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?Qu¨¦ es un lago de datos?

Un lago de datos es un repositorio de almacenamiento centralizado dise?ado para contener grandes cantidades de datos en su formato original, sin procesar. Los lagos de datos proporcionan una flexibilidad de almacenamiento de datos inigualable. Aqu¨ª explicamos c¨®mo.

• Diversos tipos de datos: los lagos de datos pueden almacenar en una misma ubicaci¨®n datos no estructurados (por ejemplo, v¨ªdeos, im¨¢genes), datos semiestructurados (JSON, XML) y datos estructurados (tablas, hojas de c¨¢lculo).

• Flexibilidad de esquema en lectura: los lagos de datos permiten a los usuarios definir un esquema solo cuando se accede a los datos, lo que proporciona una mayor adaptabilidad para explorar y analizar datos sin procesar.

• Dise?ados para la escalabilidad: creados para gestionar grandes cantidades de datos, los lagos escalan de manera eficiente a medida que crecen las necesidades de almacenamiento, por lo que son una soluci¨®n rentable para las empresas que manejan grandes conjuntos de datos.

Algunos de los casos de uso m¨¢s comunes de los lagos de datos son:

• IA: los lagos de datos sirven como base para entrenar modelos de machine learning, al permitir el acceso a datos sin procesar de or¨ªgenes diversos.

• Ciencia de datos: los cient¨ªficos de datos pueden experimentar y analizar diversos conjuntos de datos, fomentando la innovaci¨®n y el descubrimiento.

• Almacenamiento de datos de Internet de las cosas (IoT): los lagos de datos almacenan y gestionan de manera eficiente flujos masivos de datos de IoT generados por sensores, lo que garantiza la accesibilidad en tiempo real para el an¨¢lisis.

• Analytics exploratorio: las empresas pueden utilizar los lagos de datos para explorar nuevas tendencias y conocimientos, sin las limitaciones de las estructuras predefinidas.

En el sector de salud y farmac¨¦uticas, por ejemplo, los lagos de datos son ¨²tiles para gestionar datos no estructurados, como im¨¢genes m¨¦dicas, notas facultativas y datos m¨¦dicos generados por los pacientes. En el retail son valiosos para almacenar datos no estructurados y semiestructurados, como rese?as de clientes o menciones en redes sociales, que los retailers pueden analizar para saber qu¨¦ opinan los clientes.

?Qu¨¦ es un almac¨¦n de datos?

Un almac¨¦n de datos es un sistema de almacenamiento sumamente estructurado que se utiliza para almacenar, gestionar y analizar grandes vol¨²menes de datos ya procesados. Al centrarse en informaci¨®n estructurada y organizada, los almacenes de datos est¨¢n preparados para realizar consultas y an¨¢lisis eficientes, por lo que son esenciales para los procesos modernos de Business Intelligence y toma de decisiones.

Las caracter¨ªsticas clave de un almac¨¦n de datos incluyen:

• Esquema en escritura: los almacenes de datos utilizan un esquema predefinido y los datos se procesan, limpian y organizan antes de cargarse en el sistema. Esto garantiza una gran coherencia y fiabilidad para los an¨¢lisis.

• Datos preprocesados ??y organizados: a diferencia de los datos sin procesar en un lago de datos, la informaci¨®n en un almac¨¦n est¨¢ estructurada y optimizada para informes y analytics.

• Enfoque en los datos estructurados: dise?ados para datos estructurados (por ejemplo, filas y columnas en bases de datos relacionales), los almacenes de datos son especialmente id¨®neos para conjuntos de datos operativos bien definidos.

• Business Intelligence: el objetivo principal de un almac¨¦n de datos es habilitar las funciones de Business Intelligence transformando los datos en insights interactivos.

Estos son algunos casos de uso comunes de los almacenes de datos:

• Elaboraci¨®n de informes: genere con precisi¨®n y rapidez informes operativos peri¨®dicos (por ejemplo, de rendimiento de ventas o res¨²menes financieros).

• Business Intelligence: herramientas de apoyo como tableros de mando y software de visualizaci¨®n de datos que impulsan la toma de decisiones estrat¨¦gicas.

• An¨¢lisis de datos hist¨®ricos: analice tendencias a lo largo del tiempo manteniendo registros hist¨®ricos de datos estructurados.

• Almacenes departamentales: los almacenes pueden albergar subalmacenes (data marts), que ofrecen vistas especializadas de informaci¨®n espec¨ªfica para ciertas funciones o departamentos.

En el sector de fabricaci¨®n, por ejemplo, los almacenes de datos son esenciales para procesos como la supervisi¨®n de la eficiencia de la producci¨®n, el an¨¢lisis del rendimiento de la cadena de suministro y el seguimiento de los calendarios de mantenimiento de los equipos t¨¦cnicos. Al organizar datos estructurados de las l¨ªneas de producci¨®n y los sistemas de la cadena de suministro, los fabricantes pueden garantizar una calidad constante y optimizar sus operaciones.

En el sector educativo, los almacenes de datos ayudan con el seguimiento del desempe?o de los estudiantes, los an¨¢lisis de matriculaciones y la elaboraci¨®n de informes normativos. Las instituciones educativas pueden utilizar estos datos estructurados para identificar a los estudiantes en riesgo, evaluar la eficacia de los programas acad¨¦micos y satisfacer los requisitos de acreditaci¨®n.

Diferencias clave entre lagos de datos y almacenes de datos.

Si bien los lagos de datos y los almacenes de datos comparten el objetivo de gestionar grandes conjuntos de datos, se diferencian fundamentalmente en la forma de gestionar los datos, los fines y los beneficios estrat¨¦gicos. Estas son algunas de las diferencias m¨¢s importantes entre ambos:

1. Gesti¨®n de datos y flexibilidad.

Los lagos de datos est¨¢n dise?ados para ofrecer la m¨¢xima flexibilidad, permitiendo a las empresas almacenar datos originales y sin procesar, en su formato nativo. Esto los hace ideales para experimentar con nuevos or¨ªgenes de datos o profundizar en analytics exploratorios. Por otra parte, este nivel de flexibilidad puede crear dificultades para la gesti¨®n de la calidad y la coherencia de los datos a lo largo del tiempo, y dar lugar a "pantanos de datos". Un pantano de datos es un lago de datos que se ha vuelto ca¨®tico y desorganizado debido a malas pr¨¢cticas de gesti¨®n de los datos.?

Los almacenes de datos garantizan la coherencia y fiabilidad de los datos mediante el uso de datos preprocesados. Son la soluci¨®n ideal para consultas estructuradas y repetibles, pero su enfoque estructurado puede limitar la adaptabilidad para necesidades anal¨ªticas imprevistas, particularmente relacionadas con datos no estructurados.

2. Escalabilidad frente a rendimiento

Los lagos de datos se destacan por su escalabilidad para dar cabida a grandes cantidades de datos de diversos or¨ªgenes. Son especialmente ¨²tiles para las empresas que utilizan datos no estructurados o semiestructurados, como fuentes de datos de IoT o retransmisiones en redes sociales. Sin embargo, consultar datos sin procesar en un lago de datos suele requerir herramientas o skills especializadas, lo que puede ralentizar el desempe?o de usuarios con poca experiencia t¨¦cnica.

Los almacenes de datos est¨¢n optimizados para el rendimiento y proporcionan resultados de consultas r¨¢pidos y coherentes que los hacen muy valiosos para la Business Intelligence y los informes de operaciones. Pero ese rendimiento implica costes m¨¢s elevados debido a los requisitos de almacenamiento y preprocesamiento de los datos.

3. Enfoques esquem¨¢ticos y necesidades anal¨ªticas

El enfoque de esquema en lectura en los lagos de datos admite un an¨¢lisis flexible, para que los usuarios definan c¨®mo se estructuran los datos en el momento de la consulta. Pero aunque eso empodere a los ingenieros y analistas de datos para explorar nuevos insights sin restricciones iniciales, puede complicar el gobierno y los informes a largo plazo.

Con un enfoque de esquema en escritura, los almacenes de datos proporcionan una estructura predefinida que garantiza la coherencia entre los informes y los an¨¢lisis. Son ideales para sectores y empresas altamente regulados que requieren workflows repetibles y auditables.

4. Ventajas estrat¨¦gicas

Al admitir diversos tipos de datos, los lagos permiten a las empresas innovar con modelos de machine learning y descubrir insights a partir de datos no estructurados. Pero hacen falta s¨®lidas estrategias de gobierno de datos para mantener la facilidad de uso a medida que crece el volumen de los datos.

Por el contrario, dada la naturaleza estructurada de los almacenes de datos, los encargados de tomar las decisiones disponen de datos preprocesados ??y de alta calidad para informes precisos y planificaci¨®n estrat¨¦gica. No obstante, como ya se ha se?alado, su dependencia de datos estructurados puede limitar la aplicabilidad para experimentos anal¨ªticos m¨¢s amplios.

5. Consideraciones de gobierno y seguridad

Las consideraciones de gobierno y seguridad de los datos difieren entre los lagos y los almacenes de datos. Los lagos de datos, si bien son flexibles, a menudo plantean retos de gobierno, especialmente al gestionar el cumplimiento normativo de reglamentos como el RGPD o la HIPAA.?

Sin un etiquetado y una auditor¨ªa de metadatos s¨®lidos, las empresas de sectores altamente regulados pueden tener dificultades para garantizar el cumplimiento normativo en un entorno de lago de datos. Por el contrario, los datos preprocesados ??guardados en almacenes se alinean con estrictos est¨¢ndares de informes y cumplimiento normativo, lo que los convierte en una opci¨®n fiable para sectores como finanzas o salud y farmac¨¦uticas.

6. Implicaciones para costes y recursos

Al comparar los costes de los lagos de datos y los almacenes de datos, es esencial considerar tanto los gastos iniciales como los corrientes. Los costes de configuraci¨®n inicial pueden variar ampliamente seg¨²n el hardware, el software y las suscripciones cloud que se elijan.

Los almacenes de datos requieren mayores inversiones iniciales debido a la necesidad de preprocesamiento y almacenamiento estructurado, mientras que los lagos de datos pueden parecer m¨¢s rentables para el almacenamiento de datos sin procesar. Sin embargo, los costes operativos, como la asignaci¨®n de personal, el mantenimiento y el procesamiento continuo de los datos, pueden afectar al coste total de propiedad de ambas soluciones.

Conceptos err¨®neos comunes sobre los lagos de datos y los almacenes de datos

Las ideas equivocadas sobre los lagos de datos y los almacenes de datos pueden entorpecer la toma de decisiones relacionadas con las estrategias de gesti¨®n de datos. Estos son cinco mitos comunes:

Mito 1: los lagos de datos pueden reemplazar a los almacenes de datos

Los lagos de datos ofrecen flexibilidad y escalabilidad para almacenar datos sin procesar, pero no pueden reemplazar por completo la naturaleza estructurada y optimizada de los almacenes de datos en lo que respecta al rendimiento. Los lagos de datos est¨¢n dise?ados para el an¨¢lisis exploratorio pero, al carecer de un esquema predefinido, son menos adecuados para informes repetibles o workflows de Business Intelligence que requieren que los datos sean muy coherentes.

Mito 2: los lagos de datos son solo para grandes empresas

Si bien inicialmente los lagos de datos fueron adoptados por grandes empresas que administraban enormes conjuntos de datos, los avances en herramientas y almacenamiento con tecnolog¨ªa cloud han hecho que los lagos sean accesibles para empresas de todos los tama?os. La peque?a y mediada empresa (PYMES) puede aprovechar los lagos de datos para almacenar diversos or¨ªgenes de datos de manera rentable y apoyar la innovaci¨®n mediante el procesamiento de datos para analytics y machine learning.

Mito 3: los almacenes de datos han perdido vigencia con la tecnolog¨ªa moderna

Los almacenes de datos siguen siendo indispensables para los datos estructurados y los informes operativos, incluso en la era del big data. Por su rendimiento optimizado para procesos de extracci¨®n, transformaci¨®n y carga (ETL, por sus siglas en ingl¨¦s) y Business Intelligence, siguen aportando valor en sectores regulados o para empresas que requieren insights precisos y repetibles.?

Los almacenes de datos modernos tambi¨¦n han evolucionado para incorporar capacidades basadas en tecnolog¨ªa cloud, haci¨¦ndolos m¨¢s escalables y compatibles con las nuevas tecnolog¨ªas.

Mito 4: los lagos de datos son desorganizados por naturaleza

Si bien los lagos de datos tienen fama de convertirse en "pantanos de datos" debido a un mal gobierno, esto no es un defecto inherente de la arquitectura. Al implementar pr¨¢cticas s¨®lidas de gesti¨®n de datos (como el etiquetado, la catalogaci¨®n y la validaci¨®n de metadatos), las empresas pueden garantizar que sus lagos sigan siendo un repositorio bien organizado tanto para datos sin procesar como para consultas estructuradas.

Mito 5: los almacenes de datos no pueden gestionar datos no estructurados

Aunque tradicionalmente se centraban en datos estructurados, los almacenes modernos se han adaptado para el uso de formatos de datos semiestructurados, como JSON y XML. Aunque no son tan flexibles como los lagos a la hora de gestionar datos sin apenas estructurar, pueden integrarse con almacenes y soluciones cloud para abordar una gama de casos de uso m¨¢s amplia que antes. Aun as¨ª, para las necesidades de datos totalmente carentes de estructura, combinar un almac¨¦n de datos con un lago de datos suele ser la soluci¨®n ¨®ptima.

C¨®mo elegir la soluci¨®n adecuada para su empresa

La elecci¨®n entre un lago de datos o un almac¨¦n de datos no debe ser mutuamente exclusiva. Hay que comprender c¨®mo encaja cada opci¨®n en la estrategia de gesti¨®n de datos general. Esto es lo que hay que tener en cuenta:

1. La naturaleza del ecosistema de datos

Considere la diversidad y el volumen de los datos con los que trabaja. Si sus or¨ªgenes de datos incluyen formatos no estructurados (por ejemplo, de redes sociales, registros de sensores de IoT o archivos de audio), un lago de datos proporciona la flexibilidad de almacenarlos y procesarlos sin esquemas predefinidos. Si, por el contrario, utiliza principalmente datos estructurados, como registros transaccionales o informaci¨®n de clientes, puede que un almac¨¦n de datos sea m¨¢s apto para sus necesidades.

2. Profundidad anal¨ªtica frente a eficiencia operativa

Eval¨²e el equilibrio entre los analytics exploratorios y los informes operativos en su empresa. Los lagos de datos son especialmente adecuados para tareas avanzadas de analytics y experimentaci¨®n, donde los datos sin procesar pueden generar insights imprevistos. Sin embargo, para m¨¦tricas de datos e indicadores clave de rendimiento (KPI) estandarizados (donde la coherencia, la velocidad y la repetibilidad son cruciales), un almac¨¦n de datos garantiza un rendimiento y una precisi¨®n fiables.

3. Escalabilidad e implicaciones para los costes

Si bien los lagos de datos suelen considerarse m¨¢s rentables debido a su capacidad de almacenar grandes cantidades de datos sin procesar, el coste real depender¨¢ de que esos datos sean utilizables. Antes de tomar una decisi¨®n, tenga en cuenta los posibles gastos de la gesti¨®n del gobierno de datos, la catalogaci¨®n y las herramientas de procesamiento.

Por el contrario, los almacenes de datos incurren en costes iniciales m¨¢s elevados debido a los requisitos de preprocesamiento, pero proporcionan claras eficiencias para la anal¨ªtica de operaciones, por lo que son m¨¢s adecuados para datos con patrones de uso predecibles. Plant¨¦ese detenidamente c¨®mo afectar¨¢ la trayectoria de crecimiento de su empresa a las exigencias de almacenamiento y procesamiento de datos a lo largo del tiempo.

4. Requisitos de gobierno y cumplimiento normativo

Si su empresa opera en un sector altamente regulado, como el de finanzas o el de salud y farmac¨¦uticas, la capacidad de proporcionar datos estructurados y auditables mediante un almac¨¦n de datos es indispensable. Si bien los lagos de datos ofrecen flexibilidad, sin la implementaci¨®n de etiquetado de metadatos y robustos controles de acceso, los retos de gobierno pueden generar problemas de cumplimiento normativo.

5. Integraci¨®n estrat¨¦gica con herramientas existentes

Estudie c¨®mo se alinean los lagos y los almacenes de datos con su componente tecnol¨®gico y los workflows operativos actuales. Si tiene necesidades alineadas con ambas soluciones, considere herramientas de gesti¨®n de datos modernas que ofrecen integraciones para tender puentes entre los lagos y los almacenes, y as¨ª poder aprovechar las ventajas de ambos.

Casas de lagos de datos: tender puentes

, el mundo empresarial est¨¢ entrando en una era de omnipresencia de los datos, en la que las empresas deber¨¢n adoptar un enfoque de "todo, en todas partes, al mismo tiempo" para garantizar la gesti¨®n de datos. Deben garantizar que los datos sean visibles y compartibles en todo la empresa para diversos fines. Por separado, ni los lagos de datos ni los almacenes de datos respaldar¨¢n lo suficiente estas estrategias tan matizadas.

Las casas de lagos de datos ofrecen una soluci¨®n innovadora a este reto. Su arquitectura flexible de almacenamiento de datos combina la flexibilidad de un lago de datos con la estructura y el rendimiento de un almac¨¦n. Al combinar los dos enfoques, las casas abordan las limitaciones de cada uno y ofrecen una soluci¨®n que integra lo mejor de ambos para la gesti¨®n de datos moderna.

Entre las principales caracter¨ªsticas de las casas de lagos de datos est¨¢n las siguientes:

• Flexibilidad de esquema: las casas admiten el esquema en lectura para datos no estructurados y el esquema en escritura para datos estructurados, lo que las hace adaptables a una amplia gama de casos de uso. Esta doble capacidad permite a las empresas almacenar datos sin procesar, con la posibilidad de procesarlos y estructurarlos seg¨²n sea necesario.

• Analytics en tiempo real:con soporte integrado para el procesamiento de datos en tiempo real, las casas permiten a las empresas actuar al instante en funci¨®n de los insights. Esto es especialmente importante para sectores como finanzas, retail e IoT, donde las decisiones oportunas pueden tener un efecto significativo en los resultados.

• Gesti¨®n de datos unificada: las casas de lagos de datos consolidan el almacenamiento y los an¨¢lisis de datos en una sola plataforma, eliminando los silos y mejorando la calidad de los datos en toda la empresa. Esta integraci¨®n garantiza la coherencia y la fiabilidad, reduciendo la complejidad creada al tener que administrar m¨²ltiples sistemas.

Casos de uso de casas de lagos de datos

Las casas de lagos de datos est¨¢n dise?adas espec¨ªficamente para superar retos como la desorganizaci¨®n de los datos y las limitaciones de rendimiento. Al incorporar capas estructuradas y funciones de gobierno, mitigan los riesgos asociados con el almacenamiento de datos no estructurados.?

Adem¨¢s, los mecanismos de indexaci¨®n y almacenamiento en cach¨¦ integrados ayudan a optimizar la ejecuci¨®n de consultas de datos, lo que potencia los analytics en tiempo real y mejora el rendimiento en lagos de datos independientes.

Las empresas de todos los sectores est¨¢n adoptando casas de lagos para unificar las operaciones de datos. Por ejemplo: las empresas de comercio electr¨®nico pueden utilizarlas para unificar datos estructurados de transacciones de cliente con registros no estructurados de acciones de clic, y capacitar sistemas de recomendaci¨®n en tiempo real. De manera similar, un proveedor de salud puede usar las casas de lagos para integrar datos de dispositivos IoT con registros m¨¦dicos electr¨®nicos, mejorando el diagn¨®stico y la planificaci¨®n de los tratamientos.

Ambos escenarios demuestran c¨®mo las casas de lagos pueden impulsar la innovaci¨®n a la vez que se mantiene la eficiencia operativa. No obstante, la implementaci¨®n de una casa de lago de datos no est¨¢ exenta de dificultades. Las empresas deben gestionar workflows de datos estructurados y no estructurados, lo que requiere experiencia y buenas herramientas.

Los costes iniciales pueden ser altos debido a la necesidad de una infraestructura y mecanismos de gobierno avanzados. Y sin estrategias de gesti¨®n adecuadas, incluso las casas pueden afrontar problemas de escalabilidad o suministrar insights incoherentes. A pesar de estos obst¨¢culos, el modelo h¨ªbrido que ofrecen las casas de lagos de datos hace que sean una opci¨®n atractiva para las empresas que desean maximizar el valor de sus datos.

El papel del software moderno en la gesti¨®n de datos

Las soluciones de software modernas est¨¢n revolucionando la forma en que las empresas se plantean la gesti¨®n de datos en la era del big data. Estas plataformas simplifican workflows complejos, mejoran los analytics de datos y proporcionan a los encargados de tomar las decisiones insights oportunos e interactivos al:

Simplificar la toma de decisiones

Las herramientas modernas unifican los procesos de almacenamiento y an¨¢lisis de datos, proporcionando a los encargados de tomar las decisiones estrat¨¦gicas una visi¨®n integral de sus datos. Se integran con diferentes or¨ªgenes de datos para proporcionar informaci¨®n en tiempo real y garantizar que los l¨ªderes tengan la informaci¨®n que necesitan para tomar decisiones basadas en datos con confianza.

Ofrecer soluciones escalables basadas en tecnolog¨ªa cloud

Las plataformas basadas en tecnolog¨ªa cloud permiten a las empresas escalar sus capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos sin tener que invertir demasiado en infraestructura inicialmente. Esta escalabilidad garantiza que las empresas puedan gestionar conjuntos de datos crecientes manteniendo el rendimiento y la rentabilidad. Adem¨¢s, las soluciones cloud proporcionan accesibilidad, lo que permite a los equipos colaborar en proyectos de datos desde cualquier lugar.

Hacer hincapi¨¦ en la integraci¨®n y los analytics en tiempo real

La integraci¨®n es clave para maximizar el valor de los datos. Las plataformas basadas en tecnolog¨ªa cloud salvan las diferencias entre los lagos de datos y los almacenes de datos, lo que permite workflows fluidos entre el almacenamiento de datos sin procesar y los analytics estructurados.

Adopte una soluci¨®n de gesti¨®n de datos con plena confianza

Elegir entre lagos de datos, almacenes de datos o una casa de lago de datos h¨ªbrida es una decisi¨®n crucial que depende de las necesidades de datos y los objetivos estrat¨¦gicos de su empresa. ²ÝÝ®ÊÓƵ ofrece eficaces herramientas integradas que tienden un puente entre el almacenamiento de datos sin procesar y los analytics de datos estructurados, para que las empresas aprovechen todo el potencial de sus datos.

Tanto si necesita la flexibilidad de un lago de datos, la precisi¨®n de un almac¨¦n de datos o la versatilidad de una casa de lago de datos, con soluciones escalables de ²ÝÝ®ÊÓƵ como ²ÝÝ®ÊÓƵ Prism Analytics y ²ÝÝ®ÊÓƵ Adaptive Planning puede beneficiarse de los puntos fuertes de cada enfoque. En combinaci¨®n con una integraci¨®n fluida con plataformas de terceros, ²ÝÝ®ÊÓƵ garantiza que su estrategia de datos est¨¦ preparada para el futuro.