Un Data lake es un repositorio centralizado que almacena, procesa y protege grandes cantidades de datos en su formato original.
No hay límite de tamaño o peso para los archivos y, además, los Data lake son capaces de procesar cualquier tipo de datos.
Cómo funciona un Data lake
Los Data lake permiten guardar los datos estructurados (con formato estandarizado, como los excel), semiestructurados (con formato definido pero no siempre legible, como el texto plano) o no estructurados (sin estructura uniforme, como las imágenes o la voz).
Generalmente, los datos se almacenan organizados en carpetas o ficheros y se etiquetan utilizando metadatos extendidos.
Para que un Data lake sea eficaz, debe incluir una serie de elementos básicos en su arquitectura: sistema de ingesta y almacenamiento de datos, seguridad, aplicaciones para la analítica de datos y un gobierno del dato que controle el conjunto del proceso.
Por qué necesita mi empresa un Data lake
Actualmente, los Data lakes se incluyen en las estrategias de datos y analítica de muchas empresas.
Un Data lake es una plataforma escalable y segura que va más allá de un simple almacenamiento de datos y que permite a las empresas realizar un montón de tareas:
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Transferencias de datos a gran velocidad
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Simplificación y centralización de la gestión de los datos
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Intercambio de datos desde sistemas y fuentes de contenido diferentes (locales, alojados en la nube...)
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Reducción de riesgos de seguridad, proporcionando almacenamiento seguro para datos críticos
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Procesamiento de datos en tiempo real
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Acceso flexible a los contenidos desde cualquier lugar y dispositivo
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Agrupación y clasificación de datos por grupos, tipos, lotes...
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Análisis de datos mediante los lenguajes de programación más habituales, como SQL o Python
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Generación de informes y aplicaciones estadísticas
Además, los Data lake ayudan a la empresas a incorporar en sus dinámicas de trabajo tecnologías disruptivas como Big Data, IoT o la Inteligencia Artificial.
Diferencias entre Data lake y Data Warehouse
Una de las dudas más habituales es identificar cuáles son las diferencias entre Data lake y Data Warehouse. Vamos a explicarlo de manera clara y resumida:
Un Data Lake conserva todos los datos, actuales y no, en uso o no. El Data Warehouse, por contra, selecciona los datos que realmente se utilizan y prescinde de los demás.
Un Data lake es capaz de almacenar datos de prácticamente cualquier formato, que se mantienen en su formato original, sin procesar y conservando todos sus atributos originales. Está más orientado a la exploración general de datos y a facilitar información sobre patrones y tendencias mediante consultas rápidas y sencillas.
Por otro lado, los Data lakes se pueden escalar de manera más rápida y con menor coste que los Data Warehouse. En este otro post de nuestro blog tienes información detallada sobre qué es un Data Warehouse.
Decidir cuál es la mejor opción para tu empresa, Data lake o Data Warehouse, depende de vuestras necesidades, arquitectura, datos… En todo caso, ambos son soluciones tecnológicas que mejoran la eficiencia y la competitividad empresarial.