Dominar Data Lake es clave para cualquier profesional que quiera manejar.
Grandes volúmenes de información de manera eficiente.
Un Data Lake no es solo un repositorio de datos en bruto.
Es la base para analítica avanzada, machine learning.
Toma de decisiones estratégicas en empresas de todos los sectores.
Si te preguntas;
¿Cómo empezar, qué herramientas aprender?
¿Cómo convertirse en un experto?
Aquí te lo mostramos paso a paso.
Desde los fundamentos hasta la implementación avanzada en Azure, AWS y Google Cloud
Exploraremos las mejores prácticas, tecnologías clave.
Estrategias para trabajar con datos sin procesar a gran escala.
¡Prepárate para convertirte en un experto en Data Lake y llevar tu conocimiento de datos a un Nivel Pro!
Para empezar con Data Lake (Raw Data), necesitas comprender algunos conceptos clave y herramientas.
Aquí tienes una guía paso a paso para comenzar:
1. Conceptos Básicos que Debes Conocer
Antes de empezar con una herramienta específica.
Es importante entender qué es un Data Lake.
Cómo se diferencia de un Data Warehouse:
Data Lake
Almacena datos en su formato original estructurados.
Semi-estructurados y no estructurados.
Es flexible y escalable, ideal para Big Data y Machine Learning.
Usa almacenamiento distribuido en la nube
Ej. Azure Data Lake, AWS S3, Google Cloud Storage.
Data Warehouse
Almacena datos ya procesados y estructurados para análisis rápido.
Se usa para reportes y Business Intelligence (BI).
2. Elige una Plataforma para Practicar
Las opciones más usadas son:
Azure Data Lake Storage (ADLS) → Integrado con Azure.
Amazon S3 (AWS Data Lake) → Solución en Amazon Web Services.
Google Cloud Storage → Opción de Google para Data Lakes.
Si ya usas alguna de estas plataformas en tu trabajo o proyecto, empieza con esa.
3. Aprende las Tecnologías Clave
Para trabajar con un Data Lake, es recomendable aprender:
Almacenamiento en la Nube:
Conceptos básicos de Azure Blob Storage, AWS S3 o Google Cloud Storage.
Cómo cargar, descargar y gestionar datos.
Formatos de Datos:
CSV, JSON, Parquet, ORC, Avro formatos comunes en Data Lakes.
Parquet y ORC son los más eficientes para consultas rápidas.
Procesamiento de Datos (ETL y ELT):
Herramientas como Apache Spark, Databricks, AWS Glue o Azure Data Factory.
Uso de PySpark para procesar grandes volúmenes de datos.
Consultas sobre el Data Lake:
SQL con Athena (AWS), BigQuery (Google) o Synapse Analytics (Azure).
Aprender PrestoSQL o Trino para consultar datos en bruto.
Gestión de Permisos y Seguridad:
Control de accesos con IAM roles (AWS), RBAC (Azure), IAM (Google).
4. Manos a la Obra: Configurar un Data Lake Gratis
Si quieres practicar gratis, aquí tienes opciones:
Azure Data Lake (ADLS Gen2)
Crea una cuenta en Azure Free Tier.
Usa Azure Storage Explorer para gestionar archivos.
AWS S3 + AWS Glue
Regístrate en AWS Free Tier y usa S3 para cargar datos.
Usa AWS Glue + Athena para consultas en el Data Lake.
Google Cloud Storage + BigQuery
Prueba Google Cloud Free Tier.
Carga datos en Google Cloud Storage y consulta con BigQuery.
Ejemplo Práctico: Empresa de Telecomunicaciones
Supongamos que una empresa de telecomunicaciones recopila datos.
De diferentes fuentes para mejorar su servicio y toma de decisiones.
Llamadas al Soporte
Cada vez que un cliente llama al servicio de soporte.
Se genera un registro con datos como:
Número del cliente
Motivo de la llamada
Tiempo de espera
Resolución del problema
Estos registros se almacenan en BigQuery o Redshift para análisis posterior.
SELECT motivo, COUNT(*) AS total_llamadas
FROM soporte_clientes
WHERE fecha >= ‘2027-01-01’
GROUP BY motivo
ORDER BY total_llamadas DESC;
Esto permite identificar los problemas más comunes de los clientes.
Facturación
Cada mes, la empresa genera facturas para sus clientes.
Se almacena información como:
ID del cliente
Monto facturado
Fecha de pago
Estado de la factura (Pagada/Pendiente)
Los datos se guardan en una base centralizada.
Se pueden analizar para detectar patrones de impago.
Consumo de Datos
Se registran los datos móviles consumidos por cada usuario.
Información almacenada:
Cliente
Fecha
Cantidad de datos consumidos (MB o GB)
Ubicación
Un Data Lake en Azure puede almacenar estos datos en bruto.
Un Data Warehouse puede procesarlos para generar informes.
Ejemplo: Si se detecta que un usuario ha consumido más del 90% de su plan.
Se le envía una notificación automática.
Encuestas de Satisfacción
Después de una llamada al soporte, se envía una encuesta con una puntuación del 1 al 5.
Se almacenan los resultados y se analizan para detectar problemas recurrentes.
Se pueden cruzar datos de llamadas con encuestas para identificar si ciertos agentes tienen más quejas.
Interacción Digital
Se registran interacciones en la web y la app, como:
Páginas visitadas
Consultas de saldo
Cambios de plan
Estos datos se almacenan en un Data Lake para analizar tendencias.
De comportamiento y mejorar la experiencia de usuario.
Flujo de Datos en un Data Warehouse
1. Los datos se recopilan desde múltiples fuentes Llamadas, Facturación, Consumo, Encuestas, etc.
2. Se almacenan en bruto en un Data Lake Ej. Azure Data Lake.
3. Se procesan y estructuran en un Data Warehouse Ej. Google BigQuery o AWS Redshift.
4. Se ejecutan consultas SQL para generar reportes y análisis.
5. Se visualizan los datos en herramientas como Tableau, Power BI o Looker para toma de decisiones.
Este tipo de almacenamiento y análisis permite tomar decisiones estratégicas.
Basadas en datos reales, como mejorar la atención al cliente.
Optimizar precios o predecir comportamientos de los usuarios.
Gráficos para visualizar el flujo de datos.
Desde su almacenamiento en bruto en un Data Lake.
Su procesamiento en un Data Warehouse, las consultas SQL
Visualización en herramientas de BI. Dame un momento.
Gráfico que representa el flujo de datos:
Data Lake (Raw Data)
Los datos en bruto se almacenan sin estructurar en plataformas como Azure Data Lake.
ETL / Procesamiento
Se aplican procesos de transformación y limpieza para estructurar los datos.
Data Warehouse
Los datos procesados se almacenan en un sistema optimizado para consultas, como Google BigQuery o AWS Redshift.
Consultas SQL
Se ejecutan consultas para extraer información útil.
BI / Dashboards
Los resultados se visualizan en herramientas como Tableau, Power BI o Looker.
Gráficos de barras para representar algunos aspectos clave del flujo de datos.
Como la cantidad de datos en cada etapa y el tiempo promedio de procesamiento
Cantidad de Datos en Cada Etapa (TB)
1. En el Data Lake, los datos en bruto ocupan el mayor espacio (1000 TB).
2. A medida que avanzan por ETL y el Data Warehouse, se reducen debido a limpieza y estructuración.
3. En la etapa final (BI Dashboards), solo se retiene la información clave para análisis.
Tiempo de Procesamiento en Cada Etapa (Horas)
1. La fase de ETLes la más tardada, ya que implica transformación y limpieza de datos.
2. En el Data Warehouse, el procesamiento es más rápido gracias a la optimización de consultas.
3. Las consultas SQL y la visualización en BI requieren poco tiempo.
Data Lake (Raw Data), ETL / Procesamiento, Data Warehouse, Consultas SQL, BI / Dashboards
Plan de Aprendizaje para Data Lake en Azure, AWS y Google Cloud
Fase 1: Fundamentos de Data Lake y Cloud Computing
Objetivos:
Entender qué es un Data Lake y cómo se diferencia de un Data Warehouse.
Aprender los conceptos básicos de almacenamiento en la nube.
Recursos:
Curso gratuito de Microsoft Learn sobre Data Lake: https://learn.microsoft.com
Introducción a AWS S3 y Data Lake Formation: https://aws.amazon.com/training/
Curso de Google Cloud Storage y BigQuery: https://cloud.google.com/training/
Fase 2: Configuración de un Data Lake en cada plataforma
Azure Data Lake (ADLS Gen2)
Crear una cuenta gratuita en Azure.
Configurar un Azure Storage Account y habilitar Data Lake Gen2.
Gestionar archivos con Azure Storage Explorer.
Practicar consultas con Azure Synapse Analytics.
AWS S3 + Glue + Athena
Crear una cuenta en AWS Free Tier.
Configurar un bucket en S3 y cargar archivos en formato CSV/Parquet.
Usar AWS Glue para catalogar datos.
Ejecutar consultas con AWS Athena.
Google Cloud Storage + BigQuery
Registrarse en Google Cloud Free Tier.
Configurar un bucket en Google Cloud Storage.
Integrar con BigQuery para consultar datos en el Data Lake.
Usar Dataflow para procesamiento de datos.
Fase 3: Procesamiento de Datos con ETL/ELT
Objetivos:
Aprender a transformar y limpiar datos en un Data Lake.
Usar herramientas como Apache Spark y Databricks para procesamiento masivo.
Herramientas a aprender:
Azure Data Factory para ETL en Azure.
AWS Glue y EMR (Apache Spark) en AWS.
Google Dataflow (Apache Beam) en Google Cloud.
Fase 4: Análisis y Visualización de Datos
Objetivos:
Consultar datos en el Data Lake con SQL.
Crear dashboards en herramientas de BI.
Herramientas recomendadas:
Azure Synapse Analytics + Power BI.
AWS Athena + QuickSight.
BigQuery + Looker Studio (antes Data Studio).
Fase 5: Seguridad y Gobernanza de Datos
Objetivos:
Gestionar accesos con IAM y roles.
Aplicar buenas prácticas de seguridad y gobernanza en cada plataforma.
Recursos:
Seguridad en Azure Data Lake: https://learn.microsoft.com/en-us/security/
IAM y control de accesos en AWS: https://aws.amazon.com/iam/
Gobernanza de datos en Google Cloud: https://cloud.google.com/security/
Consejos Finales
Practica en entornos gratuitos de cada plataforma.
Explora datasets públicos para realizar ejercicios.
Sigue tutoriales y documentación oficial.
Aprende Python + PySpark para análisis avanzado.
Con este plan, lograrás dominar Data Lake en las tres principales nubes. ¡Éxito en tu aprendizaje!
