Uno de los mayores problemas a los que ha de hacer frente las organizaciones hoy es el almacenamiento de los datos. El crecimiento de la información es imparable y extraer el valor que hay oculto en ella requiere de herramientas pero también de nuevos sistemas de almacenamiento para organizar mejor los datos y organizarlos. Hoy todos los datos son valiosos, por lo tanto una buena conservación puede otorgar ventaja competitiva para cualquier estrategia en el futuro.

Bajo esta realidad surge el llamado Lago de Datos o Data Lake que supone para muchos resolver los problemas típicos de un almacén de datos, cuando estos son de gran volumen y variedad.

Qué es un Data Lake

Los llamados Data Lake no son más que un repositorio de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos en bruto, en su formato original. Hablamos tanto de datos estructurados, como no estructurados y semiestructurados que se guardan sin ningún procesamiento, siendo éste su distintivo.

Lo que verdaderamente define a estos Lagos de Datos frente a  alternativas más tradicionales (Data Warehouse y Data Mart) es que no llegan a estructurarse hasta que la propia organización lo necesita, permaneciendo hasta su uso inalterables bajo una arquitectura plana.

Es, por tanto, un depósito de información con estructura variable, de fácil acceso que está disponible en todo momento y en tiempo real, en su formato original, que permite realizar análisis más complejos y predictivos, estando normalmente asociado a Hadoop y cada vez más a Spark.

Se trata de otra alternativa al almacenamiento de datos que va camino de convertirse en la futura generación de sistemas de almacenamiento al propiciar ese soporte capaz de almacenar todos los tipos de datos existentes en un mismo lugar sin necesidad de procesarlos, pudiéndose reconfigurar a medida de las necesidades, frente al tradicional Data Warehouse.

Diferencias del Data Warehouse frente al Data Lake

El Data Warehouse está soportado por bases de datos relacionales que soportan datos estructurados, organizados y procesados, frente al Lago de datos cuya estructura es más flexible y menos rígida.

En realidad el Data Warehouse es el paso natural para almacenar datos donde éstos son sometidos a procesos antes de ser guardados, basándose en tecnología de datos que solo pueden almacenar datos estructurados y coherentes a los que previamente se le ha dado formato y estructura: es decir, han sido previamente modelados.

El problema surge cuando las necesidades cambian y los datos crecen. Por ejemplo hay datos que hoy pueden carecer aparentemente de utilidad en la empresa pero dentro de unos años sí pueden ser necesarios y el Data Lake da respuesta a esa creciente realidad de conservación, propiciando un acceso más ágil a distintas fuentes y formatos, permitiendo mayores consultas.

Las principales ventajas del Data Lake son:

  • No descarta nada. Conserva todo tipo de datos: Datos estructurados, semiestructurados o no estructurados y en cualquier formato.
  • Propicia insights más detallados y rápidos
  • Más facilidad para adaptarse a los cambios y actualizar el sistema de datos.
  • Acceso más inmediato a la información.

En realidad el Data Warehouse y Data Lake son complementarios para la gestión de los datos. El primero facilita la interacción del usuario de negocio medio, mientras que el segundo es una herramienta idónea para perfiles de organización más técnicos que quiere sacar más ventajas del análisis de información.

Su instalación es algo más compleja y no es una tarea sencilla, ya que requiere conocimientos avanzados para sacar valor a la información aunque te permitirá, eso sí, trabajar con un mayor grado de precisión, estableciendo análisis más avanzados.

En cualquier caso, saber qué datos necesitas realmente almacenar es siempre el paso previo para que tu estrategia de Business Intelligence sea exitosa.

Consúltanos, en Prometeus Global Solutions te ayudamos a conectar tus datos de forma fácil y sencilla. Nos encargamos de todo.