Un Data Lake es un repositorio centralizado y flexible que permite el almacenamiento de grandes volúmenes de datos sin estructurar, cada uno en su formato original, y que proceden de diversas fuentes.
Esta solución proporciona a las empresas una ventaja competitiva importante porque les permite procesar datos de manera eficiente, independientemente de cuál sea su origen o formato original. Además, un Data Lake facilita la integración de tecnologías avanzadas como el análisis de big data, aprendizaje automático y análisis predictivo, lo que aumenta la capacidad de las organizaciones para obtener insights más profundos y valiosos y realizar análisis más complejos.
Qué es un Data Lake y para qué sirve
Como acabamos de explicar, un Data Lake (o lago de datos) es un repositorio que reúne toda la información de una empresa ya se encuentre ésta en su formato original, independientemente de si son datos estructurados (bases de datos de ERP, CRM, etc.) o no estructurados (documentos en pdf, imágenes, audios…).
El término lo acuñó James Dixon, director tecnológico de la empresa Pentaho que en su blog hizo esta comparación tan ilustrativa:
“Si piensas en un Data Mart como un almacén de agua embotellada (limpia, envasada y estructurada para un fácil consumo), un Data Lake es una gran masa de agua en un estado más natural. El contenido del lago de datos fluye desde una fuente para llenarlo, y varios usuarios de dicho lago pueden venir a examinarlo, bucear o tomar muestras”.
Realmente esa es la idea, que sirva para múltiples propósitos. Por ejemplo, un científico de datos puede usarlo para explorar datos y descubrir patrones; un analista de datos para crear informes o dashboards que ayuden a la empresa a conocer mejor su realidad o un CEO, para analizar datos de la competencia.
Beneficios de utilizar un Data Lake
El uso de data lakes está creciendo muy rápido debido a la necesidad de las empresas de aprovechar sus datos para obtener una ventaja competitiva.
Veamos cuáles son los principales beneficios de tener un Data Lake:
Fácil acceso:
Un almacén centralizado para todas las fuentes facilita el acceso y las gestión de los datos de que disponemos.
Escalabilidad:
Un Data Lake es una solución flexible que puede adaptarse a las necesidades puntuales de la empresa en cada momento permitiéndonos incorporar nuevas fuentes de datos o ampliar el espacio disponible.
Procesamiento flexible:
Permite realizar análisis en bruto (raw data) y análisis más estructurados, lo que facilita la adaptación a diferentes necesidades de análisis y exploración de datos.
Integración con herramientas de análisis:
Es posible integrar diversas herramientas de análisis, visualización y procesamiento de datos lo que ayuda a la generación de información valiosa a partir de los datos almacenados.
Mayor visibilidad de los datos:
Un Data Lake aumenta la visibilidad de los datos y permite a la empresa tener una mejor comprensión de su negocio. Esto es vital para poder identificar nuevas oportunidades y mejorar la eficiencia operativa.
Reducción de costes:
Al centralizar en un solo repositorio toda la información de la compañía, cualquier futuro proyecto de datos que se quiera emprender no dependerá de complejas extracciones de datos de múltiples fuentes, permitiendo la rápida creación de soluciones de datos como Business Intelligence o el entrenamiento de algoritmos de inteligencia artificial.
Casos de uso de un Data Lake
Son muchos y muy variados gracias a la riqueza y variedad de formatos que encontramos en estos repositorios, es casi como una “selva virgen” abierta a todo tipo de descubrimientos:
Análisis de clientes: Dado que podemos almacenar desde historiales de compras hasta comentarios en redes sociales, podremos realizar análisis detallados que nos permitan comprender mejor el comportamiento de nuestros clientes y en consecuencia personalizar ofertas y mejorar la experiencia del usuario.
Análisis financieros: Un Data Lake puede consolidar datos de transacciones, datos económicos, noticias financieras o historiales de clientes y esto facilitará, por ejemplo, la detección de fraudes o el análisis de riesgos y con ello la toma de decisiones estratégicas basadas en datos.
Eficiencia operativa: Al poder almacenar datos tan diversos como sensores de maquinaria, registros de producción o datos de calidad, podremos analizar nuestra eficiencia operativa, identificar puntos de mejora o implementar sistemas de mantenimiento predictivo.
Investigación de mercado: El almacenamiento de datos de encuestas, análisis de mercado, comportamiento del consumidor o datos de redes sociales, puede proporcionar insights valiosos que permitirán optimizar la toma de decisiones estratégicas en marketing y en el desarrollo de nuevos productos.
Logística: Un Data Lake permite guardar datos tan diversos como el seguimiento de envíos, información de inventario o incluso datos meteorológicos. Esto hará posible, entre otras cosas, monitorear de manera eficiente los niveles de existencias y optimizar la reposición de inventario de acuerdo con la demanda real.
Diferencias entre Data Lake y Data Warehouse
Aunque ambas son herramientas de almacenamiento de datos, cada una tiene sus peculiaridades como veíamos en la afirmación de Dixon. De forma resumida podemos decir que un Data Lake es una gran cantidad de datos sin procesar, con todos sus atributos originales disponibles para su análisis posterior. Es decir, que su propósito no está definido a priori.
Un Data Warehouse, en cambio, es un depósito de datos filtrados y estructurados que han sido procesados para un propósito concreto. Se centra en ofrecer respuestas rápidas a preguntas específicas y está más enfocado al análisis de negocio o generación de informes. Está indicado para facilitar la toma de decisiones en áreas o situaciones específicas.
Más especializados aún son los Data Mart, una subdivisión o subconjunto de un Data Warehouse, diseñados para satisfacer las necesidades puntuales de un grupo de usuarios o de un departamento en particular.
Conclusiones
Como hemos visto en este post, los data lakes son una herramienta poderosa para obtener una ventaja competitiva en el mercado actual y pueden resultar muy útiles para empresas de todos los tamaños.
Dada su versatilidad y flexibilidad, el uso de data lakes seguirá creciendo. Las empresas necesitan adaptarse y gestionar con sabiduría la creciente cantidad y complejidad de datos que poseen, extrayendo de ellos conocimientos valiosos. Esto les permitirá innovar, mantenerse ágiles y potenciar su rentabilidad para enfrentar con éxito los desafíos tecnológicos del futuro.