Las empresas y organizaciones cada vez son más conscientes de la importancia de gestionar y utilizar correctamente los enormes volúmenes de data que hoy se generan a diario, para conocer mejor a sus usuarios y ofrecerles lo que realmente necesitan. Para consolidar y aprovechar correctamente ese gigantesco caudal informativo, el mercado ofrece hoy herramientas valiosas y complementarias: Data Warehouse o Data Lake.
La necesidad de adoptar estrategias de gestión ágiles y eficientes, que permitan cubrir las múltiples necesidades de un mercado cada vez más segmentado y específico, plantea diversos desafíos a las modernas empresas y organizaciones.
El más importante de ellos radica en conocer al detalle cada uno de estos requerimientos particulares, de modo tal de contar con estrategias que aseguren respuestas oportunas y eficientes.
A juicio de los expertos, la mejor forma de enfrentar este escenario radica en recopilar gran cantidad de datos del mercado objetivo, tanto generales como específicos. Sin embargo, esto también implica gestionar estos datos en tiempo real y analizarlos de manera certera. Sólo así las acciones resultantes se reflejarán en el cumplimiento de los objetivos estratégicos de cada empresa.
Para llevar a cabo esta tarea, la tecnología y la evolución digital brindan dos herramientas precisas y muy eficientes: Data Warehouse y Data Lake.
El concepto Data Warehouse, utilizado por primera vez por el científico informático estadounidense Bill Inmon, se traduce literalmente como “Almacén de Datos”. Sin embargo, su utilidad va mucho más allá de esa simplicidad funcional.
En primer término, su objetivo central apunta a facilitar el procesamiento de datos, con el fin de analizar dicha información desde diferentes puntos de vista y a gran velocidad.
Para ello, es fundamental realizar análisis multidimensionales. Esto nos permitirá, por ejemplo, conocer el número de ventas de un auto modelo “X”, color azul rey, en la sucursal de calle Bilbao, en Santiago, entre 2018 y 2020.
Aunque, aparentemente, se trata de un proceso complejo, por la gran cantidad de variables mencionadas, un buen Data Warehouse lo hace mucho más sencillo, pues logra jerarquizar previamente toda la información, a partir de la creación de diferentes dimensiones.
Esta forma de organizar la información permite estructurarla de manera lógica y, en definitiva, aportar información de valor al trabajo del analista de datos.
CARACTERÍSTICAS
De acuerdo con la definición de Bill Inmon, esta herramienta consta de las siguientes características:
1) Los datos almacenados deben integrarse en una estructura consistente. Asimismo, la información se estructura en diferentes niveles, adecuándose a las necesidades de cada uno de sus usuarios
2) Los datos se organizan por temas, para facilitar su acceso y entendimiento a los usuarios. Por ejemplo, todos los datos sobre ventas deben almacenarse en el mismo sitio, de modo que sea más fácil y rápido realizar una consulta pertinente.
3) Aunque los datos representan un momento presente, un Data Warehouse almacena todos los distintos valores de una misma variable en el tiempo. Esto permite un mejor análisis de las tendencias, así como del devenir histórico de los temas.
4) Toda la información almacenada es permanente y no se debe modificar. Del mismo modo, cada vez que se incorporen nuevos valores, no se debe realizar ninguna acción sobre los ya existentes. Ello brindará mejores conclusiones a los respectivos procesos de análisis.
Además de estas cuatro características básicas, todo Data Warehouse debe tener una buena organización de metadatos. En otras palabras, requiere de herramientas apropiadas para clasificar lógicamente la serie de datos sobre los cuales no se conoce ni su procedencia, ni origen, ni fiabilidad o forma de calcularlos.
Esto optimizará el trabajo de análisis, a partir de la construcción de consultas, informes o análisis más acertados y pertinentes.
VENTAJAS
La implementación de un Data Warehouse en la gestión de datos de una empresa se traduce en los siguientes beneficios directos:
– Facilita la toma de decisiones basadas en datos, en cualquier área funcional de la empresa, ya que proporciona información integrada y global de todo el negocio.
– Transforma la información en un valor añadido para cualquier negocio, gracias a la aplicación de técnicas estadísticas de análisis y modelización, que ayudan a encontrar relaciones ocultas entre los datos almacenados.
– Permite, de manera sencilla, aprender de los datos del pasado y predecir situaciones futuras para diferentes escenarios.
– Simplifica la implantación de sistemas de gestión integral de relación con el cliente, dentro de la empresa.
– Optimiza, tecnológica y económicamente, los entornos de Centros de Información, de estadística o de generación de informes. Esto se traduce, a la vez, en grandes retornos de inversión.
– Es especialmente útil para el trabajo estratégico a mediano y largo plazo.
– Aumenta de manera sustancial la productividad de las empresas.
– Permite realizar planes de manera mucho más efectiva.
– Integra en una sola solución todas las herramientas y aplicaciones corporativas utilizadas para recolectar información, como monitorización web, CRM y WiFi tracking, entre otras opciones.
EL APORTE DE DATA LAKE
Otro concepto que actualmente surge dentro de las nuevas estrategias de recolección y análisis es “Data Lake”. Básicamente, es un gran almacén de datos en bruto, los cuales se mantienen sin modificar, desde que llegan hasta que se utilizan. A diferencia de Data Warehouse, que trabaja a partir de jerarquías y diferenciación por ficheros y carpetas, un Data Lake tiene arquitectura plana.
Podríamos decir que Data Lake se nutre en tiempo real de Big Data y de la información, tanto estructurada como no estructurada. Esto forma una amalgama plana, a partir de la cual se puede recoger y analizar sólo lo que se necesite.
Sus principales características son las siguientes:
Está asociado a Big Data, en el sentido de que es el recipiente donde descansan todos esos datos obtenidos. Al no estar organizados se necesita una búsqueda eficiente de información, básicamente a través de tecnología machine learning.
Analiza eficazmente el grado de protección de la información que se guarda en los diferentes sitios.
Permite ser rápido y disponer de datos en tiempo real. Además, ayuda a preparar y compartir rápidamente información fundamental para ofrecer analíticas competitivas.
Ayuda a guardar pasos de preparación de datos para luego reproducirlos rápidamente dentro de procesos automatizados. Más aún, con un Data Lake inteligente, se puede acceder a esos procesos sin pausas ni paradas intermedias, reduciendo tiempo y horas de trabajo.
BENEFICIOS DE DATA LAKE
Las ventajas más destacadas de un buen Data Lake son las siguientes:
– Centraliza todos los datos en un mismo lugar, vengan de donde vengan, para que puedan ser procesados a través de herramientas de Big Data con alto nivel de seguridad.
– Permite acceder a la fuente original de datos valiosos para el análisis, aunque esté obsoleta o se haya desactivado.
– Normaliza y enriquece todo dato que se vaya almacenando.
– Prepara la información en función de la necesidad del momento, reduciendo considerablemente los costos y tiempos de análisis.
– Permite a todo usuario autorizado acceder a la información, y enriquecerla desde cualquier punto del planeta. Esto ayuda a las empresas a recopilar más fácilmente los datos necesarios para la toma de decisiones.
– Pone la información en manos de un mayor número de personas dentro de cualquier organización, lo cual extrae el máximo provecho del conocimiento adquirido por dichos individuos.
DIFERENCIAS ENTRE DATA WAREHOUSE Y DATA LAKE
Aunque se trata, en esencia, de “tecnología hermana”, existen diferencias puntuales entre ambas herramientas, las cuales se pueden resumir en los siguientes puntos:
Operatividad
Un Data Lake conserva todos los datos, no sólo los que podrían utilizarse en el momento, sino también aquellos que podrían necesitarse en un futuro. En cambio, el Data Warehouse estudia muy bien qué datos incluir y cuáles son sus fuentes. Esto se traduce en el uso de hardware muy diferentes en cada caso. En Data Lake, la ampliación a terabytes y petabytes es mucho más económica que para el Data Warehouse. Por ello, en este último caso se analiza bien cuáles datos se conservarán o eliminarán, ya que supone mayor costo de almacenamiento.
Capacidad
Un Data Lake soporta todo tipo de datos, independientemente de la fuente y estructura, y los mantiene en su forma bruta, transformándolos sólo cuando van a ser utilizados. En el Data Warehouse, en cambio, los datos almacenados son muchos más críticos para el negocio y la realización de informes. Por ello, en ocasiones se eliminan, por ejemplo, imágenes, comentarios en redes sociales o textos menos relevantes, ya que su almacenamiento es muy costoso.
Flexibilidad
Los Data Lake son más flexibles que los Data Warehouse. Por ende, adaptar un Data Warehouse supone invertir mucho tiempo en el desarrollo de la estructura del almacén, lo cual no siempre es positivo para empresas y organizaciones que deben dar respuestas rápidas a sus preguntas comerciales. En cambio, el Data Lake, al almacenar todos los datos en bruto, permite el acceso de cualquier usuario, para que los explote y analice en función de sus necesidades, encontrando la manera de responder a estas preguntas a un ritmo más ágil.
Usuario objetivo
Data Warehouse proporciona resultados más limpios, estructurados, precisos y fiables. Esto le permite orientarse más a Científicos de Datos que crean sus propias reglas y estructuran la información para preparar sus análisis y modelos. En cambio, Data Lake, brinda respuestas menos precisas, pero más rápidas, idealmente pensadas para usuarios menos calificados y que simplemente buscan tener acceso a ciertos KPI diarios.
Más allá de estas diferencias puntuales, tanto los Data Warehouse como los Data Lake pueden convivir sin inconvenientes en las empresas que basen sus decisiones en datos. Es decir, son complementarios y no sustitutivos, pues ambos tienen la capacidad de ayudar a cualquier negocio a conocer mejor, tanto al mercado como a los consumidores.
Esto los posiciona como excelentes alternativas para diseñar e implementar estrategias basadas en el conocimiento profundo del público objetivo.
Todo lo cual se traducirá en comunicaciones cada vez más personalizadas y orientadas a la segmentación, factores que son claves para el nuevo éxito estratégico organizacional.
