Lago de datos 101

El lago de datos es un concepto de gran actualidad, y muchas empresas están construyendo o planeando construir sus propios lagos de datos. Sin embargo, antes de planificar y construir un lago de datos, es importante aclarar qué es, por qué lo necesitamos, cuál es su valor y cuáles son sus escenarios de aplicación. En este artículo, intentaremos responder a estas preguntas para que pueda comprenderlo mejor.

¿Qué es un lago de datos?

¿Qué es un lago de datos?

Un lago de datos es un repositorio centralizado para almacenar, procesar y proteger grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Puede almacenar datos en su formato nativo y gestionar cualquier formato de conversión, independientemente de las limitaciones de tamaño.

Proporciona una plataforma escalable y segura que permite a las empresas ingerir cualquier dato de cualquier sistema, a cualquier velocidad, desde sistemas informáticos locales, en la nube o de borde, almacenar cualquier tipo o cantidad de datos con total fidelidad, procesar datos en tiempo real o por lotes y analizar datos utilizando SQL, Python, R o cualquier otro lenguaje, datos de terceros o aplicación de análisis.

¿Por qué lo necesitamos?

Las organizaciones que generen valor comercial a partir de los datos superarán a sus competidores. Una encuesta de Aberdeen muestra que las organizaciones que implementan lagos de datos superan a empresas comparables en crecimiento orgánico de ingresos en un 91% (TP2T). Estos líderes habilitan nuevos tipos de análisis, como el aprendizaje automático a partir de nuevas fuentes como archivos de registro, datos de flujos de clics, redes sociales y dispositivos conectados a internet almacenados en lagos de datos. Esto les ayuda a identificar y responder a las oportunidades de crecimiento empresarial con mayor rapidez, atrayendo y fidelizando clientes, aumentando la productividad, manteniendo proactivamente los equipos y tomando decisiones informadas.

¿Cual es su valor?

Por un lado, permite integrar diferentes tipos de datos. Por otro lado, su valor reside en que el análisis de datos puede realizarse sin un modelo predefinido. Las arquitecturas de big data actuales son escalables y ofrecen a los usuarios cada vez más análisis en tiempo real. Hoy, antes de que se eliminen la inteligencia empresarial (BI) y los almacenes de datos, el análisis de big data y los lagos de big data están evolucionando hacia más servicios inteligentes en tiempo real que facilitan la toma de decisiones en tiempo real.

¿Cómo beneficia a las empresas?

PrimeroCuenta con funciones más potentes para la extracción de valor de los datos. En la implementación de procesos de autorización y auditoría detallados, como el análisis de datos, el aprendizaje automático, el acceso y la gestión de datos, el valor de los lagos de datos es más incisivo.

Segundo, Se elimina el fenómeno de los silos de datos. No hay restricciones en el tipo de formato de datos, y todos los datos pueden fluir al lago de datos. Una vez generados los datos del usuario, estos se almacenan directamente en el lago de datos según su contenido y atributos originales, sin necesidad de procesarlos ni estructurarlos antes de que fluyan al lago de datos.

El tercero Su objetivo es satisfacer la expansión elástica del almacenamiento de datos a gran escala de los usuarios. Admite tipos de datos complejos para los usuarios actuales, incluyendo datos estructurados como tablas en bases de datos relacionales, datos semiestructurados como CSV, JSON, XML, registros, etc., y datos no estructurados como correos electrónicos, documentos, PDF, gráficos, audio, vídeo, etc. Los lagos de datos permiten implementar almacenamiento a gran escala a nivel de PB y EB.

CuatroSe logra la separación de la computación y el almacenamiento. En vista de la dirección general del futuro reconocida por la industria, la arquitectura de separación de almacenamiento y computación proporciona escalabilidad independiente, lo que permite que los motores de computación se expandan según sea necesario mientras los datos fluyen hacia el lago de datos. Más importante aún, el modo desacoplado de almacenamiento y computación ofrece una mejor relación calidad-precio. Cabe destacar que la separación de la computación y el almacenamiento en el lago de datos no significa que el motor de procesamiento y análisis de datos y el disco se encuentren en hosts diferentes, sino que separa el almacenamiento del contenido de datos del motor de procesamiento y análisis de datos.

¿Cómo determinar si necesitas un lago de datos?

Al determinar si su empresa necesita un lago de datos, debe considerar el tipo de datos con los que está tratando, lo que desea hacer con esos datos, la complejidad de su proceso de adquisición de datos, su gestión de datos y gobernanza de datos estrategias, así como las herramientas y niveles de habilidades que utilizan las personas de su organización.

Hoy en día, las empresas están empezando a considerar el valor de los data lakes desde una perspectiva diferente. Es decir, no solo se utilizan para almacenar datos de alta fidelidad, sino que también pueden ayudar a los usuarios a comprender mejor las condiciones del negocio. Dado que los data lakes proporcionan un contexto más completo que nunca, esto ayuda a agilizar los experimentos analíticos.

Los lagos de datos se desarrollan principalmente para procesar grandes volúmenes de big data, y las empresas a menudo pueden transferir datos sin procesar a un lago de datos mediante lotes o streaming sin necesidad de transformarlos. Las empresas dependen de ellos principalmente para los siguientes fines:

• Menor costo total de propiedad;
• Simplificar la gestión de datos;
• Esté preparado para incorporar inteligencia artificial y aprendizaje automático;
• Acelerar el análisis;
• Mejorar la seguridad y la gobernanza.

¿Cuáles son sus escenarios de uso?

Debido a que el lago de datos proporciona la base para el análisis y la inteligencia artificial, las empresas de todas las industrias lo están utilizando para aumentar los ingresos, ahorrar dinero y reducir el riesgo.

1. Medios y entretenimiento: Las empresas que ofrecen streaming online de música, radio y podcasts pueden aumentar sus ingresos mejorando sus sistemas de recomendación para que los usuarios consuman más de sus servicios, permitiendo a las empresas vender más anuncios.
2. Telecomunicaciones: Las empresas multinacionales de telecomunicaciones pueden ahorrar dinero mediante la creación de modelos de propensión a la pérdida de clientes para reducirla.
3. Servicios financieros: Las empresas de inversión pueden confiar en los lagos de datos para impulsar el aprendizaje automático y así poder gestionar el riesgo de la cartera tan pronto como los datos del mercado en tiempo real estén disponibles.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a comprender mejor qué es un lago de datos. Si desea obtener más información, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

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