En el dinámico panorama empresarial actual, donde la nube se ha convertido en un pilar esencial, las organizaciones enfrentan el desafío de lidiar con datos distribuidos en diversas plataformas y sistemas. Esta dispersión supone un obstáculo para quienes desean consolidar y analizar información con el objetivo de impulsar proyectos de aprendizaje automático. Sin embargo, una estrategia arquitectónica innovadora emerge como solución eficaz para aquellos que buscan extraer datos desde entornos variados, como Google Cloud Platform (GCP) BigQuery, sin incurrir en la complejidad y el costo que implica la transferencia de datos entre diferentes nubes.
La clave de esta solución radica en el uso de Amazon Athena Federated Query, que permite extraer datos desde GCP BigQuery. Junto a Amazon SageMaker Data Wrangler, los datos pueden ser preparados para luego desarrollar modelos de aprendizaje automático en Amazon SageMaker Canvas, una herramienta que destaca por su interfaz sin código. Esta capacidad de operar sin necesidad de programación avanzada abre nuevas posibilidades para los analistas de negocio, permitiéndoles importar datos desde más de 50 fuentes diferentes, preparar la información mediante lenguaje natural y un conjunto de más de 300 transformaciones predefinidas, y construir modelos precisos y efectivos. La facilidad para generar predicciones y desplegar modelos sin requerir extensa experiencia previa en machine learning supone una notable democratización de esta tecnología dentro de las organizaciones.
El procedimiento técnico se divide en dos fases fundamentales. Primero, se configura Amazon Athena para realizar consultas federadas a GCP BigQuery, lo cual posibilita ejecutar consultas en BigQuery directamente desde el entorno de Athena. Posteriormente, los datos pueden ser importados a SageMaker Canvas desde BigQuery usando Athena como intermediario.
Una vez en SageMaker Canvas, la interfaz sin código permite no solo construir modelos de aprendizaje automático y generar predicciones basadas en los datos importados, sino también establecer rutinas de preparación inicial de datos. Además de la facilidad que ofrece el entorno sin código, existe la posibilidad de evolucionar hacia un nivel de personalización más avanzado. Esto es posible gracias a la integración de SageMaker Canvas con Amazon SageMaker Studio, que permite a las empresas escalar sus implementaciones de preparación de datos e integrarlos en producciones más robustas.
El flujo de trabajo se extiende desde la formulación de consultas SQL en SageMaker Canvas para BigQuery, con Athena actuando como intermediario, hasta el uso de Amazon Secrets Manager que garantiza un almacenamiento seguro de credenciales. Estas características aseguran una integración segura y escalable, capaz de manejar grandes volúmenes de datos con eficacia mediante funciones Lambda sin servidor.
Esta arquitectura no solo simplifica la integración de datos, eliminando traslados innecesarios, sino que también garantiza una seguridad óptima a través de Amazon Secrets Manager y permite una escalabilidad eficiente mediante el uso de Athena para gestionar vastos conjuntos de datos. En conjunto, estos beneficios ponen al alcance de las empresas el potencial del análisis avanzado y del aprendizaje automático, fomentando un entorno de negocio más innovador y accesible, sin la barrera de necesitar habilidades técnicas muy especializadas.
