Construyendo un Data Lake para Universidades con AWS

Por Joseph Rodríguez, Arquitecto de Soluciones en Amazon Web Services para Sector Público en Chile.

Introducción

En la era digital, las universidades están cada vez más conscientes del poder de los datos para mejorar la experiencia educativa y la eficiencia operativa. Sin embargo, muchas instituciones se enfrentan al desafío de manejar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes y sistemas, como LMS (Learning Management Systems), ERP (Enterprise Resource Planning), SIS (Student Information Systems), sistemas de admisión, registros de asistencia y más, así como también se enfrentan al desafío de como explotar estos datos.

Un Data Lake en AWS ofrece una solución robusta para almacenar, procesar y analizar estos datos, permitiendo a las universidades y centros de investigación tomar decisiones informadas y mejorar el éxito académico de sus estudiantes.

En este blog, exploraremos cómo construir un Data Lake utilizando los servicios de AWS puede ayudar a las universidades a superar estos desafíos y tomar decisiones basadas en datos para mejorar la calidad de la experiencia del estudiante.

Fundamentos del Data Lake en AWS

Un Data Lake es un repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala, se construye sobre una base sólida de servicios AWS. Para las universidades, un Data Lake les permite tener la capacidad de integrar datos de diversos sistemas educacionales y/o universitarios.

Algunos de estos sistemas y datos claves que se pueden integrar incluyen:

• LMS (como Canvas o Moodle).
• ERP (como Workday).
• Sistemas de información estudiantiles (SIS) y datos académicos (calificaciones, asistencia, participación en línea).
• Sistemas de admisión de estudiantes y reclutamiento.
• Sistemas de registro de cursos.
• Datos de investigación.
• Sistemas de biblioteca.
• Datos de interacción de los estudiantes con sistemas digitales.
• Otros sistemas internos.

Al consolidar estos datos en un solo lugar, las universidades pueden obtener una visión holística de sus operaciones y del recorrido de los estudiantes, lo que les permite contar con una visión de 360 grados de sus operaciones, estudiantes y resultados de investigación.

Arquitectura de un Data Lake en AWS

Figura 1: Arquitectura básica de un Data Lake en AWS

La construcción de un Data Lake en AWS comienza con una arquitectura bien diseñada que aprovecha varios servicios clave de AWS. Vamos a profundizar en cada capa de esta arquitectura:

a) Capa de Ingesta:

• AWS Glue: Este servicio ETL (Extract, Transform, Load) totalmente administrado es fundamental para la ingesta de datos. Puede conectarse a diversas fuentes de datos, tanto on-premise como en la nube, y cargarlos en el data lake. AWS Glue utiliza «crawlers» para descubrir automáticamente el esquema de los datos y poblar el catálogo de datos de AWS Glue, lo que facilita la búsqueda y el análisis posterior.
• Amazon Kinesis: Para datos en tiempo real, como registros de clics en sistemas de aprendizaje en línea o datos de sensores IoT en el campus, Kinesis ofrece capacidades de streaming. Kinesis Data Firehose puede capturar, transformar y cargar datos de streaming directamente en S3, lo que permite análisis en tiempo real.
• AWS Database Migration Service (DMS): Útil para migrar bases de datos existentes al Data Lake, DMS puede transferir datos de sistemas heredados a S3 con mínimo tiempo de inactividad.

b) Capa de Almacenamiento:

• Amazon Simple Storage Service(S3): El corazón del data lake. S3 proporciona almacenamiento virtualmente ilimitado con alta durabilidad (99.999999999%) y disponibilidad (99.99%). Los datos en S3 se organizan en buckets y pueden estructurarse en diferentes tiers para optimizar costos:
  • S3 Standard para datos de acceso frecuente.
  • S3 Intelligent-Tiering para datos con patrones de acceso cambiantes.
  • S3 Glacier para archivado a largo plazo.
• Amazon S3 también ofrece características avanzadas como versionado, cifrado del lado del servidor y políticas de ciclo de vida para gestionar automáticamente el movimiento de datos entre tiers.

Es crucial establecer un esquema de organización en S3, por ejemplo:

    s3://mi-data-lake-universidad/

    raw/

        academico/

        administrativo/

        investigacion/

    processed/

    analytics/

c) Capa de Procesamiento:

• AWS Glue: Además de la ingesta, Glue es crucial para el procesamiento de datos. Sus jobs de ETL pueden transformar datos en formatos optimizados como Parquet, lo que mejora significativamente el rendimiento de las consultas.
• Amazon EMR (Elastic MapReduce): Para procesamiento de big data a gran escala, EMR proporciona un entorno Hadoop gestionado. Es ideal para ejecutar frameworks como Spark, Hive o Presto sobre grandes volúmenes de datos.
• AWS Lambda: Permite ejecutar código sin aprovisionar servidores. Es útil para procesos ligeros como la validación de datos, transformaciones simples o desencadenar flujos de trabajo basados en eventos.

d) Capa de Análisis:

• Amazon Athena: Permite ejecutar consultas SQL directamente sobre los datos en S3 sin necesidad de mover los datos. Es ideal para análisis ad-hoc y exploración de datos.
• Amazon Redshift: Para análisis más complejos y data warehousing, Redshift ofrece un rendimiento excepcional en consultas sobre petabytes de datos.
• Amazon QuickSight: Servicio de visualización de datos que permite crear dashboards interactivos. Se integra fácilmente con otras fuentes de datos de AWS.
• Amazon SageMaker: Plataforma de aprendizaje automático que permite construir, entrenar e implementar modelos de ML a escala.

e) Capa de Seguridad:

• AWS Identity and Access Management (IAM): Permite un control granular sobre quién puede acceder a qué datos y servicios.
• AWS Key Management Service (KMS): Proporciona gestión centralizada de claves criptográficas, crucial para el cifrado de datos en reposo y en tránsito.
• Amazon Macie: Utiliza aprendizaje automático para descubrir, clasificar y proteger automáticamente datos sensibles en S3.
• AWS CloudTrail: Registra todas las actividades de la API en su cuenta de AWS, crucial para auditoría y cumplimiento normativo.

f) Capa de Gobernanza:

• Amazon Lake Formation: Este servicio simplifica la creación, la seguridad y la gestión de Data Lakes, proporcionando una capa crítica de gobernanza y seguridad. Amazon Lake Formation ofrece las siguientes capacidades clave:

• 1. Seguridad Centralizada:
     • Permite definir políticas de seguridad granulares a nivel de columna, fila y celda.
     • Integra controles de acceso con AWS IAM para una gestión unificada de permisos.
  2. Gobierno de Datos:
     • Facilita la implementación de políticas de gobernanza de datos en toda la organización.
     • Permite etiquetar y clasificar datos sensibles para cumplir con regulaciones como FERPA o GDPR.
  3. Compartición Segura de Datos:
     • Permite compartir datos de forma segura entre diferentes cuentas de AWS o con usuarios externos.
     • Proporciona capacidades de enmascaramiento y tokenización de datos sensibles.
  4. Auditoría y Cumplimiento:
     • Registra todas las actividades de acceso a datos para fines de auditoría.
     • Se integra con AWS CloudTrail para un seguimiento completo de los eventos.

Casos de Uso

Habiendo construido un Data Lake robusto, las universidades pueden aprovechar esta riqueza de datos de múltiples maneras:

1. Análisis Predictivo del Éxito Estudiantil:
   • Uso de Amazon SageMaker para desarrollar modelos de machine learning que predigan el riesgo de deserción.
   • Implementación de sistemas de early warning que identifiquen estudiantes en riesgo basándose en patrones de asistencia, participación en el LMS y rendimiento académico.
   • Creación de perfiles de éxito estudiantil para informar las estrategias de admisión y apoyo.
2. Optimización de Recursos:
   • Utilización de Amazon QuickSight para crear dashboards que muestren el uso de instalaciones en tiempo real.
   • Análisis de patrones de inscripción para optimizar la programación de cursos y la asignación de aulas.
   • Modelado de escenarios financieros utilizando datos históricos para mejorar la planificación presupuestaria.
3. Personalización del Aprendizaje:
   • Implementación de Amazon Personalize para crear sistemas de recomendación de recursos de aprendizaje.
   • Análisis de patrones de aprendizaje para adaptar la entrega de contenido en plataformas de e-learning.
   • Desarrollo de planes de estudio personalizados basados en el rendimiento y las preferencias del estudiante.
4. Mejora de la Investigación:
   • Utilización de Amazon Neptune para crear grafos de conocimiento que conecten investigadores, publicaciones y proyectos.
   • Implementación de análisis de texto a gran escala utilizando Amazon Comprehend para identificar tendencias emergentes en campos de investigación.
   • Uso de técnicas de big data para analizar grandes conjuntos de datos de investigación, como secuencias genómicas o datos climáticos.
5. Toma de decisiones basada en datos:
   • Creación de un Data Mart institucional utilizando Amazon Redshift para proporcionar a los líderes acceso rápido a KPIs clave.
   • Implementación de modelos de simulación utilizando AWS Batch para evaluar el impacto de cambios en políticas o programas.
   • Desarrollo de sistemas de alerta temprana para problemas institucionales, como disminuciones en la matrícula o desafíos financieros.
6. Cumplimiento y Seguridad:
   • Utilización de AWS CloudTrail y Amazon GuardDuty para monitorear continuamente el acceso a datos sensibles.
   • Implementación de políticas de gobernanza de datos utilizando AWS Lake Formation para asegurar el cumplimiento de regulaciones como FERPA o GDPR.
   • Desarrollo de procesos automatizados de anonimización y pseudonimización de datos para investigación y análisis.

Conclusión

La construcción de un Data Lake en AWS ofrece a las instituciones educativas una poderosa herramienta para aprovechar sus datos y mejorar el éxito académico. Al seguir las mejores prácticas y utilizar los servicios adecuados de AWS, las universidades pueden crear una solución escalable, segura y rentable que proporcione insights valiosos y apoye la toma de decisiones basada en datos.

Cada institución es única, y la arquitectura específica del Data Lake debe adaptarse a sus necesidades particulares. La colaboración entre los equipos de TI, académicos y administrativos es crucial para el éxito del proyecto.

Con un Data Lake bien diseñado e implementado, las instituciones educativas pueden transformar la manera en que utilizan sus datos, llevando a mejoras significativas en la experiencia estudiantil, la eficiencia operativa y los resultados de investigación.

Autor

	Joseph Rodríguez es Arquitecto de Soluciones en Amazon Web Services para Sector Público en Chile. Joseph ha colaborado con múltiples instituciones de Sector Público en la adopción tecnológica de nube en los últimos 2 años, anteriormente se desempeñaba como Arquitecto de Software en instituciones de servicios financieros.