Cómo explotar el poder de los datos
La tecnología data lake ha nacido como respuesta a una tendencia global imparable: los datos se han convertido en el oro de las empresas, vamos a ver la diferencia entre Data lake vs data warehouse.
Otorgan la posibilidad de analizar el pasado, de obtener nuevos conocimientos, pero también de predecir y planificar el futuro.
Es decir, dan la oportunidad de tener una ventaja competitiva frente a lo que está por llegar. Pero para poder acceder a esta ventaja, primero hay que recopilar, gestionar y procesar esos datos. Y desde cada vez más fuentes distintas.
De ahí que las tecnologías de Big Data y analítica basadas en inteligencia artificial, que permiten aplicar toda la potencia del cloud, estén ahora más que nunca centrándose en eliminar los silos de datos, y lograr un modelo de gestión mucho más vivo.
Y con todo ello, extraer conocimiento del negocio, hacer a tu organización más competitiva y crecer sin límites.
En este contexto surge el concepto de data lake.
Data lake vs data warehouse
Los Data Warehouse democratizaron los datos de las organizaciones.
Los centralizaron en una sola plataforma y dotaron a los analistas de negocio de herramientas de visualización y explotación de datos, como PowerBI y otros.
Las organizaciones han utilizado data warehouse para almacenar e integrar los datos recopilados de sus fuentes internas. Generalmente, bases de datos transaccionales, incluidos marketing, ventas, producción y finanzas.
Pero si una organización está capturando grandes cantidades de datos de cada vez más orígenes internos y externos a la organización como servicios online, incluso de dispositivos de IoT…
Tampoco tendrá suficiente con un Modern Data Warehouse.
Los actuales cambios obligan a las organizaciones a acceder de forma fácil a los datos, explotarlos, generar informes vivos y obtener información clave para el negocio.
Y aquí es donde pierde puntos un data warehouse vs data lake.
Si una organización quiere empoderarse basándose en sus datos de negocio, necesita saber qué es un data lake. Y hacer un buen uso de esta tecnología de big data.
Realmente, ¿qué significa data lake?
Intelligent data lake es una plataforma que pretende aunar bajo el mismo prisma las diferentes formas de interactuar y hacer analítica con datos. Y al hacerlo, ofrecer la posibilidad a los clientes de explotar sus datos, independientemente de su naturaleza, origen o formato.
¿Qué resuelve?
¿Qué ventajas ofrece?
- Almacenamiento de datos rentable, por su enfoque cloud.
- Soporte para crear modelos, ya sea para clasificar elementos o predecir tendencias, más allá de hacer solo reporting.
- Fácil escalabilidad, ya que está pensado así de manera nativa.
- Gestión unificada de la seguridad.
- Menos tiempo y esfuerzo administrando
- Esquema simplificado y gobernanza de datos.
- Redundancia y movimiento de datos reducido.
- Acceso directo a datos para herramientas de análisis.
Casos de Uso y Aplicaciones
A través de una serie de ejemplos te contaremos cómo diversas industrias y organizaciones están aprovechando la tecnología para resolver problemas, optimizar procesos y crear soluciones. Desde el sector de la salud hasta el comercio electrónico se demuestra cómo la implementación de tecnologías le están dando forma al futuro. A continuación veras los diferentes usos de data lake vs data warehouse en diferentes sectores
Empresas de comercio electrónico
Imagina una tienda en línea gigantesca. Bueno, tienen este lugar especial llamado Data Lake. Ahí guardan todo: desde las compras que hacen los clientes hasta los clics en los productos y cómo interactúan con la página. Esto les da un mapa completo del comportamiento del cliente.
Luego, tienen algo llamado Data Warehouse, donde hacen análisis súper rápidos de las ventas en tiempo real y manejan los números de inventario. Así tienen reportes financieros ultra precisos.
Compañía de Medio de comunicación
Ahora, piensa en una compañía que maneja un montón de videos, fotos y documentos. Imagina toda esa información almacenada en un lugar llamado Data Lake. Luego, lo procesan y analizan para mejorar cómo organizan y muestran contenido. Pero eso no es todo. Tienen un Data Warehouse donde se concentran en entender su audiencia, seguimiento de publicidad y evaluar qué contenidos están siendo más populares.
Empresas de Salud
Aquí estamos en el mundo de la salud. Tienen Data Lakes llenos de registros médicos, pruebas y datos de pacientes. Esto es oro para la investigación clínica y para crear tratamientos personalizados. Pero también, tienen Data Warehouse donde se encargan de la parte financiera y de asegurarse de que todo cumple con las regulaciones.
Integración en el Ecosistema Tecnológico
Data Lake:
Integración con Sistemas de Almacenamiento en la Nube: Los Data Lakes suelen integrarse sin problemas con servicios de almacenamiento en la nube como Amazon S3, Google Cloud Storage y Azure Data Lake Storage. Esto permite un fácil almacenamiento y acceso a grandes volúmenes de datos.
Conectividad con Plataformas de Procesamiento de Datos en Tiempo Real: Se pueden integrar con herramientas como Apache Flink o Apache Kafka para el procesamiento y análisis de datos en tiempo real.
Compatibilidad con Frameworks de Procesamiento de Datos: Pueden conectarse con marcos de trabajo como Hadoop y Spark para realizar operaciones de procesamiento distribuido.
Data Warehouse
Integración con Herramientas de Business Intelligence (BI): Los Data Warehouses están diseñados para trabajar de la mano con herramientas de BI como Tableau, Power BI o Looker. Esto facilita la creación de informes y visualizaciones basados en los datos almacenados.
Conexión con Herramientas de ETL (Extract, Transform, Load): Se integran con plataformas de ETL como Apache Nifi o Talend para facilitar la extracción, transformación y carga de datos desde diversas fuentes.
Compatibilidad con Lenguajes de Consulta SQL: Los Data Warehouses permiten la ejecución de consultas SQL estándar, lo que facilita la interacción con analistas y científicos de datos.
Tendencias Futuras
En la evolución futura de Data Lake vs Data Warehouse, se anticipa una integración más profunda con tecnologías avanzadas. Los Data Lakes están destinados a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para permitir análisis más profundos en datos crudos y no estructurados. Por otro lado, los Data Warehouses avanzarán hacia soluciones nativas en la nube, con una escalabilidad elástica para un rendimiento optimizado. Ambos se centrarán en la automatización y el autoservicio, junto con una fuerte gobernanza de datos, reflejando la creciente importancia de los datos como activo empresarial.
La intersección entre Data Lake vs Data Warehouse será aún más evidente. Ambos sistemas se beneficiarán de una mayor integración con tecnologías emergentes como la blockchain y la computación cuántica, lo que abrirá nuevas oportunidades para el almacenamiento y procesamiento de datos a una escala previamente inimaginable.
El futuro de Data Lake vs Data Warehouse es emocionante y prometedor A medida que las organizaciones continúan explorando el potencial de los datos como activo estratégico, estas tecnologías son pilares para la toma de decisiones informadas y la innovación empresarial. Su evolución hacia entornos más potentes, flexibles e interconectados definirá la próxima era de la gestión de datos a gran escala.
