AWS Lake Formation automatiza tu data lake

Unifica tu estrategia de datos con confianza: Lake Formation promete crear un data lake en días, automatizar tareas complejas y elevar la seguridad y el control de acceso en AWS. Ideal para equipos que necesitan orquestación de ETL, crawling consistente y permisos granulares sin perder velocidad ni trazabilidad.

¿Qué es Lake Formation y por qué acelera tu data lake en AWS?

Este servicio reciente de AWS centraliza y automatiza piezas clave del ecosistema para construir un data lake de forma rápida y sencilla. Integra componentes existentes y elimina fricción operativa para que te concentres en el valor del dato.

• Creación del data lake en cuestión de días.
• Integración vía JDBC con herramientas de terceros.
• Uso de crawlers de Glue para identificar la data origen y crear el Glue Catalog.
• Orquestación de ETL y tareas de crawling adicionales.
• Limpieza de datos apoyada en machine learning con la funcionalidad llamada “Phint Match”.
• Optimización de particiones en S3 para acelerar lecturas sobre datos de origen o transformados.

¿Cómo organiza el ecosistema y la seguridad de datos?

La propuesta combina descubrimiento, transformación y seguridad en un único flujo. Así, no solo reduce tiempos de implementación, también mejora el rendimiento operativo y la gobernanza.

• Seguridad nativa con KMS: cifrado usando llaves administradas por AWS en consultas y procesos.
• Permisos granulares superiores a Athena: además de base de datos y tabla, permite restringir por columna o campo.
• Control de owners: quien crea el lake puede ocultarlo incluso frente a otros usuarios con privilegios altos.
• Auditoría con CloudTrail: registro de todas las acciones de usuario mediante llamadas a la API.
• Fuentes soportadas: bases de datos relacionales, no relacionales y almacenamiento de objetos en S3.

Puntos clave que impactan el rendimiento y la gobernanza:

• Optimización de particiones de S3: reduce tiempos de lectura y costos asociados a escaneo.
• Crawling y catálogo unificados: menos errores al identificar esquemas y más consistencia con el Glue Catalog.
• Limpieza con machine learning: “Phint Match” mejora la calidad y reduce tiempos de procesamiento.

¿Cómo impulsa analítica e insights con EMR y Redshift?

Lake Formation habilita una capa de insights que se integra con EMR y Redshift para ejecutar analítica de forma segura y gobernada. La consulta entra, el servicio orquesta permisos, genera llaves temporales, ejecuta y retorna resultados al motor correspondiente.

• Integración nativa para ejecutar consultas desde EMR o Redshift.
• Descubrimiento de data relevante mediante técnicas de machine learning.
• Consumo por usuarios y herramientas a través de la capa gestionada del data lake.
• Esquema de cobro: pago por el uso de los servicios subyacentes integrados; el servicio como tal no tiene “pricing” propio.
• Estado actual: se encuentra en preview y será lanzado próximamente por AWS.

Beneficios prácticos para equipos de datos:

• Menos carga operativa: automatización del pipeline de punta a punta.
• Mejor seguridad: cifrado y acceso por columna.
• Mayor visibilidad: auditoría completa con CloudTrail.
• Más velocidad: particiones optimizadas en S3 y limpieza eficiente.
• Integración abierta: JDBC para herramientas de terceros.

¿Te gustaría comentar cómo aplicarías estas capacidades en tu organización o qué integraciones necesitas priorizar?