¿Sabés qué es Data Lake y cuáles son sus beneficios para tu empresa?

El concepto de lago de datos (data lake) se ha convertido en una solución crucial para las organizaciones que desean aprovechar el poder de los macrodatos. Se trata de un lugar de almacenaje centralizado que contiene grandes cantidades de información sin procesar. Esta modalidad no tiene ningún tipo de restricción, es decir, factores como el tipo de archivo, el formato y la finalidad específica son irrelevantes.

Si estás interesado en analizar y gestionar grandes volúmenes de información para mejorar las estrategias de tu compañía, incluso tomar decisiones empresariales basadas en datos, conocé a continuación cómo funcionan los lagos de datos, sus beneficios y usos principales.

Lago de datos: definición y funcionamiento en el contexto empresarial

El término lago de datos es metafórico ya que sugiere una “gran masa de agua alimentada por múltiples ríos”, cada uno de ellos aporta nueva información que deben almacenarse y analizarse. Imaginá un almacenamiento masivo de datos en su formato original, cuya arquitectura puede manejar la data que genera tu empresa sin necesidad de estructurarla. Podés utilizar la información que almacenás para crear canalizaciones que la pongan a disposición de las herramientas de análisis, de tal forma que facilite la identificación de datos claves para la toma de decisiones.

Conocé el principio de funcionamiento de un Data Lake

Los lagos de datos representan una solución adaptada a las necesidades de las organizaciones modernas que prefieren un formato de almacenamiento abierto, flexible y de bajo costo por su capacidad para escalar y aprovechar el almacenamiento de objetos.

Un data lake funciona mediante una arquitectura plana, en lugar de basarse en estructuras jerárquicas tradicionales y esquemas predefinidos, como en los almacenes de datos (también conocidos como data warehouse). Esta estructura se hace eficiente mediante prácticas de ingeniería de datos como el almacenamiento de objetos, un modelo que permite el etiquetado de metadatos con identificadores únicos, agiliza la recuperación de datos y mejora el rendimiento.

Además, en la actualidad, la analítica avanzada y el aprendizaje automático sobre datos no estructurados se encuentran entre las prioridades estratégicas de las organizaciones. La capacidad única de gestionar datos sin procesar en una variedad de formatos, junto con las otras ventajas mencionadas, hacen de un data lake la opción más adecuada para el almacenamiento.

Algunos proveedores de servicios de alimentación de almacenamiento en la nube que permiten recolectar datos de distintos tamaños para su procesamiento y análisis son Microsoft Azure Data Lake, Amazon S3 y Snowflake. 

¿Cuándo debés usar un Lago de Datos en tu compañía?

En la mayoría de las empresas los datos se almacenan de distintas formas y en diferentes lugares sin una gestión centralizada del acceso. Esto representa todo un reto al acceder a ellos y realizar cualquier tipo de análisis. Un data lake centralizado evita la duplicación de datos, múltiples políticas de seguridad y dificultades de colaboración. Además, esta alternativa permite que se consoliden ya que proporciona una plataforma de consulta para todas las fuentes de datos. A continuación, conocé 3 razones comunes para usar un lago de datos:

• Necesitás la integración perfecta y rentable de tu infraestructura IT con un entorno de nube: la transición de la infraestructura de TI local a la nube puede incluir el traslado de la mayor parte de los datos propios a un data lake. Tené en cuenta que la mayoría de los proveedores de servicios en la nube brindan soluciones de lago de datos que son rentables y escalables (tienen capacidad para admitir una gran cantidad de datos) por lo que pueden optimizarse para consultas y recuperación de datos con baja latencia.

• Requerís el procesamiento y análisis de Big Data: los data lakes almacenan todo tipo de datos (estructurados, no estructurados y semiestructurados). Además, se integran fácilmente con herramientas analíticas avanzadas, esta característica permite a los científicos de datos realizar análisis en profundidad y de forma eficiente, incluso en tiempo real.

• Querés aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático: un data lake puede ser particularmente útil para la exploración de datos y el entrenamiento de modelos de IA. Esto se debe a que proporcionan acceso a grandes conjuntos de datos que son lo suficientemente complejos como para entrenar y construir algoritmos de aprendizaje automático eficaces.

Descubrí los beneficios de un Data Lake

Estos innovadores sistemas de almacenamiento en la nube tienen beneficios que pueden ser de gran impacto para tu empresa. Desde el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos,  la recopilación y democratización de información; así como la optimización de costos, son solo algunos factores que pueden llevar a tu empresa al siguiente nivel. Conocé todas las ventajas de las Data Lakes:

• Rentabilidad: un beneficio que tiene un impacto directo en la empresa
  Los lagos de datos en la nube siguen un modelo de precios basado en el uso. En otras palabras, las empresas sólo pagan por los recursos de almacenamiento y computación que utilizan, evitando así los costos iniciales de hardware e infraestructura. Por lo tanto, la implementación de un data lake puede ayudarte a ahorrar energía, eliminar la necesidad de contratar más ingenieros y crear sistemas de almacenamiento adicionales para dar cabida al creciente flujo de datos.

• Obtención de datos relevantes y de mejor calidad
  Los lagos de datos en la nube, combinados con herramientas de análisis avanzadas, permiten a las organizaciones obtener información valiosa con rapidez. Mediante la recopilación de diversa información de clientes como decisiones de compra, comportamiento digital o actividad en redes sociales, podés utilizar la analítica de datos para proporcionar servicios, recomendaciones y productos personalizados, lo que aumentaría significativamente la fidelidad.

• Democratización de los datos: se ponen a disposición de toda la organización
  Esta alternativa de almacenamiento permite que diferentes equipos o departamentos compartan el mismo lago de datos, pero manteniendo los controles de acceso. Esto fomenta la colaboración y el intercambio de conocimientos en toda la empresa.

Beneficios en el ámbito tecnológico:

• Compatibilidad con varios lenguajes para el análisis de datos
  La tecnología tradicional de almacenamiento de datos admite principalmente SQL, que es adecuado para el análisis básico, pero para los casos de uso avanzados se necesitan otros métodos. Un lago de datos proporciona diferentes opciones y lenguajes de análisis como Hive, Impala o Hawq que admiten SQL, pero también tiene funciones para necesidades más avanzadas. Por ejemplo, para analizar los datos en un stream se puede utilizar PIG o para hacer machine learning se puede utilizar Spark MLlib.

• Escalabilidad
  Un data lake actúa como ese espacio de almacenamiento expansivo, diseñado para gestionar cantidades masivas de datos, ya sean no estructurados (como el correo electrónico), semiestructurados (como las hojas de cálculo) o estructurados (como las bases de datos). Independientemente de la cantidad de información que acumule tu compañía, el lago de datos puede escalar para adaptarse a ella, garantizando que nunca te quedes sin espacio.

• Versatilidad
  Las organizaciones recopilan distintos tipos de datos. Una tienda minorista puede obtener datos de transacciones de ventas, un hospital puede almacenar historiales de pacientes y una empresa tecnológica puede recopilar datos de usuarios. El data lake tiene la capacidad de aceptar datos de diversas fuentes sin antes tener que formatearlos.

• Flexibilidad del esquema
  Las soluciones de almacenamiento tradicional se basan en esquemas. Sin embargo, el data lake permite prescindir o definir varios de estos para los mismos datos. En pocas palabras, permite desvincular el esquema de los datos, lo que es genial para el análisis.

• Analítica avanzada
  Un data lake destaca por aprovechar la disponibilidad de grandes cantidades de datos coherentes (se refiere a la integridad y precisión que tienen los datos al ser gestionados dentro del sistema de almacenamiento) junto con algoritmos de aprendizaje profundo, lo que facilita la toma de decisiones en tiempo real.

Casos de usos de un Data Lake

Un Data Lake ofrece múltiples aplicaciones valiosas para las empresas. Permite realizar análisis avanzados, lo que lleva a brindar una atención personalizada a los clientes. En términos operativos, facilita la generación de informes en tiempo real para agilizar la toma de decisiones, optimiza el análisis predictivo para gestionar riesgos y mejora la detección de fraudes con el fin de prevenir y evitar pérdidas importantes. Otro punto significativo es que ayuda en la gestión eficiente del inventario, proporcionando una ventaja competitiva integral. A continuación, descubrí más a detalle sobre los casos de usos de los lagos de datos:

• Ciencia de datos y aprendizaje automático
  Una de las razones más convincentes por las que las organizaciones recurren a los lagos de datos es su potencial para el aprendizaje automático y el análisis avanzado. Con el aprendizaje automático, las empresas pueden estudiar los comportamientos y preferencias individuales de los clientes. Esto significa que les podrían brindar servicios personalizados para mejorar la experiencia del cliente. Por ejemplo, las plataformas de streaming sugieren programas basándose en las elecciones anteriores de los espectadores.

• Generación de informes en tiempo real
  Las empresas pueden extraer datos de múltiples fuentes y mostrarlos en informes detallados de fácil comprensión. Estas actualizaciones en tiempo real ayudan a los ejecutivos a responder rápidamente ante situaciones cambiantes.

• Análisis predictivos para la gestión de riesgos
  Estos consisten en analizar datos actuales e históricos para predecir acontecimientos futuros. Por ejemplo, una empresa minorista puede utilizar datos de ventas anteriores para predecir qué artículos se demandarán la próxima temporada. Con este análisis, las empresas pueden gestionar el inventario, planificar estrategias de marketing y tomar decisiones informadas sobre futuras inversiones.

• Detección y prevención de fraudes
  Las empresas pueden identificar de forma rápida actividades sospechosas o incoherencias al agregar datos de múltiples fuentes en un lago de datos y analizarlos en tiempo real, lo cual permite detectar y prevenir el fraude con mayor rapidez. Esto sería de gran utilidad para el sector bancario y seguros, por ejemplo.

• Mejorar la gestión del inventario en una empresa manufacturera
  Al analizar grandes cantidades de datos relacionados con las ventas, compras e inventario, los fabricantes pueden conocer mejor los patrones de demanda, optimizar los niveles de inventario y minimizar los residuos, esto se podría traducir en operaciones más rentables.

Explorá una comparativa de Data Lake vs Data Warehouse

Conclusión

Las nuevas capacidades de análisis de datos permiten a las organizaciones generar más ingresos, tomar mejores decisiones estratégicas y contar historias convincentes a sus clientes. Las empresas exitosas están implementando los data lakes para consolidar todos sus activos de datos en un único lugar. 

Además, se trata de una alternativa que también puede ser de utilidad para las PYMES, aunque su implementación debe adaptarse a las necesidades específicas de la organización, así como tener en cuenta los recursos informáticos disponibles.

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