Los Data Lakes ya son utilizados por un gran número de empresas, de hecho, se trata de la siguiente generación de soluciones para mejorar la empresa.

Los data lakes o lagos de datos son soluciones de gestión de datos de nueva generación que pueden ayudar a los usuarios de las empresas a afrontar los retos del big data e impulsar nuevos niveles de análisis en tiempo real. Su entorno altamente escalable admite cantidades de datos extremadamente grandes.

Los datos almacenados en un lago de datos pueden ser cualquier cosa, desde datos semiestructurados, como el contenido web jerárquico, hasta datos completamente desestructurados, como documentos de texto o imágenes. Esta flexibilidad significa que las empresas pueden cargar cualquier cosa, desde datos en bruto hasta resultados analíticos totalmente agregados.

El punto importante a tener en cuenta es que un lago de datos proporciona una plataforma única para guardar y acceder a los valiosos datos de la empresa.

Si bien es posible tener una breve idea de lo que son las soluciones de gestión de datos de próxima generación, en nuestras próximas secciones, vamos a discutir en detalle lo que es un lago de datos, en qué se diferencia de un almacén de datos, y cómo va a afectar el futuro de su negocio.

¿Qué es un Data Lake?

Un lago de datos es un repositorio de almacenamiento central que contiene una gran cantidad de datos de diferentes fuentes en un formato crudo y granular. Puede almacenar datos estructurados, no estructurados o semiestructurados, lo que significa que los datos pueden conservarse en un formato más flexible para su uso futuro.

El director de tecnología de Pentaho, James Dixon, acuñó el término «lago de datos», que hace referencia a la naturaleza ad hoc de los datos en un lago de datos, en lugar de los datos limpios y procesados que se almacenan en los sistemas tradicionales de almacén de datos.

Los lagos de datos, especialmente los que están en la nube, son fácilmente escalables, de bajo coste y a menudo se utilizan con análisis de aprendizaje automático aplicado. Permiten a los usuarios acceder a los datos y explorarlos a su manera sin necesidad de trasladar los datos a otro sistema.

Ahora que has entendido qué es un lago de datos, vamos a hacer un análisis comparativo entre los lagos de datos y los almacenes de datos.

Lagos de datos frente a almacenes de datos

Tanto los lagos de datos como los almacenes de datos son repositorios de big data. Mientras que un almacén de datos suele almacenar datos estructurados, un lago de datos almacena datos estructurados y no estructurados. He aquí algunas distinciones fundamentales entre ambos que los hacen adecuados para diferentes escenarios.

Accesibilidad compleja frente a la simple del usuario: Una tecnología de lago de datos suele requerir un experto con un conocimiento profundo de los distintos tipos de datos, ya que no se organizan de forma simplificada antes de su almacenamiento.

Un almacén de datos, en cambio, es fácilmente accesible tanto para usuarios técnicos como no técnicos debido a su esquema bien definido. Incluso un miembro que acaba de empezar a trabajar en un almacén de datos puede aprenderlo rápidamente.

Flexibilidad frente a rigidez: Una plataforma de lago de datos puede adaptarse a los cambios rápidamente. Además, a medida que aumenta la necesidad de almacenamiento, es más fácil escalar los servidores de un clúster de lago de datos. Sin embargo, en el caso de un almacén de datos, implica considerables recursos para modificarlo cuando los requisitos cambian en el futuro.

Esquema en lectura frente a esquema en escritura: Una tecnología de lago de datos no tiene un esquema predefinido para almacenar los datos en su forma nativa. En un lago de datos, la mayor parte de la preparación de los datos tiene lugar cuando éstos se utilizan realmente.

En cambio, en un almacén de datos, el esquema se define y se estructura antes del almacenamiento. Además, la mayor parte de la preparación de los datos suele producirse antes del procesamiento.

¿Por qué necesita su empresa un Data Lake?

Como se ha mencionado anteriormente, una plataforma de lago de datos funciona según el principio denominado «schema-on-read». Esto significa que no hay un esquema predefinido en el que los datos deban ajustarse antes del almacenamiento. Cuando los datos se leen durante el procesamiento, se analizan y se adaptan a un esquema según sea necesario. Esto ahorra una cantidad considerable de tiempo que, de otro modo, se habría dedicado a definir un esquema. También permite almacenar los datos en cualquier formato.

Además, los lagos de datos son muy duraderos y de bajo coste gracias a su capacidad de escalar y aprovechar el almacenamiento de objetos. También permiten a los científicos de datos y a los expertos en análisis acceder, preparar y analizar los datos más rápidamente y con mayor precisión.

Mejora de las interacciones con los clientes: Una tecnología de lago de datos puede combinar los datos de los clientes de una plataforma de CRM con la analítica de las redes sociales para que la empresa pueda entender la causa de la pérdida de clientes, la cohorte de clientes más rentable y las promociones o recompensas que aumentarán la fidelidad.

Se acabaron los silos de datos: Normalmente, en la mayoría de las organizaciones los datos se almacenan en varias ubicaciones y de diferentes maneras, sin una gestión de acceso centralizada. Es bastante difícil acceder a esos datos y analizarlos con precisión.

Un lago de datos rompe estos silos de datos y proporciona un acceso sin fisuras a los datos necesarios para una innovación más rápida y una visión significativa. Un lago de datos centralizado elimina la duplicación de datos y las múltiples políticas de seguridad.