En el año 2024, las decisiones se toman basándose en hechos y datos disponibles. Y el grado de precisión de dichas decisiones depende de la cantidad de datos procesados para visualizar esos hechos. Por lo tanto, las entidades que pueden procesar una gama más amplia de datos en comparación con sus competidores y, al mismo tiempo, llegar a una decisión beneficiosa, tienen más posibilidades de conquistar el mercado. Los lagos de datos son una de las estrategias de gestión y análisis de datos más extendidas en estos tiempos de velocidad y precisión.
Algo que puede hacer que la destreza con los datos sea una posibilidad fácil. Entonces, ¿qué son estos lagos de datos? ¿Cómo funcionan? ¿Cuáles son sus características significativas y relevantes? El siguiente artículo responderá a todas estas preguntas.
Definición de lago de datos
Un lago de datos es un gran repositorio de datos donde se acumulan grandes volúmenes de datos sin procesar y sin estructurar en su formato original. Mientras que los almacenes de datos solo almacenan datos formateados y transformados, los lagos de datos pueden almacenar cualquier tipo de datos: estructurados, semiestructurados y sin estructurar. Permite a las organizaciones gestionar los datos, trabajar con ellos de forma más eficiente y obtener información de diversas fuentes.
Características del lago de datos
1. Almacenamiento de datos sin procesar
Por otro lado, los lagos de datos almacenan datos sin procesar en su forma original, ya que contienen todas las características de los datos. Esto facilita el trabajo con los datos, ya que se pueden manipular de diversas formas y maneras.
2. Compatibilidad con diferentes tipos de datos
Los lagos de datos se pueden utilizar para almacenar datos estructurados, como tablas de bases de datos, datos semiestructurados, como archivos XML, y datos no estructurados, como imágenes y archivos de audio.
3. Permiten modificar fácilmente el esquema
Como resultado, los lagos de datos ofrecen una arquitectura de esquema en lectura, lo que significa que el esquema de datos no se define en el momento de la creación del lago de datos, sino en el momento en que se analizan los datos.
4. Promover la exploración y el descubrimiento de datos
Los usuarios pueden analizar y buscar información con mayor profundidad y encontrar nueva información a partir de datos sin procesar que no se ofrece con otros métodos de análisis de datos.
5. Compatibilidad con análisis avanzados e inteligencia artificial
Los lagos de datos son el núcleo del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y los análisis avanzados; por lo tanto, son fundamentales para las organizaciones que desean adoptar soluciones de inteligencia artificial.
¿Qué ha llevado específicamente a la necesidad de un lago de datos?
Los lagos de datos son cada vez más importantes para las empresas de todos los sectores por varias razones:
1. Mayor agilidad de los datos
A través de los lagos de datos, las organizaciones pueden recopilar y analizar grandes volúmenes de datos en muy poco tiempo, lo que les permite tomar decisiones empresariales en un tiempo récord.
2. Mejora de las capacidades analíticas
El hecho de que todos los tipos de datos se almacenen en un lago de datos significa que este puede admitir un análisis exhaustivo de los datos, lo que facilita el descubrimiento de patrones.
3. Mayor escalabilidad
Los lagos de datos pueden crecer horizontalmente, lo que significa que, a medida que aumenta la cantidad de datos, no es necesario modificar drásticamente la infraestructura de una empresa.
4. Reducción de los silos de datos
La integración de datos es otra ventaja de los lagos de datos, ya que los datos se almacenan en un repositorio central, lo que elimina los silos de datos.
5. Mejor gobernanza de datos
La gobernanza de datos se simplifica mediante el uso de lagos de datos, ya que centraliza la gestión de datos y, por lo tanto, la calidad, la seguridad y el cumplimiento.
¿Qué hace un lago de datos?
Los lagos de datos, por su parte, recopilan datos de diversas fuentes y los almacenan en su formato original para que estén listos para su análisis. Y si lo desglosamos:
Dependiendo de las fuentes de datos, estos se acumulan en el lago de datos procedentes de bases de datos, dispositivos IoT, redes sociales y datos de streaming. Pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados.
2. Almacenamiento de datos
Los datos que se ingieren se guardan en el lago de datos en el mismo formato en que se tomaron. Este enfoque garantiza que no se pierda ninguna información y que los datos se puedan utilizar de varias maneras.
3. Procesamiento y análisis de datos
Una vez almacenados, los datos pueden recuperarse y utilizarse para su análisis mediante la aplicación de diferentes herramientas y tecnologías. Esto incluye el procesamiento por lotes, el procesamiento en tiempo real, el aprendizaje automático y otros.
4. Acceso y gestión de datos
Los usuarios pueden acceder a los datos del lago mediante diversos medios, entre los que se incluyen: SQL , herramientas de análisis de datos y bibliotecas de aprendizaje automático. Las herramientas utilizadas en la gobernanza y la gestión de datos incluyen formas de garantizar la calidad y la seguridad de los datos.
Lago de datos frente a almacén de datos
Aunque tanto los lagos de datos como los almacenes de datos están diseñados para almacenar y gestionar datos, presentan diferencias claras:
1. Estructura de datos
Lago de datos: conserva los datos en su forma más simple y se caracteriza por la ausencia de preprocesamiento.
Almacén de datos: procesa los datos en un formato que resulta más útil para una necesidad empresarial concreta y los organiza en un almacén o una base de datos.
2. Esquema
Lago de datos: funciona basándose en el esquema en lectura, lo que implica que el esquema de datos se crea en el momento del análisis.
Almacén de datos: utiliza el esquema en escritura, lo que significa que el esquema de los datos se desarrolla en el momento en que se escriben los datos.
3. Tipos de datos
Lago de datos: admite tanto datos de formato fijo como datos parcialmente estructurados o incluso completamente desestructurados.
Almacén de datos: se utiliza principalmente para almacenar datos formateados.
4. Escalabilidad
Lago de datos: es fácil de ampliar, lo que significa que es fácil expandirlo horizontalmente.
Almacén de datos: el segundo tipo es más elaborado y costoso de ampliar.
5. Casos de uso
Lago de datos: adecuado para el análisis de datos, la modelización predictiva y el análisis de datos operativos.
Almacén de datos: ideal para inteligencia empresarial, generación de informes y análisis operativo.
Los elementos principales de un lago de datos
1. Capa de almacenamiento
La capa de almacenamiento se utiliza para almacenar datos sin procesar en su formato nativo y es la última capa de la arquitectura. Puede tratarse, por ejemplo, de almacenamiento en la nube, como Amazon S3 o Azure Data Lake Storage.
2. Capa de ingestión de datos
Esta capa se encarga de adquirir datos de diferentes fuentes y cargarlos en el lago de datos de forma óptima y precisa.
3. Capa de procesamiento de datos
La capa de procesamiento de datos es esencial para procesar y preparar los datos ingestados. Puede tratarse de procesamiento por lotes, procesamiento en tiempo real y procesamiento de aprendizaje automático.
4. Capa de gestión de datos
Esta capa es el conjunto de herramientas y tecnologías para la gobernanza, la calidad, la seguridad y los metadatos de los datos. Algunos ejemplos de catálogos de datos son Apache Atlas y AWS Glue.
5. Capa de acceso a datos
La capa de acceso a datos también se encarga de proporcionar interfaces y herramientas que permiten a los usuarios trabajar con los datos, entre las que se incluyen motores de consultas SQL, plataformas de exploración de datos y marcos de aprendizaje automático.
Arquitectura del lago de datos
La estructura de la arquitectura del lago de datos se puede dividir en varias capas que ayudan a almacenar, procesar y analizar los datos. Estas capas incluyen:
1. Zona de datos sin procesar
La zona de datos sin procesar contiene información en su forma más simple o tal y como se ha recibido, sin modificaciones. Este es el primer punto en el que se reciben y procesan todos los datos ingestados en esta zona.
2. Zona de datos depurados
En la zona de datos depurados, los datos se procesan para que sean aptos para su uso y cumplan con los estándares requeridos. Se utiliza para una mayor diferenciación y elaboración de los datos recibidos de la zona anterior.
3. Zona de datos seleccionados
La zona de datos seleccionados es un lugar de almacenamiento para los datos que han sido preprocesados y se encuentran en un formato adecuado para su análisis. Esta zona ofrece datos en un formato que puede utilizarse fácilmente en inteligencia empresarial y otros fines similares.
4. Zona de análisis
Esta es el área de la organización donde se llevan a cabo procesos analíticos complejos, aprendizaje automático y otras actividades relacionadas. Esta zona utiliza datos sin procesar, limpios y seleccionados para proporcionar información valiosa.
Ventajas del lago de datos
1. Mayor agilidad de los datos
Ayudan al consumo y análisis de big data en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones más rápida.
2. Capacidades analíticas mejoradas
Los lagos de datos permiten realizar análisis exhaustivos y creativos, ya que almacenan múltiples tipos de datos en un solo lugar.
3. Mayor escalabilidad
Los lagos de datos pueden crecer horizontalmente, lo que significa que añadir nuevas cantidades de datos no supone ningún problema para la organización que utiliza este enfoque.
4. Reducción de los silos de datos
Los lagos de datos almacenan datos de diferentes fuentes en un solo lugar, de modo que no hay fragmentación de datos y estos se pueden integrar fácilmente.
5. Mejor gobernanza de datos
Los lagos de datos ayudan a la gobernanza de datos, ya que todos los datos almacenados en una ubicación central se pueden controlar fácilmente en aspectos como la calidad, la seguridad y el cumplimiento.
Retos de los lagos de datos
1. Calidad de los datos
Mantener la calidad de los datos puede ser un reto, ya que en el lago de datos se ingieren datos de diferentes fuentes y en diferentes formatos.
2. Gobernanza de datos
La tarea de una gobernanza eficaz de los datos puede resultar compleja, especialmente cuando se trabaja con una gran cantidad de datos diferentes.
3. Seguridad
La seguridad de los datos también es una característica fundamental en un lago de datos para evitar el acceso no autorizado y la fuga de datos.
4. Rendimiento
La gestión y optimización del rendimiento del lago de datos puede resultar complicada a medida que este evoluciona para gestionar más datos.
Ejemplos de lagos de datos
1. Medios de transmisión
Las empresas de streaming por suscripción recopilan y analizan datos sobre los clientes para perfeccionar el sistema de recomendaciones.
2. Finanzas
Los riesgos de la cartera se gestionan a través de datos de mercado en tiempo real recopilados y almacenados en los lagos de datos por las empresas de inversión.
3. Sanidad
Los lagos de datos en las organizaciones sanitarias se emplean para mejorar la forma de gestionar los datos de los pacientes, analizando los datos históricos para optimizar la experiencia del paciente.
4. Comercio minorista
Los lagos de datos se emplean en el comercio minorista para recopilar y fusionar información de diversos puntos de contacto, como el móvil, las redes sociales, el chat y el cara a cara.
5. IoT
Los sensores integrados en el hardware producen grandes cantidades de datos semiestructurados y no estructurados. Los datos sobre estos aspectos se recopilan y almacenan en lagos de datos para su uso futuro en análisis.
6. Cadena de suministro digital
Los fabricantes también utilizan lagos de datos para combinar diferentes tipos de datos de almacenamiento, como sistemas EDI, XML y JSON.
7. Ventas
los científicos de datos y los ingenieros ventas utilizan modelos dependientes para predecir el comportamiento clientes minimizar la tasa abandono.< pgt;
Comprender los casos de uso de los lagos de datos
1. Análisis avanzado
Los lagos de datos permiten el uso de análisis de alto nivel, ya que recopilan diferentes formas de datos que se pueden procesar y analizar fácilmente.
2. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático puede beneficiarse enormemente de los lagos de datos, ya que estos son grandes depósitos de datos sin procesar que se introducen en los modelos de aprendizaje automático tras un procesamiento adecuado.
3. Análisis en tiempo real
Los lagos de datos facilitan el análisis en tiempo real, ya que pueden acomodar datos en streaming procedentes de dispositivos IoT y otros dispositivos.
4. Procesamiento de big data
Los lagos de datos ayudan a procesar big data, ya que son una técnica para recopilar y gestionar grandes cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes.
¿Cómo se integra SentinelOne con Data Lake?
La plataforma Singularity de SentinelOne se basa en Singularity Data Lake para mejorar la seguridad y el análisis de los datos. Las organizaciones pueden almacenar datos y analizar grandes cantidades de datos de seguridad, lo que se traduce en una mayor eficiencia en la identificación y neutralización de amenazas. Esta integración es beneficiosa para las organizaciones, ya que ofrece una mayor visibilidad y un análisis superior desde el punto de vista de la seguridad de la organización.
Singularity Data Lake puede ingestar datos de cualquier fuente propia o de terceros utilizando conectores preintegrados. Normaliza automáticamente utilizando el estándar OCSF y acelera la investigación de amenazas con análisis basados en inteligencia artificial y flujos de trabajo automatizados. Full-stack Log Analytics mantiene los datos críticos listos en todo momento, realiza búsquedas rápidas en los datos de toda la empresa y elimina la duplicación de datos.
SentinelOne se adelanta a los problemas y resuelve las alertas rápidamente con cargas de trabajo automatizadas y personalizables. Aprende de sus datos históricos y se prepara para las amenazas del futuro. Ofrece respuestas automatizadas con correlación de alertas integrada, reglas de detección personalizadas y SIEM augmentation. La plataforma también acelera el tiempo medio de respuesta y elimina las amenazas por completo con un contexto completo de eventos y registros.
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DemostraciónConclusión
Los lagos de datos son una de las soluciones más eficaces para la gestión de datos contemporánea, ya que proporcionan todas las funciones necesarias, incluida la posibilidad de un mayor desarrollo e integración de herramientas de análisis modernas. El estudio ha tenido como objetivo identificar los puntos fuertes y débiles de los lagos de datos y, de este modo, ayudar a las organizaciones a tomar las decisiones correctas con respecto al uso de esta tecnología.
FAQs
En un lago de datos, los datos sin procesar se almacenan en su forma original, lo que permite conservar simultáneamente varios tipos de datos. Por otro lado, un almacén de datos contiene datos procesados y formateados optimizados para consultas SQL y herramientas de inteligencia empresarial.
Walmart, por ejemplo, utiliza un lago de datos para gestionar grandes cantidades de datos de múltiples departamentos. Algunos ejemplos de opciones de lagos de datos son Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Hadoop local y bases de datos NoSQL.
- Versatilidad: Los lagos de datos pueden almacenar grandes cantidades de datos bien organizados y no estructurados.
- Adaptabilidad: Los lagos de datos son adaptables, ya que pueden almacenar diversos tipos de datos.
- Análisis sofisticado: Admiten cálculos complejos, como el aprendizaje automático y el procesamiento instantáneo.
- Ahorro económico: Al consolidar todos los datos en un solo lugar, los lagos de datos hacen que el procesamiento de grandes conjuntos de datos sea más rentable.
Amazon S3 puede considerarse un lago de datos porque Amazon S3 puede almacenar datos sin procesar en su formato nativo, incluidos diferentes tipos de datos, y permite a los usuarios analizar los datos.
Un lago de datos es un almacenamiento de datos sin procesar en su forma original, y puede almacenar cualquier tipo de datos; por otro lado, una base de datos es un almacenamiento de datos en un formato estructurado y está optimizada para un uso limitado pero inmediato.
El primero contiene datos sin procesar y sin estructurar, mientras que el segundo es un data lakehouse, un concepto relativamente nuevo que incorpora la idea de los data lakes, pero con la estructura de los data warehouses, lo que resuelve los problemas de los data lakes con la ayuda de una capa de almacenamiento adicional.
