Data Lake: En qué consiste y cuáles son sus ventajas

Si eres un experto en almacenamiento y datos, seguramente este artículo no te va a aportar mucha información. Pero si por el contrario has oído hablar del concepto Data Lake y quieres conocer qué es y qué beneficios puede aportar a tu empresa, te ofrecemos algunos datos.

Data Lake, como su propio nombre indica, es un lago donde se almacenan todos los datos de una compañía o empresa, tanto si están estructurados, desestructurados o semi-estructurados. Se acumulan de forma original, plana o en bruto, sin ningún tipo de procesamiento (raw data). La información que se almacena procede de una gran variedad de orígenes, por lo que guarda datos de todo tipo: bases de datos, documentos ofimáticos, registros de servidores, recursos extraídos de Internet, redes sociales, textos, imágenes etc. con el objetivo de ser estudiados y analizados posteriormente.

Las organizaciones o las empresas vierten los datos en estos almacenes o lagos y los recuperan cuando son necesarios. Es en ese momento cuando se ordenan y se diseña una estructura de análisis propiamente dicho. Así pues, Data Lake es un almacenamiento de bajo coste y el acceso a la información original es directo al disponer de todos los datos en bruto.

Big Data y Data Lake

Seguramente hayas relacionado este término con el concepto Big Data. Una estructura con la que recoges la información procedente de diversas fuentes, para posteriormente filtrarla, organizarla, almacenarla y ser analizada con un objetivo concreto y definido. Se trata de crear un formato estructurado para analizar y cruzar grandes cantidades de datos e información y obtener así un resultado o conocimiento concreto en tiempo real.

En el Data Lake recoges la información y la almacenas, pero no la ordenas, ni la filtras ni la organizas, es decir, no alteras el original, por lo que te será útil siempre que quieras, independientemente de que cambie el objetivo u objeto de análisis.

Una vez que se pone en marcha el análisis de la información se pueden realizar muchas acciones, como estrategias de marketing, detectar nuevos patrones de consumo,  políticas de ventas, nuevas oportunidades de negocio, análisis científicos, estudios, predicciones, informes, evoluciones y un largo etcétera.

Crecimiento masivo de datos

A lo mejor tu empresa u organización no es, por el momento, muy experta en el Business Intelligence (BI), pero lo más seguro es que sí hayas escuchado el concepto Data Lake o en cualquier caso experimentes día a día los problemas y desafíos a los que nos enfrentamos con el crecimiento masivo de datos. La información es poder y es valor, por lo que no hay que dejarla escapar. Sin embargo, hay que buscar la manera más eficiente de almacenar y procesar estos grandes volúmenes de información.

En la era digital y tecnológica en la que nos encontramos la cuestión no solo implica el crecimiento desproporcionado de la información, qué hacemos con ella y cómo la gestionamos y organizamos para no desperdiciarla, sino que todos los datos pueden resultarnos valiosos en algún momento. Datos que hoy pueden carecer de utilidad para tu empresa o estrategia de negocio pueden tenerlos en el futuro, por lo que si no se usa o se gestiona bien este conocimiento estás perdiendo valor.

La información es valor

Por esta razón, las grandes empresas deciden conservar todos los datos que generan sus diferentes fuentes de información y resulta esencial la capacidad de captarlos, almacenarlos, gestionarlos y organizarlos. Se trata de apostar por un almacenamiento de todos los tipos de datos de forma indefinida.

Por ejemplo, si tienes una cadena de supermercado y dispones de una infraestructura de datos, puedes utilizar esta información almacenada para desarrollar estrategias de marketing. Puedes detectar las preferencias o predilecciones de tus consumidores, cuál son los productos que más consumen o cuándo hay disminución de compras, y en función de estas informaciones se puede extraer cuál es el momento óptimo para realizar promociones o qué ofertar.

Otro ejemplo. Si tienes una compañía aseguradora puedes almacenar datos o informaciones, procedentes de las redes sociales, de usuarios descontentos con sus compañías de seguros y lanzar ofertas a dichos clientes con precios más competitivos o con rebajas.

Finalmente, en el caso de un hospital, almacenar datos médicos e historiales de los pacientes puede ayudar a elaborar no solo investigaciones, sino informes sobre alguna enfermedad concreta, qué es lo que más se contagia y perfil de afectados, momento en el que se producen brotes, medicamentos más recetados y su repercusión o efectos derivados etc.

Características del Data Lake:

• No desecha ningún dato

El Data Lake almacena y conserva todos los datos e información que le llegan sin tener en cuenta su estructura y su fuente original. Lo guarda sin procesamiento, sin transformación y por supuesto sin descartar o desechar nada. Se trata de acumular las informaciones que pueden ser vitales en este momento pero también los datos que pueden ser útiles en un futuro. Solo se transforman o analizan en el momento en el que sea necesario.

• Flexible y rápido en los cambios

La flexibilidad y la facilidad para adaptarse a los cambios son características del Data Lake. Hay que tener en cuenta que cuando se crea un almacén de datos, para desarrollar Big Data se emplea mucho tiempo determinando una estructura antes de guardar los datos. De esta manera, la empresa establece un marco analítico previo: qué va a querer hacer con los datos antes de cargarlos en la base de datos, analiza el posible origen y las fuentes de información de las que obtener datos y establece qué informaciones se van a utilizar y cuáles se van a descartar.

El objetivo de este proceso es obtener resultados muy concretos y estructurados que sean válidos para reflejarse en informes y tomar decisiones. Así pues, si alguno de los datos almacenados no es válido o no responde a las preguntas objeto de estudio se eliminan y se conserva el espacio.

Por el contrario, el Data Lake, que almacena, soporta, abarca todo tipo de datos y en su formato original, permite adaptarse a cualquier análisis, en cualquier momento y con más detalles. En el lago de datos se aplica un proceso de transformación cuando se quieren usar los datos y no antes. El usuario puede usar los datos almacenados como mejor le parezca, cuando quiera y las veces que necesite.

• Para todo tipo de perfiles:

Data Lake es útil para todo tipo de usuarios. Es ideal para aquellos que se inclinan o necesitan una visión más estructurada y medida de los datos, con resultados claros, fáciles de usar, y sobre todo, que respondan a preguntas concretas reflejadas posteriormente en informes o métricas.

Es igualmente válido para los usuarios que quieran un análisis mayor sobre los datos seleccionados y almacenados. En este caso, estos perfiles vuelven al origen de la información para recuperar datos que inicialmente no se han incorporado al almacén. Finalmente, el Data Lake es esencial para todos aquellos que necesitan conservar toda la información en bruto y apuesten por un análisis profundo, que irá cambiando en función de la investigación, de las necesidades y de las preguntas que quieran satisfacer.

Pon en marcha tu estrategia

Toda información es importante para las empresas, no solo en lo relativo a tu marca o con posibles oportunidades de evolucionar, sino que en el terreno del marketing te permite conocer patrones y perfiles de los usuarios. Gracias a un buen análisis de los datos puedes llevar a cabo cualquier estrategia u objetivo que te permita seguir creciendo y mejorar.

De esta manera,  es importante plantearse los beneficios que puede reportarte disponer e invertir en un Data Lake, con fácil acceso ante grandes cantidades de datos, siendo un almacenamiento más económico y que te permite múltiples procesos de análisis y resultados siempre que lo necesites. No obstante, y aunque todos los servicios de Data Lake no son iguales y variarán en función de las necesidades que posea tu empresa y del proveedor del servicio, aconsejamos apostar siempre por la seguridad y la privacidad.