¿Qué es Data Lake?

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La recopilación de datos es un paso esencial para las empresas que desean posicionarse mejor que sus competidores. La toma de decisiones basada en datos está de moda. Desde la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el análisis avanzado hasta paneles de control en tiempo real, los tomadores de decisiones exigen datos para tomar decisiones informadas. Pero, ¿qué puedes hacer con toneladas de información? Para eso está Data Lake, un repositorio centralizado que permite almacenar datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Data Lake funciona de manera similar a los lagos y ríos reales; el contenido del flujo de Data Lake proviene de varios afluentes que llenan el lago, y los usuarios del lago pueden sumergirse para examinar o para tomar muestras.

Data Lake democratiza los datos y es una forma rentable de almacenar todos los datos de una organización para su posterior procesamiento. Un lago de datos tiene datos estructurados, datos no estructurados, de máquina a máquina, registros que fluyen en tiempo real.

¿Cómo funciona un Data Lake?

Una vez que los datos están en el lago, están disponibles para todos. Los datos son introducidos sin mayor complejidad en el lago de datos, donde se gestionan mediante etiquetas de metadatos que ayudan a localizar y conectar la información cuando los usuarios empresariales la necesitan.

El lago de datos permite la exploración y el descubrimiento de datos, para averiguar si los datos son útiles o simplemente se dejan ahí mientras se espera a ver cómo pueden ser usados.

Un lago de datos tiene tres atributos principales:

Recoge todo. Contiene todos los datos, tanto las fuentes sin procesar durante períodos prolongados como los datos procesados.

Fácil de usar. Permite a los usuarios de varias unidades de negocio refinar, explorar y enriquecer los datos en sus propios términos.

Acceso flexible. It Data Lake permite múltiples patrones de acceso a datos en una infraestructura compartida: lotes, interactivos, en línea, de búsqueda, en memoria y otros motores de procesamiento.

¿Por qué utilizar Data Lake?

Hay muchas razones por las que las organizaciones deberían comenzar a utilizar Data Lake. Aquí hemos enumerado algunos de ellos.

Soporta múltiples usuarios

El enfoque de Data Lake es que satisface las necesidades de una variedad de usuarios que pueden tener acceso a los datos para cualquier necesidad que tengan. Según los expertos, existen diferentes tipos de usuarios de datos que pueden clasificarse en tres categorías principales en función de su relación con los datos. Los primeros son aquellos que simplemente quieren un informe diario en una hoja de cálculo. Los segundos son aquellos que necesitan más análisis, pero les gusta volver a la fuente para obtener datos que no se incluyeron originalmente, y los terceros son aquellos que quieren usar datos para responder preguntas completamente nuevas.

Almacenamiento rentable

Los Data Lakes son relativamente baratos y fáciles de almacenar porque los costos de almacenamiento son mínimos y no es necesario formatear previamente. El enfoque de «almacenar todo» de Data Lake lo hace bastante más barato que el almacén de datos tradicional. Esta es una forma rentable y tecnológica de afrontar los retos de Big Data.

Los datos están disponibles en todo momento

Data Lake favorece la democratización de los datos porque asegura que todos los empleados tengan acceso a los datos siempre que los necesiten. Todos los empleados tienen acceso a todos los datos y tienen la opción de usar solo la información que es esencial para las necesidades del negocio o de su departamento.

Los datos se pueden compartir fácilmente

Los datos almacenados en un lago de datos son fácilmente accesibles y se pueden compartir en toda la empresa. Esta es una gran ventaja para las grandes organizaciones donde más de un equipo necesitará información para un análisis de datos en profundidad.

Fácil de usar

Ofrece a las organizaciones la oportunidad de almacenar sus datos en el formato nativo antes de transformarlos en una base de datos más estructurada para uso futuro. Esto facilita el almacenamiento y la transferencia porque no es necesario mover datos entre sistemas heredados.

Ofrece acceso a grandes cantidades de datos

Los lagos de datos ofrecen un acceso inigualable a una enorme pero navegable suma de datos que se pueden utilizar de forma productiva en el futuro. Estos repositorios de datos brindan a las empresas acceso ilimitado a la información.

Proporciona datos para análisis en tiempo real

Data Lake puede aprovechar las grandes cantidades de datos y algoritmos de aprendizaje profundo para llegar a análisis de decisiones en tiempo real.

Soporta diversos idiomas

Data Lake admite SQL y varias opciones e idiomas para el análisis y proporciona funciones para abordar los requisitos avanzados.

Data Lake Vs Data Warehouse

Los lagos de datos y los almacenes de datos se utilizan básicamente para el almacenamiento de macrodatos. Sin embargo, tienen muchas diferencias. Mientras que Data Lake se utiliza para almacenar datos sin procesar, Data Warehouse es un repositorio para el almacenamiento de datos filtrados y estructurados que son procesados ​​para fines específicos.

A continuación, encontrarás algunas de las principales diferencias entre Data Lakes y Data Warehouses.

Estructura de datos

Data Lake se utiliza para el almacenamiento de datos sin procesar cuyos propósitos se desconocen, mientras que los almacenes de datos se utilizan para almacenar datos procesados ​​y refinados. Debido a esto, Data Lake proporciona un almacenamiento con mayor capacidad que el Data Warehouse. Para almacenar solo los datos procesados, es recomendable utilizar el almacén de datos.

Tipos de datos

El Data Warehouse almacena datos extraídos de sistemas transaccionales y métricas cualitativas e ignora los datos generados a partir de fuentes de datos no tradicionales como registros de servidores web, datos de sensores y actividades de redes sociales, entre otros. Data Lakes, por otro lado, abarca tipos de datos no tradicionales; conserva todas las formas de datos independientemente de la fuente y la estructura, y las transforma cuando la organización está lista para utilizarlas.

Accesibilidad

Otra diferencia entre Data Lake y Data Warehouse es la accesibilidad y facilidad de uso. Los Data Lakes son fáciles de usar y cambiar porque carecen de estructura. Los almacenes de datos, por otro lado, están más estructurados, lo que significa que hay más limitaciones para procesar y manipular datos.

Usuarios

Los Data Lakes suelen ser utilizados por científicos de datos que están familiarizados con los datos sin procesar y sin procesar y tienen herramientas especializadas necesarias para comprender y traducir los datos sin procesar al tipo de fecha que usan las empresas. Los profesionales comerciales utilizan el almacén de datos en forma de tablas, gráficos, hojas de cálculo y otros. Casi todas las personas de una organización pueden leer los datos procesados ​​que se almacenan en un almacén de datos.

Objetivo

Data Lake y Data Warehouse utilizan datos con diferentes propósitos. Los usuarios de Data Lake no saben realmente cómo se utilizarán los datos almacenados, lo que implica que Data Lake tiene menos organización. El almacén de datos, por el contrario, solo almacena datos procesados ​​que tienen un uso específico dentro de una organización; esto significa que los espacios de almacenamiento no se pueden desperdiciar en datos que nunca se pueden usar.

Perspectivas

Los Data Lakes contienen todas las formas de datos y permiten a los usuarios acceder a los datos antes de que se transformen, por lo que los usuarios pueden obtener resultados más rápidos que el almacén de datos tradicional.

 ¿Cómo utilizar Data Lake para empresas?

Las empresas que trabajan para estar más impulsadas por los datos siempre están buscando nuevas formas de administrar los datos de manera eficiente. Pero los conjuntos de datos masivos no siempre son fáciles de analizar. Adoptar un enfoque de lago de datos puede resolver esas necesidades y ayudar con otros aspectos críticos como:

-Mejorar las relaciones con los clientes

-Mejorar las actividades de investigación y desarrollo (I + D)

-Aumentar la eficiencia operativa

Los siguientes pasos pueden ayudarte a implementar de manera efectiva lagos de datos para su empresa

Comprender los beneficios principales de los lagos de datos

Un lago de datos proporciona capacidades claves que permitirán descubrir nuevas formas de mejorar análisis e informar su toma de decisiones. Una abrumadora cantidad y variedad de datos requiere administración. El gobierno de los datos es fundamental para estandarizar los datos que provienen de diversas fuentes, lo que garantiza la precisión y transparencia de los datos y evita el mal uso de ellos.

Aprovecha los lagos de datos para mejorar la inteligencia empresarial

Business Intelligence es un enfoque eficiente que permite a los especialistas de tu empresa utilizar metodologías avanzadas para trabajar con grandes volúmenes de datos sin procesar. Esto ayuda a obtener información significativa, que puede mejorar la toma de decisiones y ´permite descubrir nuevas oportunidades para el crecimiento empresarial.

Un lago de datos puede mejorar una solución de BI proporcionando un mayor potencial para procesar datos. Puede servir como una fuente de datos centralizada para construir un almacén de datos y funcionar como una fuente directa de datos para BI.

Los lagos de datos tienen aplicaciones en ciencia de datos e ingeniería de aprendizaje automático, donde los conjuntos de datos masivos son la columna vertebral de las soluciones técnicas. En resumen, un lago de datos puede convertirse en un pilar importante de BI y ayudar a optimizar el procesamiento de datos sin procesar.

Agrega una estructura

Para entender las grandes cantidades de datos no estructurados almacenados en el lago de datos, debes crear alguna estructura, como los metadatos de un archivo, el recuento de palabras, el etiquetado de partes del discurso, etc. El lago de datos le brinda una plataforma única en la que tiene la capacidad de aplicar una estructura en una variedad de conjuntos de datos, lo que le permite el procesamiento de datos combinados en escenarios analíticos avanzados.

Conclusión

Data Lake se utiliza cada vez más para manejar big data que, en general, viene en un gran volumen y lleva mucho tiempo procesarlo y analizarlo para obtener información significativa. Tener una solución escalable y centralizada para almacenar cantidades masivas de datos sin procesar que permitan una integración nativa con poderosas herramientas de análisis de datos, se está convirtiendo en un conjunto de herramientas cada vez más esencial para las empresas que desean estar más impulsadas por los datos en su toma de decisiones.

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Sobre el autor

Sandra Melo
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