Lago de Datos

¿Qué es un lago de datos?

Un lago de datos es un lugar centralizado donde una organización puede almacenar datos estructurados y no estructurados. Este sistema permite que los datos se almacenen tal cual y puede ejecutar análisis que ayudan en la toma de decisiones. Los lagos de datos ayudan a las empresas a obtener más valor de sus datos.

Las empresas a menudo utilizan bases de datos relacionales para almacenar y gestionar datos de manera que puedan ser fácilmente accesibles y se pueda encontrar la información que necesitan.

Software de Lago de Datos

Software que menciona a lago de datos como una característica o término.

Azure Data Lake Store

AWS Lake Formation

Amazon Simple Storage Service (S3)

Azure Data Lake Analytics

Dremio

Snowflake

Casos de uso de los lagos de datos

El bajo costo y el formato abierto de los lagos de datos los hacen esenciales para la arquitectura de datos moderna. Los posibles casos de uso para esta solución de almacenamiento de datos incluyen:

• Medios y entretenimiento: Los servicios de streaming digital pueden aumentar sus ingresos mejorando su sistema de recomendaciones, influyendo en los usuarios para que consuman más servicios.
• Telecomunicaciones: Las empresas multinacionales de telecomunicaciones pueden usar un lago de datos para ahorrar dinero construyendo modelos de propensión a la deserción que reduzcan la deserción de clientes.
• Servicios financieros: Las firmas de inversión pueden usar lagos de datos para potenciar el aprendizaje automático, permitiendo la gestión de riesgos de cartera a medida que los datos del mercado en tiempo real están disponibles.

Beneficios de los lagos de datos

Cuando las organizaciones pueden aprovechar más datos de diversas fuentes dentro de un marco de tiempo razonable, pueden colaborar mejor, analizar información y tomar decisiones informadas. Los beneficios clave se explican a continuación:

• Mejorar las interacciones con los clientes. Los lagos de datos pueden combinar datos de clientes de múltiples ubicaciones, como gestión de relaciones con clientes, análisis de redes sociales, historial de compras y tickets de servicio al cliente. Esto informa a la organización sobre la posible deserción de clientes y formas de aumentar la lealtad.

• Innovar en I+D. Los equipos de investigación y desarrollo (I+D) utilizan lagos de datos para probar mejor las hipótesis, refinar suposiciones y analizar resultados.

• Aumentar la eficiencia operativa. Las empresas pueden ejecutar fácilmente análisis sobre datos generados por máquinas del internet de las cosas (IoT) para identificar posibles formas de mejorar procesos, calidad y retorno de inversión para las operaciones comerciales.

• Potenciar la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Los datos en bruto se transforman en datos estructurados utilizados para análisis SQL, ciencia de datos y aprendizaje automático. Como los costos son bajos, los datos en bruto pueden mantenerse indefinidamente.
• Centralizar las fuentes de datos. Los lagos de datos eliminan problemas con silos de datos, permitiendo una fácil colaboración y ofreciendo a los usuarios posteriores una única fuente de datos.
• Integrar diversas fuentes y formatos de datos. Cualquier dato puede almacenarse indefinidamente en un lago de datos, creando un repositorio centralizado para información actualizada.
• Democratizar los datos a través de herramientas de autoservicio. Esta solución de almacenamiento flexible permite la colaboración entre usuarios con habilidades, herramientas e idiomas variados.

Desafíos de los lagos de datos

Aunque los lagos de datos tienen sus beneficios, no están exentos de desafíos. Las organizaciones que implementan lagos de datos deben ser conscientes de las siguientes dificultades potenciales:

• Problemas de fiabilidad: Estos problemas surgen debido a la dificultad de combinar datos por lotes y en streaming y la corrupción de datos, entre otros factores.
• Rendimiento lento: Cuanto más grande es el lago de datos, más lento es el rendimiento de los motores de consulta tradicionales. La gestión de metadatos y la partición incorrecta de datos pueden resultar en cuellos de botella.
• Seguridad: Debido a que la visibilidad es limitada y la capacidad de eliminar o actualizar datos es escasa, los lagos de datos son difíciles de asegurar sin medidas adicionales.

Elementos básicos de un lago de datos

Los lagos de datos actúan como una única fuente de verdad para los datos dentro de una organización. Los elementos básicos de un lago de datos involucran los datos en sí mismos y cómo se utilizan y almacenan.

• Movimiento de datos: Los datos pueden importarse en su forma original en tiempo real, sin importar el tamaño.
• Análisis: Información accesible para analistas, científicos de datos y otros interesados relevantes dentro de la organización. Los datos pueden ser accedidos con la herramienta o marco de análisis de elección del empleado.
• Aprendizaje automático: Las organizaciones pueden generar valiosos conocimientos en una variedad de tipos. El software de aprendizaje automático se utiliza para prever posibles resultados que informen los planes de acción dentro de la organización.

Mejores prácticas para lagos de datos

Los lagos de datos son más efectivos cuando están bien organizados. Las siguientes mejores prácticas son útiles para este propósito:

• Almacenar datos en bruto. Los lagos de datos deben configurarse para recopilar y almacenar datos en su formato de origen. Esto da a los científicos y analistas la capacidad de consultar datos de maneras únicas.
• Implementar políticas de ciclo de vida de datos. Estas políticas dictan qué sucede con los datos cuando ingresan al lago de datos y dónde y cuándo esos datos se almacenan, mueven y/o eliminan.
• Usar etiquetado de objetos: Esto permite que los datos se repliquen a través de regiones, simplifica los permisos de seguridad al proporcionar acceso a objetos con una etiqueta específica y permite el filtrado para un análisis fácil.

Lago de datos vs. almacén de datos

Los almacenes de datos están optimizados para analizar datos relacionales provenientes de sistemas transaccionales y aplicaciones de línea de negocio. Estos datos tienen una estructura y un esquema predefinidos, lo que permite consultas SQL más rápidas. Estos datos se limpian, enriquecen y transforman en una única fuente de verdad para los usuarios.

Los lagos de datos almacenan datos relacionales de aplicaciones de línea de negocio y datos no relacionales de aplicaciones, redes sociales y dispositivos IoT. A diferencia de un almacén de datos, no hay un esquema definido. Un lago de datos es un lugar donde se pueden almacenar todos los datos, en caso de que surjan preguntas en el futuro.