En el panorama actual donde las empresas dependen cada vez más de la tecnología en la nube, se enfrentan al desafío de manejar datos dispersos en diferentes plataformas y sistemas locales. Esta fragmentación dificulta la consolidación y análisis de datos, esenciales para las iniciativas de aprendizaje automático (ML). Una estrategia arquitectónica innovadora surge como solución: permite extraer datos de plataformas como Google Cloud Platform (GCP) BigQuery sin necesidad de trasladar físicamente los datos, lo cual minimiza tanto la complejidad como el costo de transferencia entre nubes.
El núcleo de esta solución reside en la integración de Amazon Athena Federated Query con Amazon SageMaker Data Wrangler. Esto posibilita extraer datos de GCP BigQuery, prepararlos y luego emplearlos para crear modelos de ML en Amazon SageMaker Canvas, una interfaz que elimina la necesidad de conocimiento avanzado en programación. SageMaker Canvas ofrece a los analistas de negocio la capacidad de importar datos de múltiples fuentes, realizar transformaciones complejas y construir modelos precisos, todo sin escribir una sola línea de código.
La implementación de este enfoque consta de dos pasos clave: primero, configurar Amazon Athena para realizar consultas en vivo a GCP BigQuery, permitiendo acceder y consultar datos directamente desde Athena. Luego, importar estos datos a SageMaker Canvas usando Athena como enlace, lo que habilita la generación y entrenamiento de modelos ML y la posterior predicción basado en esos datos.
La interfaz de SageMaker Canvas facilita procesos iniciales de preparación de datos y la rápida obtención de predicciones. Sin embargo, para necesidades más complejas o personalizaciones avanzadas, la solución ofrece la transición hacia un entorno con código a través de la integración con Amazon SageMaker Studio, permitiendo escalar implementaciones a producción eficientemente.
Este sistema arquitectónico demuestra cómo utilizar los servicios de AWS para acceder a datos en GCP BigQuery e integrarlos de manera efectiva en SageMaker Canvas para crear y desplegar modelos de aprendizaje automático. El flujo de trabajo incluye desde la creación de consultas SQL hasta el uso de Amazon Secrets Manager para gestionar credenciales de manera segura, garantizando una integración robusta que maneja grandes volúmenes de datos a través de funciones Lambda sin servidor.
Los beneficios son claros: una integración fluida que elimina transferencias de datos innecesarias, acceso seguro, y una gran escalabilidad. Las organizaciones pueden así aprovechar el análisis avanzado y el aprendizaje automático para fomentar la innovación, democratizando el acceso a estas herramientas sin necesidad de habilidades técnicas especializadas, lo que transforma el uso del ML en una herramienta accesible y poderosa dentro de toda la empresa.
