La ingesta y transformación de datos son tareas importantes en la implementación de un lago de datos en la nube. Por lo tanto, es crucial desarrollar una estrategia efectiva de ingesta de datos.

Se debe tomar el siguiente enfoque:

  • Identificar la fuente de datos y el método de ingestión de datos correctos;
  • Aplicar métodos de transformación de datos apropiados, como limpieza, normalización, agregación, etc., para garantizar la calidad;
  • Utilice un enfoque de lectura de esquema para garantizar la flexibilidad y la eficiencia;
  • Seleccione la plataforma de transmisión de medios de acuerdo con las necesidades de procesamiento de datos en tiempo real.

Establecer un programa de gobierno de datos

A medida que las organizaciones adoptan cada vez más tecnologías en la nube para almacenar, procesar y analizar datos, se vuelve fundamental definir las prácticas de gobierno de datos.

Las siguientes prácticas sobre el gobierno de datos pueden ser útiles:

  • Desarrollar una estrategia integral para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos;
  • Introducir roles de administración de datos para hacer cumplir las políticas de gobierno y resolver problemas;
  • Implementar un enfoque de gestión de metadatos para la catalogación y el descubrimiento de datos, el análisis y el seguimiento del linaje;
  • Realizar evaluaciones de impacto de iniciativas relacionadas con datos y recopilar comentarios para mejoras posteriores;
  • Lanzar un programa de capacitación para educar a las partes interesadas sobre la política de gobierno de datos y definir claramente las responsabilidades de las diferentes partes interesadas.

Elección de la plataforma de lago de datos en la nube adecuada

Al elegir una plataforma de lago de datos, debe considerar los siguientes factores:

  • Determine si la plataforma elegida puede manejar grandes cantidades de datos y escalar dinámicamente;
  • Evaluar las capacidades de integración de la plataforma seleccionada con la infraestructura existente;
  • Antes de adoptar una plataforma de lago de datos, evalúela desde varias perspectivas de costos, como costos de almacenamiento y procesamiento y costos adicionales.

Aplicación industrial del lago de datos en la nube

Los lagos de datos en la nube tienen múltiples aplicaciones en diferentes industrias. Algunas aplicaciones útiles en algunas industrias se discuten brevemente a continuación.

aplicación minorista

En el comercio minorista, los lagos de datos en la nube permiten a las organizaciones utilizar la información de los clientes para crear experiencias únicas y personalizadas. Los análisis avanzados permiten a los minoristas obtener información comercial y conocimientos sobre el comportamiento y las tendencias de compra de los clientes.

Del mismo modo, los lagos de datos permiten a los minoristas combinar tipos de datos dispares, como datos de ventas, perfiles de clientes, catálogos de productos, reseñas de clientes, publicaciones en redes sociales, descripciones de productos y datos de puntos de venta (POS). Todos estos tipos de datos son inherentemente diferentes, pero debido a la capacidad del lago de datos para almacenar datos dispares, administrarlos no es un problema grave.

Al aplicar diferentes técnicas analíticas a estos datos, los minoristas pueden tomar decisiones comerciales basadas en datos y mejorar la eficiencia operativa.

industria de la salud

Otro caso de uso importante para los lagos de datos en la nube es el cuidado de la salud. Del mismo modo, los datos en este dominio vienen en muchos tipos, como registros de salud electrónicos (EHR), datos de imágenes médicas, informes de laboratorio, datos generados por pacientes, perfiles de enfermedades de pacientes, datos de seguros de salud y datos de medicamentos.

Además, estos datos provienen de diferentes partes interesadas del ecosistema de atención médica, como hospitales y clínicas, pacientes, proveedores de seguros y farmacias. Por lo tanto, el lago de datos en la nube es el método más adecuado para almacenar tipos heterogéneos de datos creados por diferentes partes interesadas.

Los proveedores de atención médica pueden aprovechar estos datos para un tratamiento personalizado, mejores resultados para los pacientes, procesamiento eficiente de reclamos de seguros y otras decisiones procesables mediante la aplicación de análisis avanzados y métodos de aprendizaje automático.

el sector financiero

Los lagos de datos en la nube no solo son útiles en las áreas antes mencionadas, sino que también han demostrado ser muy efectivos para almacenar datos financieros. En la industria financiera, varios tipos de datos de diferentes fuentes se introducen en lagos de datos. Luego, estos datos se analizan para detectar actividades fraudulentas o sospechosas mediante el examen de patrones en los datos. Los conocimientos obtenidos de este análisis permiten a las organizaciones financieras reaccionar rápidamente y prevenir el fraude.

Estos ejemplos demuestran la efectividad de los lagos de datos en la nube para facilitar el análisis avanzado en diferentes dominios comerciales. Hay muchas otras áreas de aplicación que pueden aprovechar los lagos de datos en la nube para desbloquear los beneficios de la toma de decisiones basada en datos.

la línea de fondo

En conclusión, los lagos de datos se han convertido en una herramienta eficaz para que las organizaciones de diferentes industrias aprovechen el poder de los datos.

Capaz de almacenar y analizar diferentes tipos de datos creados a partir de diferentes fuentes de generación de datos, un lago de datos es una plataforma valiosa para que las organizaciones impulsen el crecimiento empresarial en función de decisiones basadas en datos.

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