¿Qué es un data lake?
Un data lake almacena datos diversos y sin procesar en un único repositorio flexible. Le permite explorar, analizar y descubrir información profunda, lo que impulsa una mejor toma de decisiones.
Un data lake almacena datos diversos y sin procesar en un único repositorio flexible. Le permite explorar, analizar y descubrir información profunda, lo que impulsa una mejor toma de decisiones.
A diferencia de las bases de datos tradicionales o los almacenes de datos, que requieren limpiar, organizar y estructurar la información, los data lakes (lagos de datos) reciben los datos tal como llegan, lo que permite almacenarlos rápidamente y a gran escala. Imagínelo como una gran sala de almacenamiento digital donde todo tipo de datos (correos electrónicos, imágenes, registros, videos, datos de sensores) pueden coexistir, listos para ser recuperados cuando sea necesario. Esta flexibilidad es lo que hace que los data lakes sean especialmente atractivos para las empresas modernas que manejan grandes volúmenes de datos diversos y en constante cambio.
Un data lake es un repositorio de datos centralizado y optimizado para ingerir rápidamente grandes volúmenes de datos en su formato original (estructurados, semiestructurados o no estructurados), sin necesidad de reformatearlos, lo que permite acceder a ellos, procesarlos y analizarlos según sea necesario.
La IA y los datos funcionan como un equipo inseparable. La IA se potencia con grandes volúmenes de datos: cuanto más información tiene, más precisa y eficaz se vuelve. Sin embargo, los grandes conjuntos de datos por sí solos no son suficientes sin herramientas de IA capaces de extraer información relevante.
Aquí es donde entran los data lakes. Son especialmente adecuados para almacenar grandes volúmenes de datos diversos, desde lecturas de sensores hasta interacciones con clientes, en su forma bruta y sin procesar. Al proporcionar a los sistemas de IA acceso inmediato y flexible a datos robustos en tiempo real, los data lakes funcionan como una fuente de energía que impulsa la capacidad de la IA y ML para analizar, aprender y guiar decisiones estratégicas.
En resumen, los data lakes permiten que la IA alcance su máximo potencial, mientras que la IA desbloquea el valor oculto en su data lake, creando una combinación poderosa que impulsa el crecimiento del negocio a una velocidad increíble.
Un data lake se basa en una arquitectura simple pero poderosa, diseñada para gestionar grandes volúmenes de datos y acomodar distintos tipos de información. Estos son algunos de sus componentes clave:
Los data lakes requieren mecanismos eficientes para incorporar datos. Esto se logra mediante una capa de ingesta robusta con herramientas capaces de gestionar desde cargas por lotes hasta transmisión en tiempo real. Ya sea que los datos provengan de dispositivos IoT de forma intermitente o de registros transaccionales de manera continua, esta capa permite que el data lake absorba nueva información sin interrupciones.
Es la base del data lake, normalmente construida sobre plataformas escalables en la nube. Piense en esta como un “pozo sin fondo” de su data lake, capaz de crecer conforme aumentan las necesidades de datos. Está diseñada para almacenar grandes volúmenes de información de forma eficiente, sin preocuparse por limitaciones de espacio o costos prohibitivos.
Los datos brutos de un data lake adquieren valor cuando se transforman en hallazgos accionables. Los motores de procesamiento se encargan de tareas como limpieza, estructuración y análisis de datos. Desde motores estadísticos unificados para el procesamiento de datos a gran escala hasta sencillas herramientas 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 gran capacidad de almacenamiento de un data lake tiene una utilidad limitada si no se cuenta con información como su origen, su formato y su relación con otros conjuntos de datos. En otras palabras: metadatos. La gestión eficaz de metadatos actúa como un bibliotecario digital inteligente, que realiza un seguimiento preciso del origen, formato, ubicación y relaciones de cada dato con otros conjuntos de datos. Esta capa esencial permite a los usuarios localizar rápidamente la información específica que necesitan.
Por último, una capa de acceso y análisis funciona como la interfaz principal, haciendo que los datos sean accesibles y útiles tanto para usuarios de negocio como para analistas. Esta capa incluye herramientas avanzadas de analítica, paneles de visualización, bases de datos de aprendizaje de IA e interfaces impulsadas por IA, lo que permite extraer y comprender información rápidamente sin necesidad de conocimientos técnicos profundos.
Estos son algunos de los beneficios que una solución de data lake puede aportar a su empresa:
Los data lakes eliminan la necesidad de procesos complejos de preparación de datos, sistemas redundantes y software adicional. Esto reduce los costos de almacenamiento y funcionamiento. También libera a sus equipos de tareas repetitivas de bajo valor.
Una mejor gestión del almacenamiento de datos permite conservar información de las interacciones con clientes en todos los puntos de contacto. Esto le permite ofrecer experiencias altamente personalizadas, generando mayor satisfacción y lealtad de los clientes.
Al proporcionar una fuente única y centralizada de información, los data lakes facilitan la colaboración entre equipos. Con menos silos y barreras, sus departamentos pueden compartir más fácilmente información valiosa y trabajar de forma más integrada.
El rastreo, la seguridad y la gobernanza se fortalecen al centralizar todos los datos en un solo lugar. Esto facilita el cumplimiento normativo, reduce riesgos y le ofrece una mayor paz mental.
Los líderes de equipo tienen acceso a una visión más clara y precisa del negocio. Esta perspectiva permite desarrollar estrategias operativas más efectivas, realizar inversiones más inteligentes y mejorar la visibilidad en general.
A continuación se describen estos conceptos relacionados, aunque diferentes:
Los data lakes son repositorios que almacenan grandes volúmenes de datos sin necesidad de estructurarlos, organizarlos o gestionarlos de forma exhaustiva. Para optimizar la funcionalidad de un data lake, muchos usuarios también utilizan data warehouses y data lakehouses.
Los data warehouses funcionan más como bibliotecas estructuradas que organizan meticulosamente datos procesados y estructurados para permitir una recuperación rápida y un análisis claro y predecible. Antes de incorporarse a un data warehouse, la información se limpia, organiza y formatea. 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 tanto datos brutos como estructurados juntos, los lakehouses ofrecen un enfoque altamente flexible. Permiten realizar análisis exploratorios y consultas en tiempo real. Y, al mismo tiempo, ofrecer información estructurada y fiable para tareas empresariales rutinarias.
| Característica | Data lake | Data warehouse | Data lakehouse |
| Tipo de datos primarios | Datos 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 análisis | Reportes empresariales, analíticas estructuradas | Analíticas y reportes unificados |
| Procesamiento de datos | Schema-on-read (estructurado durante el análisis) | Schema-on-write (estructurado antes del almacenamiento) | Enfoque Hybrid schema (flexible pero estructurado) |
| Rendimiento | Ideal para analíticas exploratorias y en tiempo real | Optimizado para consultas predecibles y recurrentes | Combina la flexibilidad en tiempo real con la eficiencia de un data warehouse |
| Perfil de costos | Generalmente menor costo debido al almacenamiento de datos en bruto | Mayor costo debido a los requisitos de almacenamiento y procesamiento estructurado | Equilibrio entre eficiencia de costos y preparación analítica |
Un data lake seguro y bien gestionado brinda a su organización la confianza para explorar libremente innovaciones basadas en datos, sin miedo a exposición no intencionada, riesgos o complicaciones regulatorias.
Una gobernanza clara identifica la propiedad de los datos, los usos permitidos y la responsabilidad. Un marco eficaz fomenta la comprensión dentro del equipo, garantiza el uso conforme de los datos, genera confianza y promueve una adopción confiable en toda la organización.
Los data lakes utilizan múltiples capas de seguridad, incluyendo control de acceso basado en roles, cifrado en reposo y en tránsito, y monitoreo continuo de anomalías, lo que garantiza que sus datos permanezcan protegidos frente a accesos no autorizados o amenazas.
La transparencia y los registros detallados de auditoría son fundamentales, especialmente en sectores regulados como salud o 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 desde el inicio, mediante anonimización de datos, protocolos de consentimiento y validaciones automatizadas, lo que garantiza la alineación con normativas y políticas internas en todo momento.
Al igual que con cualquier otro cambio significativo en las prácticas y procedimientos tradicionales, pasarse a una arquitectura de data lake puede ser un poco complicado. Un plan de transición bien definido le ayudará a lograr una migración fluida.
En 2024, el volumen total de datos a nivel global alcanzó los 149 zettabytes. ¡Esto equivale aproximadamente a 15 trillones de horas de video en alta definición, o a ver YouTube sin interrupción durante 1.7 billones de años! Se prevé que el volumen global de datos se duplique para 2028, y probablemente continúe creciendo a partir de entonces. Si su empresa es como la mayoría, sus necesidades de almacenamiento de datos también se están duplicando o triplicando rápidamente.
De cara al futuro, se espera que la IA se integre aún más profundamente en el funcionamiento de los data lakes. La IA no solo utilizará los datos; sino que también ayudará a gestionar el propio data lake, organizándolos automáticamente, sugiriendo mejoras de calidad y optimizando el almacenamiento. Es probable que el concepto de “lakehouse” evolucione y se vuelva más común, ofreciendo un enfoque más estandarizado que combine 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 más profundos y detallados. A medida que la IA tome decisiones más críticas, aumentará el enfoque en la "IA explicable", con herramientas y técnicas que permitan comprender por qué un modelo llega a determinadas conclusiones basadas en los data lakes. Asimismo, continuarán los esfuerzos hacia la democratización de los datos, para que estas poderosas herramientas sean accesibles a más personas dentro de la organización y así se integre aún más la toma de decisiones basada en datos y en IA en las operaciones diarias.
Hace algunos años, “más almacenamiento” era una necesidad generalizada en las empresas. Hoy, no solo se requiere mayor almacenamiento, sino soluciones de gestión de datos más inteligentes y ágiles. Los data lakes eliminan muchas barreras tradicionales para las analíticas impulsadas por IA y están preparados para gestionar el creciente volumen de datos que se genera de punta a punta en la organización.
Vea cómo las herramientas de data lake de Infor pueden capturar datos masivos no procesados en toda su empresa y así potenciar sus soluciones de analítica e IA de última generación.