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Tu empresa no puede aprovechar el Big Data si no dispone de un Lago de Datos

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Tu empresa no puede aprovechar el Big Data si no dispone de un Lago de Datos

El Big Data se ha convertido en un requisito esencial para las empresas que buscan aprovechar su potencial de negocio. Hoy en día, tanto grandes como pequeñas empresas disfrutan de una mayor rentabilidad y ventaja competitiva gracias a la gestión y el análisis de enormes volúmenes de datos no estructurados. Sin embargo, muchas organizaciones se están dado cuenta de que necesitan una Arquitectura de Datos  4.0. para pasar al siguiente nivel. Dicha necesidad ha dado lugar a la aparición de los Lagos de Datos, más conocidos como Data Lakes.

 

Un Data Lake es 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).

 

Por lo general, los Data Lakes se configuran en un clúster de hardware de consumo económico y escalable, lo que permite almacenar los datos en éste sin tener que preocuparse por la capacidad de almacenamiento. Estos clústeres pueden existir de manera local o en la nube.

 

¿Por qué utilizar un Data Lake en lugar de un almacén de datos “como los de toda la vida”?

 

En los Data Lakes se suelen almacenar conjuntos de datos que pueden incluir una combinación de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Estos entornos no se adaptan bien a las bases de datos relacionales en las que se basan la mayoría de los almacenes de datos convencionales.

 

Los sistemas relacionales requieren un esquema rígido para los datos, lo que normalmente los limita a almacenar datos estructurados. Sin embargo, los Data Lakes admiten varios esquemas y no requieren que se defina ninguno por adelantado, permitiendo manejar diferentes tipos de datos en formatos separados.

 

Y es que realmente, los Lagos de Datos son una pieza clave para la arquitectura de datos de muchas organizaciones. Normalmente, las empresas los utilizan como plataforma para el análisis de Big Data y otras aplicaciones de ciencia de datos que requieren grandes volúmenes de datos y que implican técnicas de análisis avanzadas, como la minería de datos, el modelado predictivo y el aprendizaje automático.

 

Gracias a los Data Lakes, es posible disponer de una ubicación central para que los Data Science y los Data Analyst preparen y analicen los datos más relevantes, haciendo el proceso mucho más sencillo.

 

¿Cuáles son las ventajas de disponer de un Data Lake?

 

Los Lagos de Datos ayudan a las organizaciones a gestionar las operaciones empresariales de forma más eficaz, así como a identificar tendencias y nuevas oportunidades de negocio. Por ejemplo, una empresa puede utilizar modelos predictivos sobre el comportamiento de compra de los clientes para mejorar sus campañas de publicidad y marketing online. Utilizar la analítica en el Data Lake también puede ayudar a prevenir riesgos, detener fraudes e incluso facilitar el mantenimiento de tus equipos.

 

Al igual que los almacenes de datos convencionales, estos también ayudan a romper los silos de datos mediante la combinación de conjuntos de datos de diferentes sistemas en un único repositorio, proporcionando a tu equipo de trabajadores una visión completa de los datos disponibles y simplificando el proceso de búsqueda de datos relevantes.

 

Algunas de las ventajas más significativas de contar con un Lago de Datos en tu negocio son:

 

  • Su implementación, por lo general, no es cara ya que muchas tecnologías utilizadas para construirlo son de código abierto y puede instalarse en un hardware de bajo coste.
  • Permite a los científicos de datos y a otros usuarios crear modelos de datos, aplicaciones analíticas y consultas sobre la marcha.
  • Ofrece la posibilidad de utilizar varios métodos de análisis, como el modelado predictivo, el Machine Learning, el análisis estadístico, la minería de textos, el análisis en tiempo real y las consultas SQL.

 

El Big Data consiste en reunir todas las fuentes de datos diversas que tiene tu organización. Los silos de datos (conjuntos de datos aislados de los demás sistemas de la empresa) impiden que se integren múltiples conjuntos de datos que, cuando se combinan, pueden generar conocimientos útiles para el crecimiento del valor empresarial.

 

Contar con un Data Lake hará que los datos de tu organización procedentes de diferentes fuentes sean accesibles a varios usuarios finales (analistas de negocio, ingenieros de datos, científicos de datos, gestores de productos, ejecutivos, etc.), lo que permitirá que todos ellos se nutran de los conocimientos generados.