¿Por qué los lagos de datos llegan más lejos que los almacenes de datos?

El uso del big data es algo cada vez más extendido en muchas industrias. La banca, la salud o el retail o la publicidad trabajan con datos masivos con el objetivo de optimizar sus negocios y estrategias. Un modelo cada vez más extendido y que poco a poco se ha ido perfeccionando. Fruto de ello han surgido diversas soluciones tecnológicas como los lagos de datos. ¿Qué son? ¿Qué beneficios tienen? ¿Son lo mismo que los almacenes de datos?

Cuando se habla de un lago de datos o data lake se hace referencia, simplemente, a un repositorio de datos. En él se recopilan datos sin necesidad de haber sido tratados previamente. Es decir, se trata de guardar la materia prima, la data original sin ningún tipo de filtro. 

Este concepto puede parecer muy parecido al del almacén de datos o data warehouse. Pero entre ambos existen algunas diferencias significativas. Por ejemplo, en el lago de datos, la información todavía no ha recibido ningún tipo de tratamiento y en el almacén de datos sí. Como consecuencia de esto, los data lakes soportan cualquier tipo de datos, algo que no sucede en los data warehouses. 

¿Cuáles son los componentes principales de un lago de datos? 

La arquitectura de los lagos de datos, tal y como explican desde el blog OpenMind de BBVA, tiene cinco componentes clave: 

• Ingesta de datos. Estos sistemas extraen los datos de diversas fuentes. Son flexibles para así ajustarse en diferentes modos y, con ello, admitir cualquier tipo de dato proveniente de la fuente que sea. 
• Almacenamiento de datos. Los data lakes son capaces de alojar datos que no han sido procesados ni tratados. Además, también pueden soportar sistemas de cifrado y compresión manteniendo su eficiencia a nivel de costes. 
• Seguridad de datos. Ser un entorno seguro también es una de las características definitorias de un lago de datos. Por ello, utilizan sistemas de autenticación, autorización multi-factor, protección de datos o niveles de acceso basados en roles, entre otros. 
• Análisis de datos. Además de guardar los datos, también ofrecen la posibilidad de analizar toda esta información y desarrollar un aprendizaje automático que permita extraer insights y transferir los datos examinados. 
• Gobierno de datos. Todo el trabajo que se realiza con datos debe simplificarse con el objetivo de garantizar una calidad suficiente para su utilización. 

Las siete ventajas de introducir un data lake en la estructura de la empresa

Trabajar con estos lagos de datos no sólo suponen un avance en comparación con los almacenes de datos sino que, además, también ofrecen algunas ventajas específicas. PowerData, en su ebook Data lake: superando las limitaciones del data warehouse, apuntan siete beneficios de los lagos de datos: 

• Otorgan capacidad para acceder a los datos a alta velocidad. Los lagos de datos tienen pocos límites (o ninguno) en cuanto a la cantidad de data que pueden alojar. Y no solo eso, sino que, además, también dan la posibilidad de trabajar con ellos a gran velocidad. 
• Escalabilidad. Este tipo de estructuras tienen una capacidad de almacenamiento creciente cuyo funcionamiento tiende a optimizarse a medida que crece el volumen de datos. 
• Se adaptan a las necesidades de cada compañía. Los data lakes son muy flexibles. Una cualidad que les permite que el modelado de los datos pueda retrasarse hasta que se aproxime el momento de utilizarlo.
• Facilidad para trabajar con distintas fuentes de datos. En este tipo de repositorios no existen restricciones vinculadas al origen o la fuente de los datos. 
• Es más eficiente. Por su propia naturaleza, los data lakes requieren mucho menos tiempo para realizar cada consulta y, con ello, consumen menos recursos. 
• Permiten hacer una analítica avanzada más coherente. Los lagos de datos no solo ponen a disposición de las empresas grandes cantidades de datos. Aparte de esto, ofrecen algoritmos de aprendizaje que permiten reconocer elementos de interés que mejorarán la analítica en tiempo real.  
• Ahorro. La forma de funcionar de los data lakes se basa en Hadoop. Este término hace referencia a un software de código abierto que está diseñado para ser utilizado con un coste reducido.

En definitiva, parece que este tipo de repositorios, con todas sus ventajas, han llegado para quedarse y solo es cuestión de tiempo que se conviertan en un pilar más dentro de las organizaciones que trabajan con volúmenes grandes de datos. 

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