Data lake: cómo este entorno de datos puede traer beneficios a cualquier organización

11 de Abril de 2022

¿Quiere agilizar la toma de decisiones estratégicas, desarrollar medidas y soluciones más eficientes y aumentar la rentabilidad de su negocio? ¡Quizá haya llegado el momento de invertir en una herramienta de Data Lake!

Las organizaciones que superan su competencia, añaden valor empresarial apostando en la calidad y seguridad de sus datos. De hecho, el alcance de esta ventaja competitiva permite incrementar el desempeño orgánico de los ingresos.

Si le interesa este tema y desea descubrir detalles sobre la esencia del Data Lake, le invitamos a que continúe leyendo nuestro contenido.

En sus líneas, encontrará abundante información sobre la herramienta y accederá a una guía para implementarla maximizando su desempeño y beneficios.

¡Adelante!

¿Qué es un Data Lake?

Un Data Lake es un espacio con un gran potencial de almacenamiento de datos, capaz de abarcar todo tipo de información, tanto estructurada como no estructurada e independiente de su escala.

Dicho de otra forma, consiste en un repositorio en el que se puede almacenar los datos como se encuentran, sin demandar su estructuración previa. Por ello, es un espacio que viabiliza la ejecución de diferentes tipos de análisis incluyendo desde visualizaciones y paneles hasta procesamientos de big data, machine learning y análisis en tiempo real.

Como centraliza la información, el recurso permite que las empresas organicen sus datos de modo que los profesionales puedan accederlos y analizarlos rápidamente, generando así valiosos insights para la toma de decisiones en diferentes esferas corporativas.

¿Cuáles son los principales beneficios de este entorno para las organizaciones?

En líneas generales, podemos decir que los Data Lake permiten aprovechar más datos en menos tiempo, independientemente de la fuente.

Asimismo, estas herramientas orientan a los usuarios a colaborar, analizar y verificar los datos de diferentes maneras confluyendo en una toma de decisiones más rápida y eficiente. 

A continuación, le brindamos los beneficios más interesantes de este tipo de solución de almacenamiento de datos:

Almacenamiento de un gran volumen de datos

Como el Data Lake es capaz de guardar datos estructurados y no estructurados de diferentes fuentes, puede acumular un volumen inmenso de información. Además del potencial de almacenamiento, este recurso puede promover el flujo informativo siguiendo un ritmo extremadamente rápido.

Flexibilidad acorde con las demandas

Además de derivar de múltiples fuentes, la información disponible en el Data Lake puede proveer respuestas a un sinfín de cuestiones. Esto es el reflejo del almacenamiento mixto de datos con y sin estructura. 

Así pues, el Data Lake promueve una mejora en la visión estratégica del negocio.

Fácil acceso

Generalmente, los warehouses quedan aislados en las organizaciones por lo que su acceso se restringe a un grupo específico de profesionales. Esto es importante por cuestiones de seguridad, sin embargo, minimiza el potencial de aprovechamiento de la información.

Las herramientas de Data Lake surgen como una alternativa más accesible, puesto que permiten compartir la información entre muchos usuarios sin la necesidad de que el equipo de TI intervenga en el proceso.

Incluso, sus datos pueden agruparse mediante la adopción de criterios como temas y objetivos.

Nuevas oportunidades

En virtud de su gran capacidad de almacenamiento, permite cruzar datos y contenidos que hasta el momento, no hayan sido analizados. Por lo cual, crea la oportunidad de generar insights completamente nuevos.

Reducción de la inversión

Como deja los datos disponibles y no exige el tratamiento previo de los datos, no solo configura una solución más económica, sino que también es una herramienta potencialmente rentable, en especial, si la comparamos con la alternativa data warehouse.

¿Cuáles son las herramientas de almacenaje Data Lake más populares?

Como has visto, un Data Lake es una plataforma basada en una arquitectura plana que permite almacenar datos en bruto hasta que se manifieste la necesidad de procesarlos y almacenarlos.

En las próximas líneas, encontrarás una lista con las 3 herramientas más aclamadas del mercado:

1. Azure Synapse

Versión renovada de Azure SQL Data Warehouse e integrada a Apache Spark, la plataforma de Cloud Computing permite reunir el almacenaje y el análisis de datos en apenas un servicio.

Su cómoda interfaz web permite procesar los datos mediante la utilización de scripts SQL combinado de una dinámica de consulta SQL bajo demanda.

2. Snowflake

Usada para el almacenamiento, ciencia e ingeniería de datos, así como para el desarrollo de aplicaciones, la robusta plataforma promueve la seguridad de la información al paso que ejecuta varias mecánicas de trabajo analíticas. 

Asimismo, al trabajar con diferentes servicios cloud públicos, garantiza una experiencia perfecta.

3. Amazon Redshift

Este servicio de Amazon consiste en una solución de almacenamiento con gran poder de escalabilidad. 

Con una interfaz SQL que le permite aprovechar las funciones y ventajas del ecosistema AWS, esta herramienta minimiza el tiempo de carga a través de la utilización de una arquitectura de procesamiento masivo dispuesto en paralelo distribuyendo las queries entre los diferentes nodos

¿Cómo utilizar este recurso?

No podíamos finalizar este artículo sin brindarte una guía con los pasos necesarios para introducir el Data Lake en una empresa: 

1. Selecciona el proveedor

En primer lugar, debes investigar profundamente la reputación de las empresas proveedoras de soluciones Data Lake en el mercado verificando su nivel de cumplimiento, seguridad de la plataforma y soporte ante inconsistencias y problemas técnicos.

2. Detecta el origen de los datos

Identificar el origen de los datos es indispensable para integrar las fuentes con la solución elegida para el almacenamiento de los datos.

Además, conocer la fuente es importante para definir si deben limpiarse antes de guardarlos o necesitan únicamente transportarse para el Data Lake

3. Automatiza los procesos

Debemos asegurar que la transición de los datos entre el mecanismo actual de almacenamiento y el Data Lake sea eficiente. La mejor forma de garantizar un proceso tranquilo y sin inconvenientes es apostando en su automatización.

Más allá de promover la seguridad de los datos a lo largo de su “viaje”, esta medida también evita ocupar muchos miembros del equipo, por lo tanto, favorece la productividad reduciendo la carga de actividades manuales.

4. Preocúpate con el Gobierno de Datos

Luego de incorporar y configurar la herramienta de Data Lake, así como transmitir los datos, es hora de verificar su nivel de seguridad y accesibilidad. O sea, la eficiencia de la solución depende mayoritariamente de su nivel de practicidad.

Además de poner atención en las particularidades y en la política de la empresa inherente a la Gobernanza de Datos, es fundamental tener en mente las leyes que rigen la administración de los datos como la Ley de Protección de los Datos Personales o Hábeas Data.

¡Esto ha sido todo!

Esperamos que este post haya sido útil para ahondar sus conocimientos sobre el Data Lake y entender cuán efectivo puede ser para las organizaciones que lidian a diario con un inmenso flujo de datos.

Aproveche la visita al blog para ampliar sus conocimientos sobre la protección de los datos leyendo el artículo: “¿Cómo crear una política de privacidad que garantice la seguridad de la información?”.