¿Qué es un data lake?
Un data lake almacena diversos datos brutos en un único repositorio flexible. Le permite explorar, analizar y descubrir conocimientos profundos, impulsando mejores decisiones.
Un data lake almacena diversos datos brutos en un único repositorio flexible. Le permite explorar, analizar y descubrir conocimientos profundos, impulsando mejores decisiones.
A diferencia de las bases de datos tradicionales o los data warehouses, que requieren que los datos se limpien, organicen y estructuren, los data lakes admiten la información tal como llega, lo que permite almacenar grandes volúmenes de datos de forma rápida y a escala. Imagínelo como un enorme almacén digital donde pueden convivir todo tipo de datos (correos electrónicos, imágenes, registros, vídeos y datos de sensores) listos para recuperarse en cualquier momento cuando sea necesario. Esta flexibilidad es lo que hace que los data lakes resulten especialmente atractivos para las empresas modernas que gestionan grandes volúmenes de datos diversos y en constante cambio.
Un data lake es un repositorio centralizado de datos, optimizado para ingerir rápidamente grandes volúmenes de datos en bruto en su formato original (estructurado, semiestructurado o no estructurado) sin necesidad de reformatearlos, de modo que se pueda acceder a ellos, procesarlos y analizarlos según sea necesario.
La IA y los datos funcionan como un equipo inseparable. La IA prospera en grandes cantidades de datos: cuanta más información tenga, más inteligente y eficaz será. Pero los enormes conjuntos de datos por sí solos no son muy útiles, a menos que tenga herramientas de IA capaces de descubrir información significativa.
Ahí es donde entran en juego los data lakes. Son ideales para almacenar enormes cantidades de datos diversos, desde lecturas de sensores hasta interacciones con los clientes, todo ello en sus formas originales y sin procesar. Al proporcionar a los sistemas de IA un acceso inmediato y flexible a datos ricos y en tiempo real, los data lakes actúan como depósitos de combustible, impulsando la capacidad de la IA y el aprendizaje automático para analizar, aprender y guiar decisiones estratégicas.
En resumen, los data lakes de datos permiten que la IA rinda al máximo, y la IA desbloquea todo el valor oculto en su data lake, creando una potente combinación que puede impulsar su negocio a una velocidad increíble.
Un data lake se basa en un enfoque arquitectónico sencillo pero potente, diseñado para gestionar inmensos volúmenes de datos y acomodar diversos tipos de datos. Estos son algunos de sus componentes clave:
Los data lakes necesitan formas eficientes de aportar datos. Esto se hace a través de una robusta capa de ingesta equipada con herramientas que gestionan todo, desde cargas por lotes hasta transmisión en tiempo real. Tanto si los datos llegan de forma esporádica desde dispositivos IoT como de manera continua desde registros de transacciones, la capa de ingesta garantiza que el data lake pueda absorber nueva información de forma continua sin perder el ritmo.
Esta es la base de un data lake, normalmente diseñado sobre una plataforma escalable basada en la nube. Piense en esto como el «foso sin fondo» de su data lake, capaz de crecer a la perfección a medida que sus necesidades de datos se expanden. Está diseñado para almacenar enormes cantidades de datos de forma eficiente, sin la preocupación constante de que el espacio se agote o el almacenamiento se vuelva prohibitivamente caro.
Los datos sin procesar almacenados en un lago se vuelven verdaderamente valiosos cuando se transforman en información procesable. Los motores de procesamiento gestionan tareas como la limpieza, estructuración y análisis de datos. Desde motores estadísticos unificados para el procesamiento de datos a gran escala hasta herramientas sencillas de consulta de bases de datos, esta capa permite a los usuarios procesar los datos exactamente como lo necesitan, de forma rápida y eficiente.
La enorme capacidad de almacenamiento de un data lake es de utilidad limitada sin información, como su origen, formato y relaciones con otros conjuntos de datos. Dicho de otro modo, metadatos. Una gestión eficaz de los metadatos actúa como un bibliotecario digital inteligente, realizando un seguimiento detallado del origen, formato, ubicación y las relaciones de cada dato con otros conjuntos de datos. Esta capa crucial ayuda a los usuarios a poner a cero rápidamente los datos específicos que necesitan.
Por último, una capa de acceso y análisis actúa como la interfaz de usuario, haciendo que tanto usuarios de negocio como analistas puedan utilizar los datos y acceder a ellos. Esta capa incluye herramientas avanzadas de analítica, paneles de visualización, bases de datos de aprendizaje de IA almacenadas localmente e interfaces impulsadas por IA, garantizando que la información pueda extraerse y comprenderse rápidamente sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
Estas son solo algunas de las ventajas de una solución de data lake para su empresa:
Los data lakes eliminan la necesidad de una preparación de datos complicada, sistemas redundantes y software adicional. Esto reduce los costes de almacenamiento y funcionamiento. También libera a sus equipos de tareas repetitivas de bajo valor.
El almacenamiento de datos mejorado le permite conservar la información de las interacciones con los clientes en cada punto de contacto. Esto le permite ofrecer experiencias altamente personalizadas, lo que se traduce en clientes más satisfechos y una mayor fidelidad.
Al proporcionar una fuente fiable centralizada, los lagos de datos ayudan a los equipos a colaborar más fácilmente. Con menos silos y barreras, sus departamentos pueden compartir más fácilmente información valiosa y colaborar.
El seguimiento, la seguridad y la gobernanza se ven reforzados cuando centraliza todos sus datos en un único lugar. Esto facilita el cumplimiento normativo, reduce los riesgos y le ofrece mayor tranquilidad.
Los jefes de equipo tienen acceso a una visión más clara y precisa del negocio. Esta perspectiva conduce a estrategias operativas más eficaces, inversiones más inteligentes y una mayor visibilidad en general.
A continuación se describen estos conceptos que, aunque estén relacionados, son diferentes:
Los data lakes son repositorios para almacenar grandes cantidades de datos sin necesidad de estructurarlos, organizarlos o gestionarlos ampliamente. Para optimizar la funcionalidad de un data lake, muchos usuarios también aprovechan los data warehouses y los data lakehouses.
Los data warehouses funcionan más como bibliotecas estructuradas, donde se organizan meticulosamente datos procesados y estructurados para una recuperación rápida y un análisis claro y predecible. Antes de entrar en un almacén, los datos se limpian, organizan y formatean. Esto permite tiempos de respuesta rápidos para informes, consultas y actividades recurrentes críticas para el negocio.
Los data lakehouses combinan los atributos de los data lakes y los data warehouses. Al almacenar datos brutos y estructurados juntos, los lakehouses ofrecen un enfoque altamente flexible. Aceptan análisis de datos exploratorios y consultas en tiempo real. Y, al mismo tiempo, ofrecen información estructurada y fiable para tareas empresariales rutinarias.
| Función | Data lake | Data warehouse | Data lakehouse |
| Tipo de datos primarios | En bruto y sin filtrar (no estructurados, semiestructurados y estructurados) | Estructurados y procesados | Tanto en bruto como estructurados |
| Finalidad | Almacenamiento flexible y acceso rápido para el análisis | Informes empresariales y análisis estructurados | Análisis e informes unificados |
| Procesamiento de datos | Esquema en lectura (estructurado durante el análisis) | Esquema en escritura (estructurado antes del almacenamiento) | Enfoque de esquema híbrido (flexible pero estructurado) |
| Rendimiento | Ideal para análisis exploratorios y en tiempo real | Optimizado para consultas predecibles y recurrentes | Combina la flexibilidad en tiempo real con la eficiencia del almacén |
| Perfil de costes | Generalmente de menor coste debido al almacenamiento en bruto | Mayor coste debido al almacenamiento estructurado y a los requisitos de procesamiento | Equilibrio entre eficiencia de costes y preparación para la analítica |
Un data lake seguro y bien gestionado ofrece a su organización la confianza para explorar libremente innovaciones basadas en datos sin miedo a la exposición no intencionada, al riesgo o a las complicaciones normativas.
Una gobernanza clara identifica la propiedad de los datos, los usos permitidos y la responsabilidad. Un marco eficaz fomenta la comprensión en los equipos, el uso conforme de los datos, genera confianza y promueve una adopción segura en toda la empresa.
Los data lakes utilizan múltiples capas de seguridad de refuerzo, incluidos el control de acceso basado en roles, el cifrado en reposo y en tránsito, y la supervisión continua de anomalías, lo que garantiza que sus datos permanezcan seguros frente a accesos no autorizados o amenazas.
La transparencia y los registros de auditoría detallados son esenciales, especialmente en sectores regulados como la sanidad o las finanzas. La auditoría transparente respalda la procedencia de los datos, la corrección rápida de errores y la preparación normativa.
Los mejores data lakes integran la privacidad y el cumplimiento normativo desde el principio, utilizando la anonimización de datos, protocolos de consentimiento y comprobaciones automatizadas, lo que garantiza la alineación con los estándares normativos y las políticas internas en cada paso.
Como ocurre con cualquier otro cambio significativo en prácticas y procedimientos consolidados, adoptar una arquitectura de data lake puede resultar un desafío. Un plan de transición bien adaptado le ayudará a lograr una migración fluida.
En 2024, el volumen total de datos globales fue de 149 zettabytes, lo que equivaldría a unos 15 billones de horas de vídeo HD o a ver YouTube sin parar durante 1700 millones de años. Se prevé que el volumen de datos mundial se duplique para 2028 y que siga aumentando al mismo ritmo. Y si su negocio es como la mayoría, sus necesidades de almacenamiento de datos también se duplicarán y triplicarán rápidamente.
En el futuro, espere que la IA se entreteja aún más en el entramado de los data lakes. La IA no solo utilizará los datos, sino que probablemente también ayudará a gestionar el propio data lake, organizando automáticamente la información, sugiriendo mejoras de calidad u optimizando el almacenamiento. Es probable que el concepto de «lakehouse» madure y se vuelva más común, ofreciendo un enfoque más estandarizado de lo mejor de ambos mundos. Veremos una IA más sofisticada, incluida la IA generativa, entrenada y ejecutada sobre los datos específicos almacenados en el data lake de una empresa para generar análisis de datos profundos y altamente detallados. A medida que la IA tome decisiones más críticas, habrá un creciente énfasis en la «IA explicable»: herramientas y técnicas para entender por qué un modelo de IA ha llegado a una determinada conclusión basándose en los datos del data lake. Asimismo, cabe esperar un impulso continuo hacia la democratización de los datos, con el objetivo de hacer que estas potentes herramientas sean accesibles para más personas dentro de la organización e integrar aún más la toma de decisiones basada en datos y potenciada por IA en las operaciones diarias del negocio.
Hace solo unos años, «más almacenamiento» era lo que pedían a gritos todas las empresas. Hoy en día, no solo se necesita un almacenamiento más grande, sino también soluciones de gestión de datos más inteligentes y ágiles. Los data lakes eliminan muchas barreras tradicionales de los análisis significativos basados en IA y están capacitados para gestionar el creciente volumen de datos en bruto que se genera en la totalidad de su negocio.
Descubra cómo las herramientas de data lake de Infor pueden recopilar grandes volúmenes de datos en bruto de toda su empresa e impulsar sus soluciones de analítica y de IA de próxima generación.