Mejores prácticas para organizar y estructurar datos en Amazon S3

Organizar y estructurar sus datos en Amazon S3 de manera eficaz puede mejorar en gran medida la gestión, la accesibilidad y la seguridad de los datos. En este artículo, encontrarás algunas prácticas recomendadas que te ayudarán a comenzar.

1. Utiliza nombres de Bucket claros y descriptivos

Los nombres claros y descriptivos facilitan la identificación del propósito y el contenido de cada bucket.

Cómo:

• Elige nombres que reflejen el contenido o el propósito de los datos.
• Ejemplo: Utiliza marketing-data-2024 en lugar de  bucket1.
  
  

2. Implementar una estructura de carpetas jerárquica

La organización de los datos en una estructura jerárquica simplifica la navegación y la gestión.

Cómo:

• Crea carpetas dentro de tu bucket para categorizar los datos.
• Ejemplo de estructura:

  marketing-data/
    ├── facebook/
    ├── google-ads/
    └── twitter/
  

3. Habilitar el control de versiones de objetos

El control de versiones ayuda a mantener un historial de cambios y te permite restaurar versiones anteriores de sus objetos.

Cómo:

• Habilitá el control de versiones en la configuración de su bucket.
• Ejemplo: en la consola de administración de S3, ve a tu bucket, selecciona Propertiesy habilita Bucket Versioning.
  
  

4. Clasificar los datos por fecha

La organización basada en fechas facilita la búsqueda y el análisis temporal .

Cómo:

• Crear subcarpetas por año, mes y día.
• Ejemplo de estructura:

  marketing-data/facebook/
    ├── 2024/
    │   ├── 01/
    │   └── 02/
  

   

5. Usa etiquetas y metadatos

Las etiquetas y los metadatos proporcionan contexto adicional, lo que facilita la búsqueda y clasificación de datos.

Cómo:

• Agregá etiquetas y metadatos a los objetos al cargarlos o a través de la S3 Management Console.
• Ejemplo: Agregar etiquetas como project:Q1_campaigny metadatos como content-type:image/jpeg.
  
  

6. Definir políticas de acceso y permisos

Las políticas de acceso claras y restrictivas protegen tus datos y garantizan que sólo las personas autorizadas puedan acceder a ellos.

Cómo:

• Utiliza AWS Identity and Access Management (IAM) para crear y aplicar políticas.
• Ejemplo: Define una política que otorgue acceso de solo lectura a un grupo de usuarios específico.

Ejemplo práctico

Supongamos que tiene datos de marketing de varias fuentes que necesita organizar en Amazon S3. A continuación, se muestra un ejemplo paso a paso:

1. Crear buckets:

   • marketing-data-2024

2. Organizar datos en carpetas:

   • Dentro de marketing-data-2024, crea carpetas para cada fuente de datos:

     marketing-data-2024/
       ├── facebook/
       ├── google-ads/
       └── twitter/
     

3. Habilitar control de versiones:

   • Habilitar el control de versiones en el marketing-data-2024 bucket.

4. Categorizar por fecha:

   • Dentro de cada carpeta de origen, cree subcarpetas para el año y el mes:

     marketing-data-2024/facebook/
       ├── 2024/
       │   ├── 01/
       │   └── 02/
     

5. Agregar etiquetas y metadatos:

   • Etiquete objetos project:Q1_campaign y añada metadatos relevantes durante la carga.

6. Establecer políticas de acceso:

   • Cree una política de IAM que otorgue acceso de solo lectura al equipo de marketing.

 

Si sigue estas prácticas recomendadas, podrás asegurarte de que tus datos en Amazon S3 estén bien organizados, sean de fácil acceso y seguros. Esto no solo agiliza la gestión de datos, sino que también mejora la eficiencia general de tus flujos de trabajo con Dataslayer.

Como siempre, si aún tienes dudas o preguntas, contáctanos a través del chat en vivo en nuestro sitio web o por correo electrónico. ¡Estamos encantados de ayudarte!