En un mundo empresarial donde la nube se ha convertido en el epicentro de las operaciones diarias, uno de los desafíos más persistentes es la fragmentación de datos en diversas plataformas y sistemas locales. Esta división representa un obstáculo importante para las organizaciones que buscan consolidar y analizar información para fortalecer sus iniciativas de aprendizaje automático (ML). Sin embargo, una reciente innovación arquitectónica está allanando el camino hacia una solución más eficiente y menos costosa.
La clave radica en una estrategia que permite extraer datos desde entornos heterogéneos en la nube, como Google Cloud Platform (GCP) BigQuery, sin la necesidad de desplazarlos físicamente. Este método no solo reduce la complejidad operativa sino que también minimiza los costos asociados con la transferencia de datos entre diferentes plataformas.
El enfoque propuesto utiliza Amazon Athena Federated Query para extraer información desde BigQuery. Este proceso continúa con el uso de Amazon SageMaker Data Wrangler, que realiza la preparación de los datos. Posteriormente, los datos limpiados y estructurados pasan a Amazon SageMaker Canvas, una herramienta de aprendizaje automático sin código que facilita a los analistas de negocio construir modelos ML, sin exigir conocimientos avanzados en programación.
Los procedimientos técnicos implican dos etapas esenciales: en primer lugar, la configuración de Amazon Athena para ejecutar consultas federadas en BigQuery, lo que posibilita la ejecución de consultas en vivo desde Athena sin tener que trasladar los datos. En segunda instancia, los datos son importados a SageMaker Canvas usando Athena, permitiendo que dichos datos sean utilizados para construir modelos ML innovadores y generar predicciones.
Este sistema innovador no solo simplifica la creación de modelos de aprendizaje automático, sino que también ofrece flexibilidad para quienes eventualmente necesiten un mayor nivel de personalización. La plataforma permite un tránsito suavizado desde un entorno sin código hacia uno con código, gracias a su integración con Amazon SageMaker Studio, permitiendo escalabilidad y operacionalización en entornos de producción más avanzados.
La estrategia demuestra cómo las organizaciones pueden utilizar servicios de AWS para acceder y manipular datos almacenados en GCP BigQuery, integrándolos efectivamente en SageMaker Canvas para la construcción y despliegue de modelos ML. Mediante el uso de consultas SQL dentro de SageMaker Canvas, apoyado por Athena como intermediario, y garantizando la seguridad de las credenciales a través de Amazon Secrets Manager, se asegura una integración robusta y escalable, capaz de manejar vastos volúmenes de información con eficacia.
Entre los beneficios de esta solución destacan una integración fluida que elimina la complejidad de mover datos, un acceso seguro mediante Amazon Secrets Manager, y escalabilidad gracias a la potencia de funciones Lambda y la capacidad de procesamiento de Athena. Este enfoque no solo empodera a las empresas para que aprovechen el análisis avanzado y ML, sino que además democratiza su acceso y utilización, facilitando la innovación empresarial sin depender de habilidades técnicas sumamente especializadas.
