Descripción general del lago de datos
Un lago de datos es un repositorio en el que podemos almacenar una gran cantidad de datos semiestructurados, estructurados y no estructurados. Se asigna una identificación única con un conjunto de etiquetas de metadatos extendidas a todos los elementos de datos de un lago de datos. Cuando surge una pregunta comercial, puede solicitar los datos relevantes y luego analizar datos más pequeños para ayudar a responder la pregunta. El lago tiene una arquitectura plana, a diferencia de un almacén de datos jerárquico donde los datos se almacenan en archivos y carpetas. Sin primero estructurar los datos, puede almacenar su información tal como está y podemos ejecutar varios tipos de análisis, como paneles y visualizaciones, en un gran procesamiento de datos, análisis en tiempo real y aprendizaje automático para informar mejores decisiones.
Profesionales como científicos de datos, desarrolladores de datos y analistas de negocios utilizan un lago para almacenar una gran cantidad de datos.
El uso en un lago no es relacional y es relacional desde dispositivos IoT, sitios web, aplicaciones móviles, etc. En el esquema, está escrito en el momento del análisis, es decir, el esquema de lectura. El resultado después de la ejecución de la consulta es más rápido.
¿Por qué necesitamos un lago de datos?
Al construir un lago, los científicos de datos pueden ver la visión no refinada de los datos.
Las razones para usarlo son las siguientes:
La corporación que produce beneficios comerciales de sus datos supera con éxito a sus pares. En una encuesta de Aberdeen, la corporación que estableció un Data Lake estaba un 9% por encima del rendimiento de crecimiento orgánico de ingresos de compañías similares. Estos líderes pudieron realizar nuevos tipos de análisis, como el aprendizaje automático a través de nuevas fuentes, como archivos de registro, datos de flujo de clics, redes sociales y conectividad a Internet en el lago.
Es compatible con la importación de datos que vienen en tiempo real. Los datos se recopilan de múltiples recursos y luego se trasladan al lago en el formato original. Un lago proporciona una mayor escalabilidad de los datos. Además, puede saber qué tipo de datos hay en el lago al indexar, rastrear y catalogar los datos.
Es compatible con Data Governance que gestiona la disponibilidad, usabilidad, seguridad e integridad de los datos.
Puede ayudar a los equipos de Investigación y Desarrollo a probar sus hipótesis, refinar suposiciones y evaluar los resultados.
No hay estructura de silo disponible.
Ofrece a los clientes una vista de 360 grados y un análisis robusto.
La calidad del análisis también aumenta con el aumento del volumen de datos, la calidad de los datos y los metadatos.
- Los motores de almacenamiento como Hadoop han facilitado el almacenamiento de información dispareja. No es necesario modelar datos con un lago en un esquema de toda la empresa.
- La calidad de los análisis también aumenta con el aumento del volumen de datos, la calidad de los datos y los metadatos.
- Ofrece agilidad empresarial
- Es posible utilizar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para hacer predicciones rentables.
Arquitectura del lago de datos en Hadoop, AWS y Azure
Un lago de datos tiene dos componentes: almacenamiento y cálculo. El almacenamiento y la informática pueden ubicarse en el sitio o en la nube. Esto da como resultado el diseño de una arquitectura de lago de datos en múltiples combinaciones posibles.
1. Hadoop
Un clúster Hadoop de servidor distribuido resuelve el problema del almacenamiento de big data. MapReduce es el modelo de programación de Hadoop utilizado para dividir y procesar información en subconjuntos más pequeños en el clúster de servidores.
2. AWS
La gama de productos de AWS para su solución de lago de datos es completa. Amazon S3 está en el centro de la solución de la función de almacenamiento. Estas herramientas de ingestión de datos que nos permiten transferir grandes cantidades de datos a S3 son Kinesis Stream, Kinesis Firehose, Snowball y Direct Connect.
Además de Amazon S3, la base de datos NoSQL, Dynamo DB y Elastic Search ofrecen un proceso simplificado de consulta. AWS ofrece una amplia gama de productos con una curva de aprendizaje inicial empinada. Sin embargo, las características integrales de la solución son ampliamente utilizadas en aplicaciones de inteligencia comercial.
3. Azure
Micro-soft ofreció el lago de datos. El lago de datos de Azure tiene una capa de análisis y almacenamiento que se llama Azure Store (ADLS) y los dos componentes que la capa analítica tiene Azure Analytics y HDInsight. El estándar ADLS fue construido en HDFS y tiene capacidad de almacenamiento ilimitado. Puede guardar billones de archivos más grandes que un petabyte en tamaño con un solo archivo. Azure Store hace posible que los datos se almacenen, protejan y amplíen en cualquier formato.
Beneficios
Algunos puntos importantes se muestran a continuación.
- Proporciona un valor de tipo de datos ilimitado.
- Adaptable a los cambios rápidamente.
- Se reducen los costos de propiedad a largo plazo
- Su principal ventaja es centralizar varias fuentes de contenido.
- Los usuarios de diferentes departamentos de todo el mundo pueden tener acceso flexible a los datos.
- Proporciona escalabilidad económica y flexibilidad.
Riesgo
- Podría perder relevancia e impulso después de un tiempo.
- Existe un mayor riesgo al diseñar
- También aumenta el costo de almacenamiento y productos.
- La seguridad y el control de acceso es el mayor riesgo. A veces, los datos se pueden colocar en un lago sin supervisión, ya que algunos de los datos pueden necesitar protección y regulación.
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