Tus datos tienen respuestas. Te ayudamos a encontrarlas.
Arquitectura de datos moderna en el patrón lake house: un data lake en Amazon S3 con gobierno unificado y consumo por múltiples perfiles.
El problema de datos en la mayoría de las empresas no es la falta de datos. Es que el dato existe en siete lugares, con tres definiciones distintas de ingresos, y nadie confía en el número que sale. Antes de hablar de un panel o de un modelo predictivo, el trabajo es establecer una fuente fiable y gobernada.
AWS llama a este patrón arquitectura de datos moderna, o lake house: un data lake en Amazon S3 en el centro, con gobierno unificado y servicios analíticos especializados alrededor. La ventaja frente al data warehouse tradicional es desacoplar el almacenamiento del procesamiento: guardas todo en formato abierto y eliges la herramienta adecuada a cada pregunta, en lugar de forzar todas las preguntas por un único motor.
El gobierno es lo que separa un data lake de un data swamp. AWS Lake Formation centraliza el control de acceso, los permisos y el rastro de auditoría sobre el lake. Sin esa capa, el repositorio crece hasta que nadie sabe qué hay dentro, de dónde vino ni quién puede acceder, y el proyecto de datos pierde credibilidad interna.
Si reconoces dos o más de estos escenarios, vale la pena conversar.
Diagnóstico inicial sin coste
La composición exacta depende de tu entorno y de los requisitos levantados en el diagnóstico. Esta es la base de lo que usamos en esta solución.
Capa de almacenamiento del data lake en zonas raw, curated y enriched, con cifrado y políticas de ciclo de vida
Gobierno unificado: control de acceso granular, permisos y rastro de auditoría sobre el lake
Catálogo de datos y ETL serverless para ingesta y transformación
Consulta SQL directa sobre el data lake, sin aprovisionar infraestructura
Data warehouse para cargas analíticas a escala de petabytes
Procesamiento distribuido con Spark para volúmenes y transformaciones más pesados
Ingesta de datos en streaming para casos que exigen baja latencia
Business intelligence y dashboards para el consumidor final del dato
Catálogo de negocio y compartición gobernada entre dominios
Formato abierto de tabla con evolución de esquema y viaje en el tiempo
Machine learning consumiendo directamente el data lake gobernado
Empezamos por las decisiones que la empresa necesita tomar y trabajamos hacia atrás hasta los datos necesarios. Un data lake construido sin pregunta definida se vuelve un repositorio sin consumidor.
Mapeamos sistemas de origen, volúmenes, frecuencia de actualización y problemas conocidos de calidad. Un dato malo replicado a escala sigue siendo malo, solo cuesta más.
Definimos las zonas del lake, el estándar de catalogación, la política de acceso por dominio y los responsables de la definición de cada indicador.
Implementamos ingesta por lotes o en streaming según el requisito real de latencia, con tratamiento de error, reprocesamiento y monitoreo.
Habilitamos los distintos perfiles: analista con SQL en Athena, área de negocio con dashboards en QuickSight, ciencia de datos en SageMaker.
Aplicamos políticas de ciclo de vida, particionamiento y formatos columnares, y seguimos el coste por consulta y por dominio de datos.
Intervalo entre la pregunta de negocio y la respuesta fiable disponible
Efecto del particionamiento y del formato columnar sobre el coste de procesamiento
Desfase entre el evento en el origen y su disponibilidad para análisis
Porcentaje de datasets catalogados, con dueño y linaje registrados
Referencias de mercado documentadas por AWS en escenarios equivalentes. Cada tarjeta lleva a la historia original publicada en el sitio de AWS.
Reformulación del procesamiento de datos de la operación, con foco en la precisión de la información y el coste de procesamiento.
Resultado publicado
AWS publicó una reducción del 61% en los errores de exactitud y costes de procesamiento de datos de 4 a 5 veces menores.
Construcción de una plataforma de analytics en AWS para apoyar decisiones de operación y mejorar la atención al cliente.
Resultado publicado
AWS reporta ganancias de eficiencia operativa y de satisfacción del cliente.
Datos que estaban aislados en plantas alrededor del mundo fueron consolidados en un data lake en AWS, parte de él construido con AWS Lake Formation, en una transición de business intelligence hacia inteligencia artificial.
Resultado publicado
AWS describe la eliminación de los silos de datos entre las unidades globales.
Uso de Amazon SageMaker Studio para estandarizar y acelerar el ciclo de desarrollo de modelos de machine learning sobre la base de datos del banco.
Resultado publicado
Según AWS, el tiempo de desarrollo de modelos cayó de 6 meses a 5 días, con ganancia de productividad por la estandarización y reducción de costes.
Los cases anteriores son historias de clientes publicadas por Amazon Web Services. Los resultados citados pertenecen a las empresas mencionadas y sirven como referencia de lo que es técnicamente alcanzable en AWS. No representan resultados entregados por Núvoli ni garantía de desempeño equivalente, ya que cada entorno tiene su propio contexto.
Nuestro enfoque no es una opinión. Sigue lo prescrito y documentado por AWS, y puedes verificar la fuente.
El primer paso es un diagnóstico del escenario actual, sin coste y sin compromiso. Sales de él con los riesgos mapeados y las prioridades definidas, incluso si decides no seguir con Núvoli.
