¿Por qué tu empresa debe disponer de un Data Lake?
En artículos anteriores hablábamos del famoso Data Lake , un repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Gracias a los lagos de datos se pueden almacenar éstos según entran en la BBDD, sin tener que estructurarlos primero, y ejecutar diferentes tipos de análisis (desde cuadros de mando y visualizaciones hasta grandes procesamientos de datos, análisis en tiempo real o Machine Learning para la toma de decisiones).
Para entender bien por qué los lagos de datos son los candidatos ideales para albergar Big Data, es crucial entender antes en qué se diferencian de los almacenes de datos.
Diferencias entre un almacén de datos y un Data Lake
Probablemente la única similitud entre un almacén de datos (Data Warehouse) y un lago de datos es el hecho de que ambos son repositorios de datos. Veamos ahora algunas de las principales diferencias:
Los almacenes de datos dependen de datos estructurados y limpios, mientras que los lagos de datos dejan que los datos descansen en su forma cruda y natural.
En la mayoría de los casos, los almacenes de datos hacen uso de datos altamente estructurados, mientras que los lagos de datos están diseñados de tal manera que admiten todo tipo de datos.
A su vez, en los lagos de datos se almacenan todos los datos que pueden ser analizados en el futuro. Dado que el almacenamiento es limitado, en un almacén de datos se eliminan los datos irrelevantes.
En relación con los puntos anteriores, es evidente que la escala entre un almacén de datos y un Data Lake es muy diferente. Un lago de datos debe ser altamente escalable, pues admite todo tipo de datos y los almacena aunque no sean de uso inmediato.
Otra diferencia clave es que la exigente gestión que requieren los almacenes de datos implica que son muy caros de mantener en comparación con los lagos de datos, que son mucho más económicos.
Retos que presenta poseer un Data Lake
Hemos dicho que los Data Lakes son escalables, rápidos de cargar y flexibles. Sin embargo, no dejan de tener un coste considerable.
La ingesta de datos no estructurados requiere una gobernanza de los datos que garantice que se están examinando los correctos. Y es que poseer datos sin limpiar y sin organizar no es una opción para tu empresa, pues podrías acabar metiéndote en un pantano de datos: un fenómeno que se produce cuando los lagos de datos se deterioran y la información es completamente inaccesible para los usuarios finales.
La seguridad de los datos es siempre un asunto que hay que mantener bajo control.
Una de las principales soluciones es garantizar que sólo las personas adecuadas tengan acceso a los datos sensibles que se cargan en el lago.
Pero entonces, ¿por qué es importante contar con un Data Lake en mi empresa?
Un lago de datos puede ingerir rápidamente todo tipo de datos nuevos, al tiempo que proporciona acceso, exploración y visualización de autoservicio. Con este sistema, las empresas son capaces de ver y responder a la nueva información más rápidamente, además de tener acceso a datos que no podían obtener en el pasado.
Muchas compañías llevan tiempo deseando poder realizar exploraciones orientadas al descubrimiento, análisis avanzados e informes. Un Data Lake proporciona rápidamente la escala y la diversidad de datos necesaria para ello.
Aunque normalmente se utiliza para almacenar datos en bruto, los lagos de datos también pueden almacenar algunos de los datos intermedios o totalmente transformados, reestructurados o agregados producidos por un almacén de datos y sus procesos posteriores. Esto se hace a menudo para reducir el tiempo que los científicos de datos deben dedicar a las tareas comunes de preparación de datos.
A su vez, el mismo enfoque se utiliza a veces para ocultar o anonimizar la información personal identificable u otros datos sensibles que no son necesarios para el análisis. Esto ayuda a las empresas a cumplir con las políticas de seguridad y privacidad de los datos.
