Data Lake

¿Qué es Data Lake?

El universo digital suma billones y billones de gigabytes. Sin embargo, casi la totalidad de todos esos datos no están estructurados, por lo que su almacenamiento es un gran desafío para el mundo informático. Aquí es donde entra en escena el Data Lake.

¿Qué es Data Lake? Se trata de un repositorio de almacenamiento en el que se recogen macrodatos de muchísimas fuentes en un formato granular sin procesar. De esa forma, los datos podrán estar estructurados en su totalidad, semiestructurados e, incluso, no estar estructurados en lo absoluto.

Eso implica que los datos se mantendrán flexibles hasta su próxima consulta. ¿Quieres saber más al respecto? Entonces continúa leyendo…

¿Para qué sirve el Data Lake?

Esta es la era digital, por lo que las tecnologías juegan un papel importante en nuestro día a día. Eso conlleva a un crecimiento exponencial en la información… Información que es muy valiosa y que es de utilidad en la toma de decisiones. El detalle es. ¿Qué hacer con este volumen de información? ¿Cómo se puede gestionar?

Al principio puede que los datos que tienes parecen no ser útiles. Sin embargo, es mejor tenerlos porque en el futuro es posible que los necesites.

El almacenamiento de esa data solo es posible mediante el Data Lake. Esta herramienta permite albergarlos de forma indefinida.

Una vez que se comienza a analizar y a procesar la información que se encuentra almacenada en el Data Lake se pueden ejecutar diversas acciones, como, por ejemplo, conocer nuevos patrones de consumo o analizar las características de los usuarios para plantear campañas de marketing.

¡El Data Lake puede utilizarse incluso en investigaciones científicas!

Beneficios de un Data Lake

Esta herramienta es muy ágil. Por lo que los desarrolladores y los científicos de datos pueden configurar de manera más fácil modelos de datos, una aplicación o una consulta sobre la marcha.
Manejar un gran volumen de datos puede aterrorizar a los menos instruidos… A pesar de que es una herramienta bastante práctica.
Como no existe una estructura inherente, cualquier persona puede acceder a los datos.
El Data Lake ofrece apoyo a los usuarios con distintos niveles de inversión. Los que necesitan volver a la fuente para recuperar más información, los que buscan responder preguntas que son nuevas con esos datos… Y aquellos que solo requieren un informe diario. El acceso es posible para cada uno de ellos.
Su implementación es económica. Tan solo basta un hardware de bajo coste, mientras que su administración es posible en código abierto.
El desarrollo de esquemas y la limpieza de datos que requieren muchos recursos son aplazados. Se espera hasta que una organización identifique una necesidad comercial clara de los datos.
Permite una gran variedad de diversos métodos de análisis para interpretar datos. Como lo son el big data, en tiempo real, aprendizaje automático y consultas SQL.

Data Lake vs Data Warehouse

El Data Lake y la Data Warehouse son similares en sus objetivos y propósitos. Por eso es usual que las personas los confundan. Ambos son repositorios que se encargan de consolidar datos extraídos a partir de un proceso de recolección previo. El objetivo de los dos es crear un almacén de datos único que luego se utilizará para fines prácticos.

Sin embargo, existen algunas distinciones fundamentales Data Lake vs Data Warehouse que debes conocer. A continuación las revisamos:

Esquema de lectura vs esquema de escritura: el esquema de una Data Warehouse es definido y estructurado antes del almacenamiento. Por lo tanto en una Data Warehouse la mayor parte de la preparación de los datos suele ocurrir antes del procesamiento Por el contrario, en un Data Lake sucede cuando los datos se utilizan. Otro aspecto es que no posee un esquema predefinido, permitiendo así almacenar datos en su formato original.
Accesibilidad de usuario compleja vs simple: dado que los datos no se organizan de forma simplificada antes del almacenamiento, el Data Lake a menudo necesita un experto. Este necesita un conocimiento profundo de los diversos tipos de datos y sus relaciones para leerlos. En cambio, un Data Warehouse es muy accesible tanto para los usuarios tecnológicos como para los no tecnológicos, porque posee un esquema bien definido y documentado.

Los Data Lake inteligentes

Todo tipo de empresas saben que esta herramienta tiene un enorme potencial para muchas de sus áreas. Desde marketing hasta producción y comercialización….

Por eso en la actualidad existen muchas plataformas que ofrecen estos servicios donde los usuarios tienen acceso a los datos en cualquier momento.

Sin embargo, una preocupación latente es que en ocasiones la cantidad de información disponible no se corresponde con su calidad. Cuando eso sucede, todos los beneficios del Data Lake pierden parte de su impacto.

¿Qué solución hay para este desafío? Inteligencia Artificial.

El Data Lake inteligente hace que el big data que no está procesado sea convertido de manera sistemática en un conjunto de datos aptos. Con esto logran convertir de forma rápida y repetida big data en activos de información confiables, los cuales aportan un valor comercial que se mantiene en el tiempo. ¡Nada de datos basura!

A continuación te mostramos algunas características que definen estos almacenes inteligentes:

Descubren datos mediante un proceso automatizado basado en el machine learning, el cual convierte los archivos de datos correlacionados en recomendaciones inteligentes.
Analizan de manera eficaz los depósitos donde se encuentran encerrados los datos.
Permite preparar y compartir de forma rápida los datos.