Data Lake: Qué es, Para qué Sirve, Beneficios y Ejemplos

¿Qué es data lake?

¿Te imaginas poder explorar toda la base de datos con MySQL de tu empresa sin restricciones? ¡Eso es exactamente lo que un Data Lake puede hacer por ti! Es un repositorio centralizado de datos brutos y procesados de diversas fuentes que permite trabajar con ellos sin preocuparse por la transformación previa de los datos en un formato específico.

Funciona como un gran lago lleno de información que puedes explorar y navegar para descubrir patrones, predecir comportamientos y comprender mejor tu negocio. Además, es escalable, lo que significa que es posible manejar grandes cantidades de datos y seguir explorando sin límites.

Muchos expertos los emplean en sus negocios porque así es posible y más fácil integrar datos de varias fuentes, monitorear la salud de la empresa en tiempo real y tomar decisiones basadas en hipótesis informadas. Pero eso no es todo: también se personaliza la experiencia del usuario, se mejora la calidad de los productos y se descubren nuevas oportunidades de mercado.

Antes de terminar esta descripción, es preciso mencionar que, aunque la cantidad de datos de un negocio es demasiado grande, Data Lake proporciona flexibilidad para explorar todo su potencial y una herramienta muy útil para un científico de datos.

¿Para qué sirven los Data Lakes?

Un Data Lake sirve para muchas tareas, especialmente en el área empresarial. A continuación, te contamos para qué sirve:

Almacenamiento escala de grandes volúmenes de datos

Tal como lo mencionamos en un principio, el data lake es capaz de almacenar una gran cantidad de información, aunque sean de distintas fuentes. Al ser tan escalables, manejan más datos que sistemas tradicionales de almacenamiento.

Análisis avanzado de datos

También son capaces de establecer una ubicación centralizada para guardar datos en su formato original, facilitando la exploración y el análisis de forma flexible y avanzada. 

Con herramientas de Business Intelligence o apps de análisis avanzado es posible analizar datos al conectarlos con data lake. Esto es una gran característica porque, además, almacenan en bruto, así que los equipos llevan a cabo procesos más complejos y exhaustivos, identificando patrones y tendencias. 

Investigaciones de datos científicas

Aparte de los análisis avanzados de datos y el almacenamiento de grandes volúmenes de información, los data lakes también proporcionan un entorno ideal para la investigación de ciencia de datos. 

Esta herramienta les permite a los equipos acceder a un banco de datos escalable, y al mismo tiempo, facilitan el intercambio de información y la colaboración entre ellos. Por lo tanto, colaboran en las investigaciones de ciencia de datos en un entorno más fácil de manejar.

Tipos de Data Lakes

Al conocer qué es un data lake y para qué sirve, es fundamental tener idea de algunos de los tipos existentes. ¿Estás listo? Te los desglosamos a continuación.

Data Lake empresarial

Este es un tipo de data lake que actúa como un modelo de gobierno centralizado y administrado por el departamento de TI de una empresa. Generalmente, se usa para guardar, administrar y analizar datos estructurados y no estructurados en una única ubicación centralizada.

Data Lake personal

En cuanto al data lake personal encontramos que se conoce como data lake departamental y sirve para equipos o departamentos de empresas que necesitan almacenar y analizar datos propios. Suelen emplearse en proyectos específicos o en sectores que requieren acceso a sus propios conjuntos de datos especializados.

Data Lake en la nube

El data lake en la nube actúa como una solución para almacenar datos basados en la nube, permitiendo a los negocios guardar y procesar una gran cantidad de información sin pensar en la infraestructura subyacente. En este caso, se evita la preocupación por la infraestructura de TI y los costos relacionados con la implementación y el mantenimiento del data lake interno.

Data Lake On-Premise

Este tipo se aloja en el centro de datos de la empresa y, aunque ofrecen un control completo en la infraestructura y en los datos en sí, exigen una inversión enorme con respecto a los hardware y al mantenimiento.

Data Lakes Híbridos

Los data lakes híbridos trabajan con elementos del data lake en la nube y el on-premise para dar la posibilidad a los negocios de aprovechar la escalabilidad de la nube para trabajar con datos confidenciales o críticos en su propia infraestructura.

Data Lakes Virtuales

Este modelo de data lake guarda datos de forma física en un solo lugar. Logran entrar y gestionar los datos desde el propio lugar donde residen, sin importar que sea en silos de datos distribuidos, on-premise o la nube.

Data Lakes segmentados

Finalmente, te presentamos el data lake segmentado que se distribuye en zonas que trabajan con seguridad, con el tipo de dato, departamento, etc, para dar paso a un control exacto de los datos y a una gestión adecuada.

Características de Data Lake

Data Lake resulta un sistema muy popular por la cantidad de características que lo describen. Ya sabes que preparamos este artículo para ayudarte a comprender cada detalle, y en este punto no será la excepción. Sigue leyendo y descubre los puntos que caracterizan a esta herramienta:

Escalabilidad

Uno de los rasgos más importantes de un data lake es su capacidad de escalar, lo que significa que puede manejar grandes volúmenes de datos, ya sea en términos de cantidad o de variedad de la información. 

Como lo mencionamos en un principio, esta herramienta es capaz de manejar datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes y sistemas, manejando fácilmente conjuntos de datos que van desde algunos gigabytes hasta varios petabytes, o incluso más.

Flexibilidad y Agilidad

Son muy flexibles y ofrecen una gran variedad de herramientas de análisis de datos, creando soluciones personalizadas para las necesidades específicas de una compañía. 
Además, su uso mejora la agilidad del equipo, dándoles acceso a datos actualizados en tiempo real para tomar decisiones informadas e implementar cambios rápidamente.

Análisis avanzado de datos

Otra de las características más importantes es su capacidad para utilizar análisis avanzados de datos, como el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Estas herramientas permiten que las empresas extraigan información valiosa de sus datos, descubriendo patrones y tendencias en los datos que de otra manera no serían evidentes. 

Estos mismos datos están disponibles para ser manipulados y analizados de diversas formas, facilitando la aplicación de varias técnicas de análisis de datos avanzados para obtener información útil.

Destino de datos sin transformación

Los data lakes no requieren que los datos sean transformados o limpiados antes de ser almacenados, de modo que los datos se almacenan en su formato original para analizarlos en profundidad. 

Capacidad de procesamiento en paralelo y distribuido

Se trata de una herramienta creada para procesar y analizar muchos datos en una estructura paralela y distribuida, de modo que el procesamiento se vuelve más rápido comparado con sistemas tradicionales.

Economía de almacenamiento distribuido

La arquitectura de los data lakes se puede diseñar para aprovechar diferentes tecnologías de almacenamiento, como unidades de disco duro, discos sólidos o incluso la nube. Así es como existe una economía de escala en el almacenamiento, reduciendo costos globales para las empresas.

Integración y compatibilidad con diferentes herramientas de análisis

Finalmente, se caracterizan por su habilidad para integrarse con distintas herramientas de análisis de datos, como Power BI y Tableau. Todo con el fin de dar acceso a muchos usuarios y herramientas hacia los datos almacenados.

¿Cómo funciona un Data Lake?

Existen muchas dudas con respecto al funcionamiento de un data lake, pero en realidad se trata de un proceso bastante simple. Básicamente, lo primero que se hace es extraer los datos (sin importar de dónde vengan: bases de datos, data warehouses, dispositivos IoT, etc) y cargarlos al sistema. 

El almacenamiento de datos se da de forma original sin estructurarlos ni limpiarlos previamente para que se usen por completo y se transforman cuando sea necesario.

Ahora bien, cuando los datos están cargados en el data lake, se analizan con herramientas y técnicas de análisis avanzado. Cabe destacar que es posible indagar y procesarlos con SQL, R, Python, Spark y otras herramientas analíticas que colaborarán a una mejor toma de decisiones.

Data Lake Vs Data Warehouse

A pesar de que ambos son sistemas de almacenamiento de datos, data lake y data warehouse no tienen las mismas funciones, pues cada uno cuenta con un propósito y un diseño distinto. Aquí te presentamos sus principales diferencias:

Estructura de los datos

Para empezar, el data warehouse trabaja como un sistema centralizado que usa un diseño predefinido para estructurar los datos. Cada dato se organiza en un esquema de estrella y se transforma con regularidad antes de almacenarse por completo.

Por otro lado, el data lake es un almacenamiento de datos que no requiere que los datos sean transformados o estructurados antes de ser almacenados. Este sistema tiene la completa habilidad de guardar los datos originales sin estructuración previa para darles mayor flexibilidad.

Uso de los datos

Con respecto al uso, los data warehouses fueron diseñados para tomar decisiones basadas en reportes y consultas, usándose en equipos de negocios o de análisis con necesidad de obtener vistas previas de datos históricos.

Ahora bien, el data lake es más adecuado para el análisis y la exploración de datos avanzados, siendo ideal para científicos de datos y analistas de negocios que requieren descubrir tendencias y patrones ocultos en cada dato.

Escalabilidad y Costo

Por último, en cuanto a la escalabilidad y costo, podemos marcar la diferencia de que los data warehouses son más costosos comparados con los data lakes, pues están diseñados para trabajar con datos compatibles con arquitecturas centralizadas.

En cambio, un data lake es escalable a nivel horizontal, por lo que maneja muchos datos sin necesidad de invertir demasiado dinero en ello. Asimismo, son mejores para guardar y acceder a datos de archivos no estructurados, imágenes y vídeos.

Ejemplos uso de data lake

Los ejemplos son la mejor explicación que podemos darte para que termines de comprender las funciones básicas de un data lake. A continuación, recopilamos algunos que encontrarás en lo cotidiano:

Industria minorista

En la industria minorista el data lake se utiliza para guardar y analizar mucha información con respecto a ventas, clientes, datos de inventario y transacciones. Es perfecto en el sector porque analiza en tiempo real para promover la eficiencia y la optimización en la cadena de suministro. Incluso, es capaz de ayudar a mejorar la experiencia del cliente por medio de recomendaciones basadas en sus preferencias.

Sector de la salud

Los proveedores de atención médica aprovechan la herramienta del mismo modo, es decir, almacenando y procesando otro tipo de datos como información de pacientes, datos médicos, registros de enfermedades, facturación, etc. 

Es una manera de tomar decisiones informadas y, por supuesto, garantizar una atención a pacientes más personalizada y adaptada a los requerimientos de cada uno. Así también es posible reducir costos de atención médica e identificar riesgos de salud.

Industria financiera

Las industrias del sector financiero igualmente pueden gozar de los beneficios de un data lake para analizar datos económicos, de transacciones y de clientes. El objetivo es llevar a cabo un estudio de cada dato para reconocer patrones de conducta y mejorar la gestión del riesgo al tiempo que se optimizan las operaciones internas.

Sector público

El último ejemplo tiene que ver con el sector público, donde, del mismo modo, usan el data lake para almacenar y procesar datos, pero basándose en registro de votantes, información demográfica y datos económicos. Este grupo pone el foco en identificar patrones y tendencias, pero con el fin de potenciar la gestión y la planificación de políticas públicas. También logran desarrollar programas que ayudan a los ciudadanos.

Beneficios de los data lakes

Como pudiste leer, el data lake cuenta con muchas características y aplicaciones en el mercado, pero también con varios beneficios que te fascinará y te convencerán de usarlo de una vez por todas:

Almacenamiento a largo plazo y gestión de ciclo de vida de datos

Es una herramienta que proporciona una solución ideal para el almacenamiento a largo plazo de datos no estructurados, semiestructurados y estructurados para su uso futuro. Están diseñados para soportar el ciclo de vida completo del dato para guardarlos durante muchos años y que la administración de los datos durante su ciclo de vida se simplifique y se automatice.

Análisis avanzado

Permiten procesar análisis avanzados, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Las técnicas de aprendizaje automático y la IA dan paso a las empresas a descubrir patrones y tendencias en sus conjuntos de datos que serían difíciles de detectar por otros medios. Si haz realizado algún  curso de IA generativa sabrás cómo funciona.

Reducción en la preparación de datos

Con los data lakes, las empresas acceden a los datos crudos en lugar de preprocesarlos antes de su almacenamiento, facilitando la preparación de datos para el análisis. 

Tomar decisiones más informadas

Dan la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos y obtener una comprensión más completa del negocio y del comportamiento del cliente. De ese modo, es sencillo tomar decisiones informadas basadas en datos de varias áreas como la planificación, innovación y el servicio al cliente.

Seguridad y privacidad de los datos

La seguridad es una preocupación importante para empresas que trabajan con grandes cantidades de datos, y es precisamente eso lo que proporciona un data lake: seguridad. El sistema protege los datos confidenciales y garantiza el monitoreo constante.

Accesibilidad y colaboración de datos

Representan una solución centralizada para almacenar y acceder a los datos que se pueden compartir y colaborar entre los equipos y departamentos en una empresa. Significa que colaboran en tiempo real para acelerar la innovación y promover una buena atención al cliente.

Desventajas de data lake

Todo tiene un lado bueno y uno malo, y el data lake no es la excepción. A pesar de ser una herramienta bastante recomendada por los expertos, posee algunas desventajas que no podemos dejar de presentarte:

Mayor complejidad

Mientras que ofrecen flexibilidad a las empresas, aumentan la complejidad para la administración de datos. Es decir, los datos almacenados están sin procesar y no estructurados en bruto, requiriendo más tiempo y habilidades para procesarlos y hacerlos utilizable para su análisis. Además, los procesos de integración y gestión de datos complejos también ralentizan la implementación de data lakes.

Problemas de calidad de los datos

Es posible que el sistema contenga datos duplicados, incompletos o inconsistentes sin procesar, afectando directamente la calidad de los datos y el análisis de datos posterior. Por otro lado, puede que no estén normalizados o estandarizados, dificultando que el equipo lleve a cabo el trabajo de forma eficaz.

Gestión del gobierno de datos

Como lo mencionamos, es un sistema muy productivo, pero también puede elevar la necesidad de una mayor gestión del gobierno de datos para garantizar la administración y monitoreo de los datos críticos de una empresa. 

Con grandes volúmenes de datos almacenados en un data lake, se necesita un enfoque sistemático para asegurar su precisión, integridad y seguridad. Las empresas requieren implementar políticas y procesos claros para la gestión de datos, la seguridad y la privacidad, todo con el fin de promover el cumplimiento regulatorio y evitar riesgos.

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Conclusión 

Tras conocer todos los detalles del data lake, podemos concluir que es una solución flexible y escalable para el almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes. Gracias a su flexibilidad, es posible encontrar patrones y tendencias ocultas para lograr tomar mejores decisiones.

Con ejemplos en diferentes industrias como la salud, el comercio minorista y las finanzas, los data lakes se han convertido en una herramienta importante para el análisis avanzado de datos y la toma de decisiones empresariales. Aplicarlos en tu negocio, sin duda, cambiará tu vida.