El crecimiento exponencial de los datos y la necesidad cada vez más apremiante de los negocios de basar sus decisiones en información valiosa hace que prestemos especial atención a toda la estrategia de datos de la organización.

Dentro de una gestión de datos eficaz, están los metadatos que correctamente gestionados pueden prevenir inconsistencias en los data lakes que alteren los resultados de las aplicaciones de análisis de big data.

Un data lake, o lago de datos, permite alojar mucha información de una amplia gama de fuentes de datos para incluirla en un único repositorio. Sin embargo, esa masiva cantidad de información puede crear problemas a la hora de integrar y preparar los datos de manera consistente. Las aplicaciones de análisis de big data podrían tener problemas para extraer resultados, aunque esto es algo que una adecuada gestión de metadatos puede ayudar a evitar.

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Una arquitectura de data lake ofrece a los analistas la capacidad de imponer sus propias estructuras y transformaciones en datasets según sea necesario. Este enfoque ofrece una mayor flexibilidad en el uso de datos, pero plantea un riesgo para la consistencia de los datos y el análisis. Es muy posible que diferentes usuarios deduzcan significados completamente diferentes del mismo conjunto de datos. El riesgo crece aún más cuando las aplicaciones analíticas incluyen conjuntos de datos externos cuya procedencia puede no ser totalmente conocida.

Las herramientas de preparación de datos brindan cierto alivio estandarizando los enfoques utilizados para el perfilado, evaluación y transformación de datos en bruto. Pero tales herramientas se utilizan a menudo de forma individual. Esto conduce, en el mejor de los casos, a esfuerzos duplicados, y en el peor de los casos, a resultados analíticos incoherentes.

Asociar herramientas de metadatos con colaboración

El objetivo es disminuir la confusión, simplificar la interpretación de los datos y reducir el nivel de esfuerzo necesario para integrar y preparar los datos. Y eso se puede lograr combinando procesos de colaboración con el uso de herramientas de gestión de metadatos. Cuando se hace correctamente, mantener un conjunto compartido de definiciones de metadatos puede ayudar a fomentar el tratamiento consistente de los datos por los analistas, reduciendo así el riesgo de interpretaciones conflictivas.

Las modernas herramientas de gestión de metadatos están equipadas con métodos sofisticados para facilitar la colaboración. Por ejemplo, muchas herramientas ahora soportan hilos de discusión que se utilizan para compartir información actual y de contexto histórico sobre cómo se integran, preparan y utilizan los datos.

Alinear los pasos de integración y preparación de datos con las correspondientes definiciones de metadatos también proporciona una forma de chequear su bondad para asegurar que los datos se interpretan y se usan de manera consistente. Y esa consistencia recorrerá un largo camino hasta hacer que tu data lake sea una plataforma productiva consistente.

Características principales de una plataforma de gestión de Data Lake

Para evitar que el “lago” se convierta en un “pantano” de datos, lo ideal es incorporar los principios de Data Lake Management que integran, organizan, administran, gobiernan y aseguran grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. De esta forma, proporcionan información apta, confiable y segura para el negocio.

Los datos en bruto del data lake, se generan a partir de varias fuentes: registros de sitios web, servidores de bases de datos o aplicaciones, dispositivos IoT, medios sociales y datos de terceros. De ahí la necesidad del perfilado y la preparación de datos para elaborar un catálogo que funcione de forma colaborativa con toda la organización.

Los metadatos se vuelven más y más cruciales al mismo tiempo que la información crece en volumen y complejidad. Entender esos datos, saber de dónde vienen, dónde están referenciados y si son relevantes para la necesidad del negocio es el punto de partida para evitar inconsistencias en los data lakes. A su vez, los lagos de datos aseguran la eficiencia de los análisis de Big Data, garantizando la confianza de los datos de la organización.