Un data lake es un gigantesco almacén de información.

Sí, así como lo lees: aquí es donde puedes recopilar todo tipo de datos, ya sean en su estado original, datos semi-estructurados y datos estructurados.

Funciona como una base de datos colosal en constante crecimiento que registra absolutamente todo tipo de información en tiempo real. Y es perfecto para entornos empresariales y sus diferentes fuentes de información.

Los datos recopilados por el lago de datos pueden ser vitales para análisis profundos y sistemas complejos, especialmente cuando se trata de la toma de decisiones a nivel empresarial. Y si te interesa especializarte en la ciencia y la arquitectura de datos, esta herramienta es indispensable.

Considerando esto, hemos recopilado todo lo que tienes que saber para entender qué es un data lake, cómo funciona, cuándo tienes que utilizarlo y qué necesitas para crearlo en primer lugar.

¿Para qué se utiliza un data lake?

Antes que nada, tenemos que aclarar que el data lake no es un simple almacén de datos o una base de datos común.

Este repositorio de datos es más complejo, pero bien implementado, ofrece una perspectiva universal mucho más precisa para mayores cantidades de datos. Y además, puede servir como base para sistemas empresariales, procesando y aprovechando mayores cantidades de información.

Veamos 3 ejemplos de los data lakes:

1. Motores de búsqueda y redes sociales

Tanto los motores de búsqueda como las redes sociales –que también integran motores de búsqueda– manejan miles de millones de millones de interacciones de sus usuarios.

Los data lakes pueden manejar estas enormes cantidades de datos, registrar sus interacciones y, por medio de integraciones, personalizar su interfaz para satisfacer las necesidades de cada usuario en específico.

¿Para qué? Para brindarte recomendaciones publicitarias según tus likes. Para sugerirte listas de reproducción según tus reproducciones. Para brindarte contenido más on-point con el contenido que quieres consumir. 

Que no te quepa duda: las redes sociales y motores de búsqueda que usas en tu día a día pueden estar empleando los data lakes. 

2. IA

El data lake es un pilar fundamental en la ciencia de datos. Y la ciencia de datos es la columna vertebral del Machine Learning y el Deep Learning. Y estas son las bases de, así es, la inteligencia artificial.

Para ambos, Machine Learning y Deep Learning, hay que procesar enormes cantidades de datos, la mayoría de ellos sin estructura, y es aquí donde los data lakes entran en acción.

A partir de un data lake, puedes construir una amplia gama de sistemas para analizar, procesar, secuenciar y automatizar datos. Y así, usarlos para desarrollar un software robusto de inteligencia artificial.

Nota: aunque los data lakes son herramientas brutales, no existen estándares universales para su desarrollo. De hecho, su definición precisa datos todavía se debate entre los especialistas en datos. 

3. Telecomunicaciones

Desde luego que las empresas de telecomunicaciones utilizan los data lakes o sistemas basados en data lakes.

Las cadenas televisivas para medir –y aprovechar– sus ratings. Las compañías telefónicas para procesar los millones de datos con los que operan. Y así sucesivamente. 

¿Cuál es la diferencia entre un data lake y un data warehouse?

¿Data lake vs. Data warehouse?, ¿quién gana?

Ninguno, ambos sistemas están diseñados para diferentes instancias, pero se complementan bastante bien.

Los data warehouse o almacenes de datos funcionan como bases de datos para bases de datos. Estos reciben grandes cantidades de información ya procesada de forma periódica. En cambio, los data lakes nunca dejan de recibir información.

Por otra parte, los data lakes son más adecuados para revisar datos y aprovecharlos en tiempo real. Sin mencionar que la cantidad de datos que pueden almacenar es muy superior, por no decir ilimitada. 

Los data lakes no solo almacenan más datos, sino que pueden resguardar todo tipo de datos, procesados o no. Los lagos de datos pueden considerarse más ambiciosos y complejos, pero mucho más profundos y completos a la hora de recopilar información con fines empresariales.

¿Ya ves por qué le llaman «lago de datos»?

Además, como los data lakes pueden trabajar en tiempo real, son más versátiles a la hora de extraer y automatizar secuencias de datos y patrones estadísticos. 

Asimismo, los data lakes, a diferencia de los data warehouse, son escalables, bastante escalables, mientras que los almacenes de datos son estáticos. Estos últimos son más adecuados para transacciones, aplicaciones y entornos específicos.

El lago de datos puede seguir creciendo al mismo ritmo que la empresa. Y puede reconfigurar o reinventarse dependiendo de las necesidades de la empresa y sus procesos de manejos de datos. 

Y la mejor parte: el data lake puede sincronizarse con data warehouses y sus respectivas bases de datos. 

En pocas palabras, el data lake equivale a una matriz de inteligencia empresarial extremadamente potente, versátil y escalable. 

8 Razones por las que necesitas un Data Lake

Existen varias razones por las que una empresa puede querer usar un data lake. Algunas de ellas son:

1. Escalabilidad total: como sistema escalable, no solo puede manejar enormes cantidades de información, sino que puedes incrementarlas paulatinamente.

2. Flexibilidad: como mencionábamos, el data lake puede almacenar cualquier tipo de datos, estructurados o no estructurados, y puedes usar una amplia gama de tecnologías para analizarlos, procesarlos, explotarlos y demás.

3. Reducción de costes: el data lake puede ser más rentable que el almacenamiento de datos en bases de datos tradicionales o data warehouses, ya que puedes mantener los datos en su estado original y no necesitas transformarlos previamente.

4. Análisis de datos avanzados: o en otras palabras, el análisis de datos multiplicado a la potencia, lo que también multiplica el potencial de los modelos empresariales.

5. Compatibilidad: puedes sincronizar el data lake con Python, R, y SQL, los tres lenguajes de ciencia de datos preferidos de la actualidad. Además, puedes integrar funciones basadas en estos lenguajes. 

6. Tiempo real: procesamiento y análisis de datos en tiempo real, excepcional para aplicaciones en línea y sistemas de monitoreo, entre otros casos.

7. Innovación: este modelo es un catalizador a la hora de explorar nuevas formas de analizar y utilizar datos para crear nuevos productos, servicios y modelos de negocio.

8. Automatización: en conjunto con herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, puede permitir la automatización de procesos de análisis y toma de decisiones.

Desde luego, los data lakes se encuentran entre los servicios de Business Intelligence más cotizados hoy en día. 

Los desafíos de los data lakes

Aunque los data lakes son invaluables, están lejos de ser perfectos y acarrean numerosas consideraciones. 

• Complejidad: no existen estándares universales para la creación de data lakes, y la propia definición. Además, aunque representa bastantes ahorros a largo plazo, este sistema puede resultar costoso y difícil de desarrollar y mantener.

• Escalabilidad: los data lakes pueden llegar a crecer a ritmos astronómicos, por lo que sin un sistema robusto y bien manejado, pueden volverse difíciles de monitorear y administrar. 

• Organización: un crecimiento desmedido del data lake va de la mano con un gran número de integraciones y modificaciones constantes. Unificar estos procesos se hace más difícil conforme el lago sigue escalando.

• Seguridad: los data lakes son seguros, pero albergan un sinfín de datos potencialmente riesgosos para sus empresas –dependiendo de su construcción, pueden albergar absolutamente todos los datos de la empresa en sí–. Por tanto, necesita estándares de seguridad muy sofisticados.

Ahora bien, todas las tecnologías vanguardistas involucran desafíos y consideraciones. Pero en este caso, las recompensas de un data lake bien implementado son abrumadoras en comparación.

3 Herramientas para data lakes

La oferta de servicios y herramientas para la creación de data lakes sigue y sigue creciendo. Pero para facilitarte las cosas, hemos reunido los más demandados a continuación:

1. Azure Data Lake Storage

Azure es la rama de Microsoft especializada en los servicios de análisis y arquitectura de datos. Y es uno de los servicios preferidos por los ingenieros y arquitectos de datos, tanto para data lakes como data warehouses.

2. AWS Lake Formation

Este es el servicio ofrecido por Amazon dentro de Amazon Web Services (AWS) y es uno de los más completos existentes en el mercado. Sin mencionar que puede sincronizarse con los otros servicios de Amazon directamente, tales como Amazon Redshift y S3.

3. Snowflake

Snowflake no solo ofrece todas las herramientas necesarias para desarrollar un data lake, sino para crear lo que ellos llaman un «data lake house» una versión más avanzada y ambiciosa de los lagos de datos.

Y si querías probar otras herramientas o ir un paso más allá y diversificar tu repertorio de tecnologías, estas herramientas te pueden servir:

• Infor Data Lake.

• Google Cloud.

• Databricks.

• Qubole.

• Snowflake.

• Trino.

• Spark.

Desde luego, para aprovechar bien estas herramientas, tienes adquirir conocimientos sólidos en análisis y ciencia de datos.

Para empezar, te recomendamos familiarizarte con SQL, Python y R. No solo son los lenguajes más utilizados, sino que son considerablemente fáciles de aprender en comparación a otras herramientas más avanzadas, especialmente Python.

Los data lakes, aunque complejos, son de los sistemas más poderosos de la Inteligencia de Negocios. Por lo que si buscas especializarte en la ciencia de datos, estos deben formar parte de tu repertorio sí o sí.

No cabe duda de que estos términos son digeribles si te los explicamos con todas las señales tal y como lo acabamos de hacer. 

Ahora es tu turno de que nos dejes saber qué opinas acerca del data lake, como siempre, te invitamos a hacerlo desde la caja de comentarios: