Lagos de datos: soluciones de gestión de datos de próxima generación para su empresa

Los lagos de datos son soluciones de administración de datos de próxima generación que pueden ayudar a los usuarios comerciales a enfrentar los desafíos de big data e impulsar nuevos niveles de análisis en tiempo real. Su entorno altamente escalable admite cantidades extremadamente grandes de datos.

Los datos almacenados en un lago de datos pueden ser cualquier cosa, desde datos semiestructurados, como contenido web jerárquico, hasta datos completamente desestructurados, como documentos de texto o imágenes. Esta flexibilidad significa que las empresas pueden cargar cualquier cosa, desde datos sin procesar hasta resultados analíticos totalmente agregados.

El punto importante a considerar es que un lago de datos proporciona una plataforma única para guardar y acceder a datos empresariales valiosos.

Si bien es posible que tenga una breve idea de qué se tratan las soluciones de administración de datos de próxima generación, en nuestras próximas secciones, analicemos en detalle qué es un lago de datos, en qué se diferencia de un almacén de datos y cómo funcionará. impacto en el futuro de su negocio.

¿Qué es un lago de datos?

Un lago de datos es un repositorio de almacenamiento central que contiene una gran cantidad de datos de diferentes fuentes en un formato granular sin formato. Puede almacenar datos estructurados, no estructurados o semiestructurados, lo que significa que los datos pueden conservarse en un formato más flexible para uso futuro.

El CTO de Pentaho, James Dixon, acuñó el término "lago de datos" que se refiere a la naturaleza ad hoc de los datos en un lago de datos en lugar de los datos limpios y procesados ​​almacenados en los sistemas de almacenamiento de datos tradicionales.

Los lagos de datos, especialmente los que están en la nube, son fácilmente escalables, de bajo costo y, a menudo, se usan con análisis de aprendizaje automático aplicado. Permiten a los usuarios acceder y explorar datos a su manera sin necesidad de mover los datos a otro sistema.

Ahora que has entendido qué es un lago de datos , hagamos un análisis comparativo entre lagos de datos y almacenes de datos.

Lagos de datos vs almacén de datos

Tanto los lagos de datos como los almacenes de datos son repositorios de big data. Mientras que un almacén de datos suele almacenar datos estructurados, un lago de datos almacena datos estructurados y no estructurados. Aquí hay algunas distinciones fundamentales entre los dos que los hacen adecuados para diferentes escenarios.

Accesibilidad de usuario compleja frente a simple : una tecnología de lago de datos a menudo necesita un experto con un conocimiento profundo de los diversos tipos de datos porque no están organizados de forma simplificada antes del almacenamiento.

Un almacén de datos, por otro lado, es fácilmente accesible tanto para usuarios tecnológicos como no tecnológicos debido a su esquema bien definido. Incluso un miembro que acaba de empezar a trabajar en un almacén de datos puede aprenderlo rápidamente.

Flexibilidad frente a rigidez: una plataforma de lago de datos puede adaptarse a los cambios rápidamente. Además, a medida que aumenta la necesidad de almacenamiento, es más fácil escalar los servidores en un clúster de lago de datos. Sin embargo, con un almacén de datos, se requieren recursos considerables para modificarlo cuando los requisitos cambien en el futuro.

Esquema de lectura frente a esquema de escritura: una tecnología de lago de datos no tiene un esquema predefinido para almacenar datos en su forma nativa. En un lago de datos, la mayor parte de la preparación de datos ocurre cuando los datos se están utilizando realmente.

En un almacén de datos, por otro lado, el esquema se define y estructura antes del almacenamiento. Además, la mayor parte de la preparación de datos suele ocurrir antes del procesamiento.

¿Por qué su empresa necesita un lago de datos?

Como se mencionó anteriormente, una plataforma de lago de datos funciona según un principio llamado esquema en lectura. Esto significa que no hay un esquema predefinido en el que se deban ajustar los datos antes del almacenamiento. Cuando los datos se leen durante el procesamiento, se analizan y adaptan a un esquema según sea necesario. Esto ahorra una cantidad considerable de tiempo que, de otro modo, se habría dedicado a definir un esquema. Esto también permite que los datos se almacenen en cualquier formato.

Además, los lagos de datos son muy duraderos y económicos debido a su capacidad para escalar y aprovechar el almacenamiento de objetos. También permiten que los científicos de datos y los expertos en análisis accedan, preparen y analicen los datos más rápido y con mayor precisión.

Si aún no está convencido de por qué un lago de datos es importante para su negocio, considere los pocos beneficios que se mencionan a continuación.

Interacciones de clientes mejoradas: una tecnología de lago de datos puede combinar datos de clientes de una plataforma CRM con análisis de redes sociales para permitir que la empresa comprenda la causa de la rotación de clientes, la cohorte de clientes más rentable y las promociones o recompensas que aumentarán la lealtad.

No más silos de datos: por lo general, los datos en la mayoría de las organizaciones se almacenan en varias ubicaciones de diferentes maneras sin una administración de acceso centralizada. Es bastante desafiante acceder a dichos datos y analizarlos con precisión.

Un lago de datos desglosa estos silos de datos y proporciona un acceso transparente a los datos necesarios para una innovación más rápida y conocimientos significativos. Un lago de datos centralizado elimina la duplicación de datos y las múltiples políticas de seguridad.

Base sólida para AL/ML: al tener un repositorio centralizado en forma de lagos de datos, se pueden combinar múltiples conjuntos de datos para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático para realizar análisis predictivos y usar patrones de datos.

Los datos del lago de datos se almacenan en un formato abierto; por lo tanto, facilita que varios servicios analíticos basados ​​en ML/AI procesen estos datos para generar conocimientos significativos.

Un lago de datos puede procesar todo tipo de datos con baja latencia, incluidos datos semiestructurados y no estructurados como video, audio y documentos que son fundamentales para el aprendizaje automático moderno y los casos de uso basados ​​en IA.

Datos de calidad: debido al poder de procesamiento de los lagos de datos y las herramientas utilizadas, varios departamentos pueden tener acceso a datos de calidad. Esto se debe a que los lagos de datos aprovechan grandes cantidades de datos y algoritmos de aprendizaje profundo para llegar a análisis de decisiones en tiempo real.

Versatilidad y escalabilidad: a diferencia del almacén de datos tradicional, los lagos de datos ofrecen una escalabilidad relativamente económica. Los lagos de datos utilizan una herramienta de escalabilidad Hadoop, que aprovecha el almacenamiento HDFS para manejar una cantidad creciente de datos. También es versátil, ya que se puede utilizar para almacenar datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes.

[Lea también: Una guía completa sobre ciencia de datos y análisis para empresas ]

¿Cuáles son los diferentes tipos de lagos de datos?

Los lagos de datos pueden residir en la nube, en las instalaciones y en múltiples hiperescaladores de la nube, como Google Cloud o Amazon Web Services.

Con diferencia, un lago de datos en la nube es el tipo de lago de datos más popular que ofrece todas las características habituales del lago de datos, pero en un servicio en la nube completamente administrado.

Profundicemos en cada uno de estos tipos de lagos de datos que se pueden utilizar para su sistema de gestión de datos :

1. Lago de datos local: un lago de datos local que incluye todo su hardware, software y procesos es administrado por un recurso de ingeniería de TI interno. Este enfoque tiene un mayor gasto de capital y requiere más compromiso.

2. Lago de datos en la nube: en un lago de datos en la nube, la infraestructura local se subcontrata . Un lago de datos en la nube es un repositorio centralizado alojado en la nube que le permite almacenar datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Este enfoque requiere un mayor compromiso de gasto operativo, pero las empresas pueden escalar más fácilmente junto con otros beneficios como la rentabilidad.

3. Lago de datos híbrido: algunas empresas optan por mantener lagos de datos locales y en la nube al mismo tiempo. Esta situación generalmente se ve durante los escenarios de migración desde las instalaciones a la nube.

4. Lago de datos de múltiples nubes: en un lago de datos de múltiples nubes, se combinan dos o más ofertas de nube. Por ejemplo, una empresa puede usar tanto Azure como AWS para administrar y mantener lagos de datos en la nube. Esto requiere una mayor experiencia para garantizar que estas plataformas dispares se comuniquen entre sí.

Arquitectura del lago de datos

No importa cuántos datos estén presentes en un lago de datos, será de poca utilidad si no tiene los medios para utilizarlos de manera efectiva. Por lo tanto, implementar una arquitectura de lago de datos adecuada es importante para que las organizaciones obtengan resultados óptimos de sus datos.

La arquitectura del lago de datos generalmente consta de las siguientes capas:

Capa de ingesta: esta capa ingiere datos sin procesar en el lago de datos. Los datos se pueden ingerir en tiempo real o por lotes y se organizan en una estructura de carpetas lógica. La capa de ingestión puede acomodar datos de diferentes fuentes externas, como dispositivos IoT , dispositivos portátiles y redes sociales.

Capa de destilación: la capa convierte los datos almacenados por la capa de ingestión en datos estructurados para su posterior análisis. Los datos sin procesar se convierten en conjuntos de datos estructurados y luego se almacenan como tablas o archivos. Los datos se desnormalizan, limpian y derivan en esta etapa, y luego se uniforman en términos de formato, codificación y tipo de datos.

Capa de procesamiento: esta capa ejecuta consultas de usuarios y herramientas analíticas avanzadas sobre datos estructurados. Los procesos se pueden ejecutar por lotes, en tiempo real o de forma interactiva. La lógica empresarial se aplica en esta capa y las aplicaciones analíticas consumen los datos. Esta capa también se conoce como confiable o lista para producción.

Capa de información: la capa de información es la interfaz de consulta o la interfaz de salida del lago de datos. Utiliza consultas SQL o noSQL para solicitar y generar datos en informes o paneles.

Capa de operación unificada: esta capa es responsable de monitorear y administrar el sistema mediante la administración del flujo de trabajo, la auditoría y la administración de la competencia.

Lagos de datos: casos de uso

Dado que los modelos de lagos de datos proporcionan la base para el análisis y la inteligencia artificial , las empresas de todos los sectores los utilizan para aumentar los ingresos, ahorrar dinero y reducir el riesgo.

Atención médica : los lagos de datos se han utilizado durante muchos años en la industria de la atención médica. Debido a la necesidad de información en tiempo real y grandes cantidades de datos no estructurados en el cuidado de la salud, el uso del lago de datos permite el acceso a datos estructurados y no estructurados, lo que resulta ser más adecuado para las empresas de atención médica.

Transporte: los lagos de datos son una gran fuente de información debido a su capacidad para hacer predicciones. Cuando hablamos del sector del transporte, las predicciones pueden ayudar a las organizaciones a reducir costos y mejorar el mantenimiento predictivo.

Ciberseguridad: La ciberseguridad ha sido un gran desafío que toda organización trata de minimizar o eliminar. Todos los teléfonos inteligentes, computadoras portátiles o dispositivos informáticos son vulnerables y susceptibles a amenazas internas y externas. Los correos electrónicos fraudulentos y los virus son cada vez más difíciles de identificar.

Para evitar tales brechas de seguridad, las organizaciones deben implementar planes proactivos, de recuperación ante desastres y de continuidad del negocio. Los lagos de datos proporcionan un refugio seguro para albergar los valiosos activos digitales de una empresa.

[Lea también: Cómo garantizar la ciberseguridad en la era de IoT ]

Marketing: cuando se trata de marketing, los lagos de datos ayudan a recopilar cualquier información crucial, desde datos demográficos hasta preferencias de clientes y clientes potenciales de fuentes dispares, para ayudar en campañas de marketing hiperpersonalizadas.

Los lagos de datos también permiten a los especialistas en marketing monitorear y analizar datos en tiempo real. Esto les ayuda a recibir información oportuna para tomar decisiones estratégicas informadas y crear campañas segmentadas.

Medios y entretenimiento: una empresa que ofrece servicios de transmisión de música, radio y podcasts puede aumentar los ingresos al mejorar su sistema de recomendaciones, de modo que los usuarios consuman más su servicio y la empresa pueda vender más anuncios.

Lleve su lago de datos al cielo con Appinventiv

Los lagos de datos son multipropósito, ágiles y contienen datos no estructurados para casos de uso a menudo indeterminados. Admiten requisitos empresariales importantes, como acelerar el procesamiento analítico, simplificar el acceso a los datos, seleccionar conjuntos de datos y proporcionar un catálogo de datos unificado en todas las fuentes.

Todo esto se hace evitando el costo y la complejidad de los almacenes de datos tradicionales. Los lagos de datos también permiten a las organizaciones dejar los datos donde ya están administrados, lo que proporciona un acceso rápido a todos los consumidores de datos, independientemente de las herramientas que utilicen.

En Appinventiv, nuestros expertos brindan soluciones de lagos de datos de nivel empresarial para ayudarlo a reemplazar los silos de datos con una plataforma ágil y escalable que puede recopilar, almacenar y gobernar datos sin procesar de toda su empresa, dejándolos listos para el análisis.

Si tiene más preguntas sobre qué es un lago de datos o servicios de análisis de datos , comuníquese con nuestros profesionales que lo guiarán a lo largo de todo el proceso y le ofrecerán las mejores soluciones de administración de datos y lago de datos de su clase . ¡Háblanos!