título del lago de datos

Data Lake: Definición y ventajas en la aplicación

Janina Horn

Con un lago de datos, se pueden almacenar y procesar distintos tipos de datos independientemente de su tamaño.

El uso del lago de datos es adecuado para un amplio abanico de sectores, como el comercio minorista, la banca o la hostelería. El objetivo es predecir las preferencias de los clientes y mejorar su experiencia.

Aquí encontrará todo lo que necesita saber sobre el lago de datos y su uso en su empresa.

definición de lago de datos

Lago de datos: definición

Un lago de datos es un entorno de almacenamiento de bajo coste que alberga petabytes de datos en bruto. A diferencia de un almacén de datos, un lago de datos puede almacenar tanto datos estructurados como no estructurados y no requiere un esquema definido para almacenar los datos. 

Esta función, conocida como "schema-on-read", permite una gran flexibilidad en los requisitos de almacenamiento y es especialmente útil para científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores que necesitan acceder a datos para ejercicios de descubrimiento de datos y proyectos de aprendizaje automático.

Atención: pantano de datos y pozos de datos

Aunque los lagos de datos son cada vez más populares entre los usuarios, existe el peligro de quedarse atascado en pantanos o fosos de datos. 

A Pantano de datos se debe a una mala gestión del lago de datos, que carece de prácticas adecuadas de calidad y gobernanza de datos para obtener información valiosa. Sin una supervisión adecuada, los datos de estos repositorios se vuelven inútiles. 

Fosas de datos se parecen a los atolladeros de datos en que ofrecen pocos beneficios empresariales, pero la causa del problema de los datos en estos casos no está clara. 

Para evitar estos peligros, es importante implicar a los equipos de gobernanza de datos y de ciencia de datos.

símbolos del recuadro verde

Lago de datos: ¿en la nube o in situ?

La nube puede ser la opción óptima para que algunas empresas almacenen sus datos. Esto se debe a las ventajas adicionales que ofrece -escalabilidad flexible, prestación rápida de servicios y soluciones informáticas eficientes-, así como a un modelo de facturación basado en suscripciones.

Lago de datos en la nube

Un lago de datos es una ubicación de almacenamiento central que contiene todos los datos importantes de la empresa y sirve como zona de almacenamiento de fácil acceso. 

Esto permite acceder a todos los datos empresariales, incluidos los que utilizan las aplicaciones locales y las basadas en la nube que pueden gestionar Big Data. 

La decisión de ubicar un lago de datos en la nube o en las instalaciones depende de varios factores y debe estudiarse detenidamente. 

Mientras que un lago de datos basado en la nube ofrece las ventajas de la escalabilidad y la flexibilidad, un lago de datos local puede ofrecer mayor control y seguridad. 

En última instancia, la elección de la ubicación depende de los requisitos específicos de la empresa.

Lago de datos in situ

Las empresas suelen tener razones similares para anclar su lago de datos dentro de sus propias cuatro paredes que para gestionar una nube privada in situ. 

Este enfoque proporciona el máximo nivel de seguridad y control, que puede proteger la propiedad intelectual y las aplicaciones críticas para la empresa. Además, los datos sensibles pueden mantenerse en cumplimiento de los requisitos legales. 

Sin embargo, la gestión de un lago de datos en casa también presenta desventajas, que también pueden darse cuando se gestiona una nube privada in situ. Ambas pueden conllevar un mayor mantenimiento interno de la arquitectura del lago de datos, la infraestructura de hardware y el software y los servicios asociados.

Lago de datos híbrido

Las empresas pueden optar por un lago de datos híbrido, en el que el lago de datos se divide entre las instalaciones y la nube. 

En este tipo de arquitecturas, los datos críticos para la empresa no suelen almacenarse en el lago de datos en la nube. Sin embargo, si se incluye información personal identificable (IPI) u otros datos sensibles, se oscurecen o anonimizan para garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad y privacidad de los datos. 

Para minimizar el coste del almacenamiento en la nube, los datos almacenados en ella pueden borrarse periódicamente o una vez finalizados los proyectos piloto. Es una forma eficaz de garantizar la seguridad de los datos sin perder de vista los costes.

Lago de datos frente a almacén de datos

Tanto los lagos de datos como los almacenes de datos se utilizan para el almacenamiento de datos, pero ambos repositorios tienen diferentes requisitos de almacenamiento, lo que los hace ideales para diferentes escenarios. 

Almacenes de datos necesitan, por ejemplo, un esquema definidopara cumplir los requisitos específicos de análisis de datos establecidos por los usuarios empresariales y otras partes interesadas pertinentes. 

Estos requisitos son esenciales para el uso habitual de informes y el sistema subyacente suele ser relacional y estructurado. Extrae datos de bases de datos transaccionales y es ideal para tareas de inteligencia empresarial como cuadros de mando y visualizaciones de datos. 

En cambio, integrar Lagos de datos Datos de sistemas relacionales y no relacionales, lo que permite a los científicos de datos Datos estructurados y no estructurados poder integrarse en más proyectos de ciencia de datos.

Cada sistema tiene sus puntos fuertes y débiles. 

Un ejemplo de ello es el hecho de que los almacenes de datos suelen ser más potentes, pero también tienen costes más elevados. En cambio, los lagos de datos pueden ser más lentos a la hora de devolver los resultados de las consultas, pero ofrecen menores costes de almacenamiento. Además, la capacidad de almacenamiento de los lagos de datos es óptima para los datos empresariales.

Data Lake vs. Data Lakehouse

A Lago de datos es un repositorio centralizado que almacena datos brutos, no estructurados, semiestructurados y estructurados de cualquier tamaño. 

Proporciona una forma de almacenar datos en su formato nativo sin necesidad de esquemas predefinidos ni transformaciones de datos, lo que lo hace más flexible y ágil en comparación con las soluciones tradicionales de almacenamiento de datos. 

Sin embargo, los datos almacenados en un lago de datos pueden carecer de calidad y coherencia, lo que puede plantear problemas a la hora de obtener información a partir de ellos.

A Data Lakehouse es un nuevo enfoque que combina los puntos fuertes de los lagos de datos y los almacenes de datos. Un data lakehouse ofrece la escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad de un lago de datos, al tiempo que proporciona las características de fiabilidad, coherencia y gobernanza de un almacén de datos. Para ello, se añade al lago de datos una capa organizativa y estructural adicional que facilita la gestión y el análisis de los datos.

Dado que el volumen de datos está creciendo exponencialmente, los Data Lakes son una parte esencial de la cadena de valor. Canalización de datos

ventajas del lago de datos

Ventajas del lago de datos

Utilizar un lago de datos tiene las siguientes ventajas para su empresa:

Flexibilidad

Los lagos de datos son lugares de almacenamiento de datos extremadamente versátiles, ya que pueden albergar no sólo conjuntos de datos estructurados, sino también semiestructurados y no estructurados. 

Esta flexibilidad la convierte en una herramienta indispensable para proyectos de análisis complejos y de aprendizaje automático. 

Con un lago de datos, las empresas pueden gestionar y analizar sus datos de forma eficiente y eficaz para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas.

Rentabilidad 

Los lagos de datos ofrecen la ventaja de que se necesita menos planificación previa para incluir los datos. 

A diferencia de los almacenes de datos, no son necesarias complejas definiciones de esquemas y transformaciones. Esto significa que las empresas tienen que desplegar menos personal y, por tanto, pueden ahorrar costes. Además, los costes reales de almacenamiento de los lagos de datos son significativamente más bajos en comparación con otras ubicaciones de almacenamiento, como los almacenes de datos. 

Esto permite a las empresas optimizar sus presupuestos y recursos de forma más eficaz y, por tanto, aplicar con éxito sus iniciativas de gestión de datos.

Escalabilidad 

Los lagos de datos son una herramienta muy valiosa para las empresas que desean mejorar su escalabilidad. 

En comparación con otros servicios de almacenamiento, ofrecen una impresionante capacidad total de almacenamiento y funciones de autoservicio que permiten a las empresas acceder a sus datos y utilizarlos de forma rápida y sencilla. 

Además, los lagos de datos sirven como caja de arena en la que el personal puede desarrollar POC de éxito. Una vez que un proyecto se ha probado a pequeña escala, puede ampliarse fácilmente a escalas mayores mediante la automatización. 

Los lagos de datos son, por tanto, una herramienta indispensable para las empresas que desean mejorar su escalabilidad y utilizar sus datos de forma más eficaz.

Reducción de los silos de datos

En muchos sectores, las empresas se enfrentan a silos de datos dentro de su organización, ya sea en la sanidad o en la cadena de suministro. 

Pero al implantar los lagos de datos, que toman datos brutos de distintas funciones, se pueden romper estas dependencias. Como ya no hay un único propietario para un conjunto de datos concreto, los silos se disuelven por sí solos. 

Esta solución permite a las empresas utilizar sus datos de forma más eficaz y obtener una visión de conjunto.

Mejora de la experiencia del cliente

Una prueba de concepto satisfactoria puede no resultar obvia a primera vista, pero puede mejorar la experiencia general del usuario y permitir a los equipos comprender y personalizar mejor el recorrido del cliente mediante análisis innovadores y esclarecedores. 

Esta ventaja es de gran valor y puede suponer una importante ventaja competitiva a largo plazo. 

Por eso merece la pena invertir en el desarrollo de pruebas de concepto y considerarlas parte integrante de la estrategia empresarial. Al crear soluciones personalizadas que satisfagan las necesidades de los clientes, las empresas pueden reforzar sus relaciones con ellos y mejorar su imagen de marca.

lago de datos konfuzio

Casos de uso de los lagos de datos

Los lagos de datos son conocidos principalmente por su capacidad para almacenar grandes cantidades de datos en bruto sin necesidad de definir el propósito empresarial desde el principio. Por ejemplo, existen los siguientes casos de uso para los lagos de datos:

Automatización de documentos con Konfuzio

Konfuzio es una plataforma de automatización de documentos basada en IA que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para extraer datos estructurados de documentos no estructurados como facturas, contratos y recibos. 

Los datos almacenados en un lago de datos pueden ser cargados y analizados por Konfuzio. 

Konfuzio primero toma un documento y luego extrae puntos de datos relevantes utilizando sus algoritmos de IA. Estos datos pueden incluir nombres de clientes, números de facturas e importes de pagos. Una vez extraídos los datos, pueden transformarse y cargarse en un lago de datos donde pueden combinarse con otras fuentes de datos para su posterior procesamiento y análisis.

Al utilizar Konfuzio con un lago de datos, las empresas tienen las siguientes ventajas:

  • Racionalización de sus flujos de trabajo de procesamiento de documentos
  • Mejorar la calidad de los datos 
  • Profundizar en el conocimiento de sus datos documentales

Los datos almacenados en el lago de datos pueden utilizarse para análisis avanzados, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, para obtener información e identificar tendencias.

La automatización de documentos mediante Konfuzio y un lago de datos puede ser más rentable que los métodos tradicionales de procesamiento de documentos, ya que puede reducir la necesidad de introducir datos manualmente y otras tareas de procesamiento de documentos que consumen mucho tiempo.

En general, Konfuzio y un lago de datos pueden proporcionar a las organizaciones un enfoque eficiente y más preciso del procesamiento de documentos, permitiéndoles procesar, analizar y obtener información de sus datos documentales de forma más rápida y eficiente.

Aquí puede Prueba Konfuzio gratuita.

Pruebas de concepto (POC) 

El almacenamiento de datos en un lago de datos es especialmente adecuado para proyectos de prueba de concepto. 

La versatilidad del lago de datos permite almacenar distintos tipos de datos, lo que resulta especialmente ventajoso para los modelos de aprendizaje automático. Tanto los datos estructurados como los no estructurados pueden integrarse en modelos predictivos. 

Esto es especialmente importante en casos de uso como la clasificación de textos de Konfuzio útil porque los científicos de datos no suelen poder utilizar bases de datos relacionales para esto sin editar primero los datos para cumplir los requisitos del esquema. 

Además, un lago de datos también puede servir como caja de arena para otros proyectos de análisis de Big Data. Esto abarca desde el desarrollo de cuadros de mando integrales hasta el soporte de aplicaciones IoT que suelen requerir datos de streaming en tiempo real. 

Una vez determinados la finalidad y el valor de los datos, pueden someterse a un tratamiento ETL o ELT para almacenarlos en un almacén de datos posterior.

Copia de seguridad y recuperación de datos

Los lagos de datos ofrecen una alternativa atractiva para la recuperación en caso de catástrofe por su gran capacidad de almacenamiento y bajo coste. 

Además, también pueden ser de gran utilidad en las auditorías de datos para garantizar la calidad, ya que los datos se almacenan en su formato nativo sin tener que transformarlos antes. Especialmente cuando falta documentación sobre el procesamiento de datos en el almacén de datos, los equipos de propietarios de datos anteriores pueden comprobar el trabajo y garantizar así que los datos son de la máxima calidad.

Otros casos de uso pueden ser:

  • Análisis avanzados: En los lagos de datos se pueden almacenar grandes cantidades de datos, que se pueden utilizar para análisis avanzados como el aprendizaje automático y los datos, así como Minería de textos pueden utilizarse. Esto puede ayudar a las empresas a conocer mejor sus datos y tomar decisiones más informadas.
  • Procesamiento de Big Data: Los Data Lakes pueden almacenar grandes cantidades de datos y, por tanto, son ideales para procesar cargas de trabajo de Big Data. De este modo, las empresas pueden procesar los datos de forma más rápida y eficiente y, por tanto, tomar decisiones más rápidamente.
  • Archivo de datos: Los lagos de datos pueden utilizarse para almacenar datos históricos que ya no se utilizan activamente en el día a día de la empresa. De este modo, las empresas pueden liberar espacio en sus sistemas de almacenamiento primario y reducir los costes de almacenamiento.
  • Almacenamiento de datos IoT: Los lagos de datos pueden almacenar grandes cantidades de datos generados por dispositivos del Internet de las Cosas (IoT), como sensores y otros dispositivos conectados. Esto puede ayudar a las empresas a analizar los datos para identificar tendencias y tomar decisiones informadas.
  • Descubrimiento de datos: Los lagos de datos pueden proporcionar una única fuente de verdad para todos los datos empresariales, facilitando a los analistas el descubrimiento y la exploración de nuevas fuentes de datos. Esto puede ayudar a las empresas a descubrir perspectivas ocultas y tomar decisiones más informadas.

Los datos pueden almacenarse en el lago de datos sin una finalidad inmediata, lo que constituye una forma rentable de almacenar datos fríos o inactivos. 

Más adelante pueden ser útiles para investigaciones oficiales o nuevos análisis. Así, un Uso eficiente del espacio de almacenamiento garantizado y al mismo tiempo datos valiosos conservados para fines futuros convertirse. 

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