La gestión de datos se ha convertido en un desafío estratégico para las empresas que buscan mantenerse competitivas. Con el aumento exponencial de información generada por redes sociales, dispositivos IoT y sensores, muchas organizaciones enfrentan dificultades para almacenar y analizar datos no estructurados de forma eficiente. Azure Data Lake se posiciona como una solución empresarial clave para superar estas limitaciones. Esta innovadora plataforma de Microsoft ofrece un repositorio unificado y altamente escalable, capaz de almacenar datos de cualquier tamaño, formato y velocidad.
Su enfoque simplificado no solo optimiza la gestión de datos, sino que también libera a las empresas para enfocarse en lo esencial: desbloquear insights valiosos mediante análisis avanzados e inteligencia artificial. Con Azure Data Lake, las organizaciones no solo resuelven los desafíos actuales de datos, sino que también se preparan para aprovechar al máximo las oportunidades del futuro.
Beneficios de un Intelligent Data Lake
Las empresas se han vuelto dependientes de los datos, y su dependencia sigue creciendo cada día ya que se utilizan en todos los niveles para tomar decisiones cruciales. Si una organización quiere empoderarse basándose en sus datos de negocio, necesita un Intelligent Data Lake. Veamos las aplicaciones funcionales de esta crucial solución para toda empresa hoy en día.
Optimización de la experiencia del cliente
- Aprender en tiempo real sobre el comportamiento del usuario
- Adaptar productos, servicios y ofertas a las necesidades de los consumidores
- Análisis de la opinión del cliente a través de RRSS y actividades online
Eficiencia operativa
- Monitorizar el negocio y analizar eventos
- Identificar dónde reducir costes
- Detectar dónde incrementar márgenes de negocio
- Optimizar los procesos
- Responder a las fuerzas del mercado más rápidamente
Garantía de calidad
- Monitorizar señales de alertas tempranas en la prestación de servicio y deficiencias en producto
- Integración con otras fuentes datos además del registro de satisfacción de clientes en call center
Innovación
- Capacidad de usar nuevas fuentes de datos y análisis (predictivo, prescriptivo, aprendizaje automático)
- Detectar y capitalizar las tendencias más rápido que los competidores
Las soluciones de Data Lake son palancas de negocio que permiten tomar decisiones empresariales estratégicas con datos. Es un activo probado y puede dar a las empresas una gran ventaja competitiva.
Los datos han cambiado los negocios a todos los niveles. Hoy en día, ser ágil y competitivo depende de tener una estrategia de datos clara y eficaz ya que puede suponer una gran ventaja competitiva para superar a los competidores.
Microsoft Azure Data Lake
Azure Data Lake Analytics se trata de un servicio disponible en Microsoft Azure Marketplace, muy similar a AWS Data Lake, y es una solución que incluye todas las funcionalidades necesarias para facilitar a los desarrolladores, los científicos de los datos y los analistas el almacenamiento de datos de cualquier tamaño, forma y velocidad, y para llevar a cabo todo tipo de procesamiento y análisis en diferentes plataformas y lenguajes.
¿Cómo funciona Microsoft Azure Data Lake?
A cada elemento de un lago de datos se le asigna un identificador único y un conjunto de etiquetas de metadatos ampliados.
Cuando necesitamos datos, podemos pedir al lago de datos los que están relacionados con nuestra necesidad. Una vez obtenidos, podemos analizar ese conjunto de datos más pequeño para obtener un resultado.
Un caso de uso común para un data lake es el almacenamiento de datos procedentes de dispositivos IoT (Internet de las cosas), como sensores de control de temperatura, control de acceso biométrico y cámaras de vigilancia, entre otros.
Consideraciones importantes para establecer un lago de datos
Inicialmente, la relación entre el lago de datos y el negocio es esencial, ya que el objetivo es proporcionar un valor que el negocio no está recibiendo actualmente.
Ser capaz de definir y articular este valor desde el punto de vista del negocio y convencer a los socios para que se unan a este viaje es muy importante para su éxito.
Arquitectura del data lake
Una vez que tenga las prioridades de alineación del negocio, es importante definir la estructura inicial: ¿cuáles son los distintos componentes que necesitará y cómo será la plataforma técnica final?
Es posible que no tenga todas las respuestas en ese momento, por lo que es importante contar con un equipo experimentado. Además, la experiencia y el ensayo y error son esenciales.
Seguridad
Es importante establecer una estrategia de seguridad, especialmente si muchas unidades de la empresa van a utilizar el lago de datos.
La privacidad y la seguridad de los datos son fundamentales, especialmente para los datos sensibles.
Para mantener la seguridad, es esencial la existencia de usuarios con diferentes permisos. Si se atiende a varios públicos externos, cada cliente puede tener acuerdos individuales sobre los datos y éstos deben respetarse.
Modelo de E/S y memoria
Como parte de la plataforma tecnológica y su arquitectura, hay que pensar en cuáles serán las capacidades de escalado del lago de datos. Por ejemplo, ¿se va a utilizar el desacoplamiento entre las capas de almacenamiento y computación? Si es así, ¿cuál es la capa de almacenamiento persistente?
Es importante establecer los requisitos de rendimiento desde el punto de vista de la ingesta de datos, que determinará el rendimiento del almacenamiento y la red.
La importancia del factor humano y la experiencia
Para crear un lago de datos, es esencial contar con expertos que tengan experiencia práctica en la creación de plataformas de datos.
Por supuesto, también son necesarios los científicos de datos que serán los usuarios de la plataforma. Es importante involucrarlos durante la fase de diseño, ya que son partes interesadas, y escuchar sus requisitos,
Plan de operaciones
Piense en el lago de datos desde la perspectiva de un acuerdo de nivel de servicio (SLA): El acuerdo de nivel de servicio (SLA) es un contrato que describe el nivel de servicio que un cliente espera de su proveedor.
Es importante establecer acuerdos de nivel de servicio adecuados en términos de tiempo de inactividad, y en términos de datos que se ingieren, procesan y transforman de manera repetible.
Plan de comunicaciones
Es muy importante, una vez establecido el lago de datos, pensar en la estrategia de comunicación para que la plataforma prospere y sea adoptada con éxito por el negocio, para superar cualquier resistencia inicial al cambio que todas las organizaciones pueden sufrir.
Plan de recuperación de emergencias
Dependiendo de lempresarial de su lago de datos y de los diferentes acuerdos de nivel de servicio que tenga con los distintos grupos de usuarios, necesitará un plan de recuperación de emergencia que pueda respaldarlo. Se trata básicamente de establecer un protocolo con pasos, recuperación, etc. en caso de que algo vaya mal y el lago de datos se caiga.
Principales diferencias entre los Data Lakes y los Data Warehouses
1. Los Data Lakes pueden almacenar cualquier cantidad de datos
Durante el desarrollo de un warehouse, se dedica una cantidad significativa de tiempo a preparar los datos.
Por lo general, si los datos no se utilizan para responder a preguntas específicas o en un informe definido, pueden excluirse del almacén. Además, no siempre es posible almacenar todos los datos, y es necesario seleccionar qué datos se almacenan.
Sin embargo, un lago de datos almacena todos los datos, incluidos los futuros. Y el data lake permite conservar los datos todo el tiempo que se quiera y acceder a ellos en cualquier momento.
Esto hace que un lago de datos sea más económico en el almacenamiento de grandes cantidades de datos.
2. Un lago de datos admite todo tipo de información
Los almacenes de datos suelen consistir en datos extraídos de sistemas transaccionales junto con métricas cuantitativas y los atributos que las describen. El warehouse puede ignorar las fuentes no tradicionales, como los registros de los servidores web, los datos de los sensores, la actividad de las redes sociales, el texto y las imágenes.
El lago de datos, en cambio, almacena todos los datos independientemente de su origen y estructura.
3. Un lago de datos es compatible con todos los usuarios
En la mayoría de las organizaciones, el 80% o más de los usuarios son «operativos». Quieren obtener sus informes, ver sus KPI o seleccionar el mismo conjunto de datos en una hoja de cálculo cada día. El lago de datos suele ser ideal para estos usuarios porque está bien estructurado, es fácil de usar y entender, y está diseñado para responder a sus necesiades.
4. Los lagos de datos se adaptan fácilmente al cambio
Uno de los principales inconvenientes de los warehouse de datos tradicionales es el tiempo que se necesita para cambiarlos.
En un data lake, en cambio, los datos se almacenan en bruto y están siempre accesibles para cualquiera que necesite utilizarlos. Así, los usuarios tienen el poder de ir más allá de la estructura del almacén para explorar los datos de nuevas formas y responder a sus preguntas a su propio ritmo.
¿Cómo puede ayudar a tu negocio? ¿Cómo implementa OpenSistemas Azure Data Lake?
Identificar el problema de negocio
Este es el primer paso que hay que tener claro antes de comenzar la integración de un lago de datos. Uno de los pasos más importantes que hay que preguntar a nuestros expertos es qué problema queremos resolver.
Tener claro el problema de negocio es fundamental para dirigir el trabajo y encontrar las soluciones adecuadas.
Saber en qué puerto navegamos, para encontrar el viento favorable.
A veces, no se trata de un problema, sino simplemente de mejorar el rendimiento del negocio o encontrar oportunidades.
En este caso, nuestros expertos, junto con el equipo de la empresa, establecerán la hoja de ruta y las mejores áreas de análisis para comenzar con la optimización de la empresa.
Elección de las herramientas de Azure Data Lake
Azure Data Lake dispone de diferentes herramientas para el análisis de datos.
Nuestros expertos en colaboración con el cliente y en base al problema de negocio seleccionarán las que mejor se adapten a cada cliente.
Por ejemplo, Azure Data Lake cuenta con algunas herramientas que utilizaremos en casi todos los proyectos:
- Azure Data Storage: una herramienta que es capaz de almacenar información en bloques. Es capaz de almacenar prácticamente cualquier tipo de información.
- Azure Data File services. Un sistema de archivos para almacenar información en tablas.
Después, nuestro equipo de Intelligent Data Lake se encargará de integrar sus fuentes de datos en las herramientas y servicios de Azure.
Análisis de datos
Una vez identificado el problema de negocio, es el momento de identificar las fuentes de datos a recopilar.
En colaboración con el cliente, nuestros técnicos establecerán los datos que formarán parte del Azure Data Lake.
La principal ventaja en este caso es que, a diferencia de una base de datos tradicional, el lago de datos permite almacenar la información en su formato original en los primeros niveles como veremos a continuación. Esto permite que la información inicial esté siempre disponible para futuros análisis o en caso de que la información sea requerida.
Esta es una de las principales características y ventajas que diferencian un Data Lake de una base de datos tradicional.
¿Cómo utiliza OpenSistemas Azure Data Lake?
Tratamiento de datos por categoría
Cada vez es menos habitual que los problemas se resuelvan con un único nivel o fuente de datos.
Nuestros técnicos establecen tres niveles de datos para afinarlos y hacerlos útiles.
- Nivel bronce. Se trata de datos en bruto obtenidos directamente de fuentes de información como bases de datos, dispositivos IoT, maquinaria, edificios inteligentes, datos de automatización de procesos y empresas o cualquier dato que pueda ser útil.
- Nivel plata. Es el segundo nivel de datos tras el primer tratamiento. Los datos ya están clasificados, pero, aun así, se realiza una nueva criba para seleccionar y establecer el valor y la utilidad de los datos. De este modo, se vuelven a clasificar los datos para afinarlos hacia la resolución del problema.
- Nivel oro. Este es el último nivel y contiene los datos listos para ser compartidos a nivel empresarial. Son los datos realmente útiles para el cliente final. El análisis se realiza a partir de los datos de este nivel.
En las bases de datos tradicionales, la información se procesaba y depuraba hasta su almacenamiento, pero esto implicaba una pérdida de información y el procesamiento de datos que podían no ser necesarios.
Con la base de estos niveles, se puede recuperar la información original tal y como se almacena en el primer nivel, pero ahorrando costes al no procesar datos innecesarios.
Los problemas futuros o los análisis posteriores tendrán todos los datos aún disponibles.
La existencia del Lago de Datos permite almacenar toda la información de forma centralizada. Los KPIs y los controles previos permiten aislar en caso de fugas de información o datos que no se están teniendo en cuenta.
Esto evita, como en las bases de datos tradicionales, que haya información que no se esté teniendo en cuenta para el análisis.
El establecimiento de estos niveles ayuda a que el análisis sea más preciso y exacto. Permite centrar el análisis en las áreas que son realmente importantes para los objetivos del negocio.
Control
El control y el seguimiento se llevan a cabo durante todo el proceso anterior. Los análisis se realizan de forma continua para evitar la pérdida de datos, los errores de clasificación o la pérdida de información importante.
Esta tarea es fundamental para garantizar la integridad y exactitud de la información.
Análisis de datos y toma de decisiones basados en Azure Data Lake
Una vez realizada la selección y el control de los datos, es posible realizar el análisis.
A partir de los datos de nivel oro, nuestros expertos y el cliente pueden cruzar los datos. A partir de este análisis, el equipo empresarial puede sacar conclusiones para resolver el problema, identificar oportunidades, obtener información y tomar decisiones.
En muchos casos, gracias al análisis de estos datos, nuestros expertos encuentran información, problemas o perspectivas favorables que el cliente había pasado por alto. Incluso se resuelven preguntas que ni siquiera se habían planteado.
Es el momento de que el cliente tome decisiones basadas en la experiencia y el análisis realizado, asesorado por nuestros expertos.
Data Lake In-a-Box
Si está pensando que una solución de Data Lake sólo es accesible para las grandes corporaciones, te equivocas.
Existen alternativas accesibles para Pymes y medianas empresas, como es el caso del Data Lake In-a-box de neuroon.
Un repositorio de datos escalable y de bajo coste que permite a las organizaciones almacenar fácilmente todo tipo de datos procedentes de diversas fuentes y, a continuación, analizarlos para tomar decisiones empresariales basadas en pruebas.
Si no se le ocurren, he aquí algunas ventajas empresariales de una solución de lago de datos
- Flexibilidad para crecer bajo demanda, sin un modelo basado en el coste de las licencias.
- Fácil escalabilidad, ya que está diseñada de forma nativa para ello.
- Se integra fácilmente con los sistemas de negocio de la empresa.
- Menos tiempo y esfuerzo en las tareas de administración.
- Almacenamiento de datos rentable, gracias a su enfoque en la nube.
- Soporte para la creación de modelos, ya sea para clasificar elementos o para predecir tendencias, más allá de los simples informes.
Además, Data Lake in-a-box es una solución que puede completarse en semanas, no en meses, y a una fracción del coste de otras soluciones empresariales.
Échele un vistazo o aprenda más sobre las soluciones de lago de datos con nuestro ebook gratuito.
