¿Qué es Data Lake y para qué sirve?

Obtener información gracias al análisis de datos puede ayudar enormemente a las empresas a tomar las mejores decisiones de negocio e incluso a superar a sus competidores. Las grandes cantidades de datos que recogen las organizaciones pueden ser muy valiosos pero también convertirse en todo un reto. En este contexto nace el conocido como Data Lake. En este artículo te contamos todo lo que necesitas saber sobre Data Lake, sus beneficios y por qué lo necesitas. ¡Sigue leyendo!

Te puede interesar: Master en Big Data

¿Qué es Data Lake?

Un data lake o lago de datos es un repositorio de almacenamiento centralizado que recoge grandes cantidades de datos de diferentes fuentes sin procesar en su formato original. Se almacenan así hasta que se necesiten para las aplicaciones de análisis.

Es decir, mientras la data warehouse almacena datos en tablas y dimensiones jerárquicas, un data lake utiliza una arquitectura plana para almacenar datos. Puede almacenar datos estructurados, semiestructurados o no estructurados. Esto significa que pueden conservarse en un formato más flexible para ser usados en un futuro. Al almacenar datos, un data lake los asocia con identificadores y etiquetas de metadatos para localizarlos más fácilmente.

Elementos de un Data Lake

Por lo general, suele incluir los siguientes elementos:

• Ingestión de datos: es compatible con «conectores» y otros servicios que importan datos de múltiples fuentes estructuradas y no estructuradas.
• Almacenamiento seguro: debe poder almacenar y proteger un gran volumen de datos en expansión. La infraestructura que lo respalda debe escalar fácilmente y a un precio adecuado porque normalmente es imposible predecir todas las fuentes. También necesita estar protegido contra fallos del sistema y accesos no autorizados.
• Gobernanza y conservación: las empresas deben decidir qué datos se importan y cómo administrarlos. Los datos también deben catalogarse para que los profesionales puedan encontrarlos. Sin gobernanza, los data lake pueden deteriorarse y convertirse en los conocidos como «pantanos de datos» o «data swamps». Estos son grupos de datos desorganizados y estancados que languidecen sin usarse y brindan poco valor a la organización.
• Procesamiento y análisis: debe admitir una amplia gama de herramientas de análisis porque los profesionales usarán el data lake para diferentes tipos de análisis.

Tipos de Data Lakes

Existen dos formas de implementarlo:

• Data Lakes en la nube: Se ejecutan en hardware y software en la nube de un proveedor y podemos acceder a ellos a través de Internet. La mayoría sigue un modelo de suscripción de pago por uso. A medida que crecen los datos, simplemente compramos capacidad en la nube. El proveedor administra la seguridad, la confiabilidad, el respaldo de datos y el rendimiento para que podemos concentrar nuestros esfuerzos en determinar qué datos incluir y cómo analizarlos.
• Data Lake locales: Instala y ejecuta software para operar en servidores y almacenamiento en el centro de datos de una empresa. Se necesita una inversión de capital para comprar licencias de software y hardware, y experiencia en TI para instalarlo y administrarlo. Cada empresa es responsable de administrar la seguridad, proteger los datos y garantizar un rendimiento adecuado. Es posible que tengas que migrar el data lake a un sistema más grande a medida que crece. Sin embargo, un sistema local puede proporcionar un mayor rendimiento para los usuarios ubicados dentro de las instalaciones de la empresa.

¿Cuáles son los beneficios de un data lake?

Los data lake suelen almacenar conjuntos de big data que pueden incluir una combinación de los tres tipos de datos mencionados anteriormente. Estos entornos no son adecuados para las bases de datos relacionales en las que se basan la mayoría de los almacenes de datos. Los sistemas relacionales requieren un esquema rígido para los datos, que normalmente los limita al almacenamiento de datos de transacciones estructuradas.

Los data lake admiten varios esquemas y no requieren que se defina ninguno por adelantado. Eso les permite manejar diferentes tipos de datos en formatos separados. Como resultado, son un componente clave en la arquitectura de datos de muchas organizaciones. Las empresas los utilizan principalmente como plataforma para análisis de big data y otras aplicaciones de data science que requieren grandes volúmenes de datos e involucran técnicas de análisis avanzadas, como data mining, modelado predictivo y machine learning.

Proporcionan una ubicación centralizada para que los analistas y científicos de datos encuentren, preparen y analicen datos relevantes. Sin esto, ese proceso sería más complicado. También es más difícil para las organizaciones aprovechar al máximo sus activos de datos para ayudar a impulsar decisiones y estrategias comerciales más informadas.

Cómo funciona un Data Lake

Los Data Lake importan información de múltiples fuentes y la almacenan como datos sin procesar y sin estructurar en un sistema de archivos plano. Los datos se pueden importar en lotes o en un flujo continuo en tiempo real, depende de la fuente.

Estas fuentes pueden incluir aplicaciones internas de planificación de recursos empresariales, las conocidas como ERP, o de gestión de relaciones con los clientes, conocidos como CRM. También del correo electrónico, páginas web, redes sociales, etc.

Los datos se agrupan en categorías para que los desarrolladores sepan qué hay en el data lake. Los profesionales podrán aplicar herramientas analíticas para identificar tendencias y otra información relevante. Las organizaciones también pueden usar herramientas de machine learning, que analizan automáticamente los datos para buscar patrones.

Diferencias entre Data Lakes y Data Warehouses

Tanto el data lake como el data warehouse se utilizan para almacenar grandes proporciones de datos, pero no son exactamente lo mismo.

Un data lake es una gran cantidad de datos sin procesar, cuyo propósito todavía no está definido. En cambio, la data warehouse es un depósito de datos estructurados y filtrados que ya han sido procesados para un propósito específico.

Los dos tipos de almacenamiento de datos a menudo se confunden, pero son mucho más diferentes de lo que se parecen. De hecho, la única similitud real entre ellos es su propósito de almacenamiento. Por ejemplo, la arquitectura de data warehouse suele incluir una base de datos relacional que se ejecuta en un servidor convencional, mientras que un data lake suele implementarse en un entorno de big data.

¿Qué te ha parecido este artículo sobre Data Lake? Deja tus comentarios y ¡comparte!

Y si quieres aprender a utilizar las técnicas y herramientas más importantes para manejar grandes volúmenes de datos y, además, conocer y aplicar todos los algoritmos de Machine Learning así como su uso a través de Redes Neuronales para su aplicación en entornos reales, fórmate con el Master en Big Data. ¡Te esperamos!