Data lake

La clave para almacenar y analizar datos

Un data lake es un lugar donde se puede almacenar un gran volumen de datos en su formato original, sin necesidad de organizarlos o procesarlos antes. Es especialmente práctico para empresas que trabajan con grandes volúmenes de información provenientes de diversas fuentes, en una era en la que su manejo y almacenamiento ha pasado a ser muy relevante para la búsqueda de soluciones y la toma de decisiones. Te contamos al detalle qué es un data lake, en qué se diferencia de las soluciones tradicionales de almacenamiento de datos y sus beneficios. 

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¿Qué es un data lake?

Los data lakes son repositorios centralizados que permiten almacenar grandes volúmenes de datos en su forma nativa, ya sea estructurados, semiestructurados o no estructurados. En lugar de procesar y transformar los datos antes de almacenarlos, como ocurre en los sistemas tradicionales, un data lake conserva los datos tal como se recopilan, listos para ser procesados cuando sea necesario.

En un ámbito como es el empresarial en el que los datos provienen de diversas fuentes, como aplicaciones, sensores, redes sociales o dispositivos del Internet de las Cosas, poder mantener los datos en su formato original facilita el acceso y el análisis por parte de diferentes usuarios, desde científicos de datos hasta analistas y desarrolladores.

Beneficios de un data lake

Ahora que sabes qué es un data lake, ¿sabes por qué se han convertido en una opción atractiva para muchas compañías? Ofrecen una serie de ventajas a las empresas, entre ellas las siguientes: 

  1. Son escalables.
    Los data lakes pueden manejar cantidades masivas de datos, desde terabytes hasta petabytes, lo que los hace ideales para empresas con grandes necesidades de almacenamiento o en crecimiento, ya que su escalabilidad permite aumentar su capacidad progresivamente.
  2. Son flexibles.
    La arquitectura data lake permite almacenar datos en su formato original, los data lakes eliminan la necesidad de estructurarlos previamente. Esto es especialmente útil para datos no estructurados, como imágenes, vídeos o registros de texto.
  3. Permite un rápido acceso a los datos.
    Los usuarios pueden acceder a los datos cuando los necesiten, sin esperar a que sean transformados o procesados.
  4. Son compatibles con herramientas de análisis avanzado.
    Los data lakes son compatibles con herramientas de big data y aprendizaje automático, lo que permite a las organizaciones realizar análisis avanzados de los mismos de una forma más sencilla que con las soluciones tradicionales de almacenamiento.
  5. Son más económicos.
    En comparación con un data warehouse (depósito de datos), un data lake es generalmente más económico, ya que utilizan soluciones de almacenamiento menos costosas. 

Principales diferencias de un data lake y data warehouse

Data lake vs depósito de datos: ¿qué solución es más adecuada? Las dos son soluciones de almacenamiento de datos con sus ventajas e inconvenientes, ya que presentan diferencias significativas.

En primer lugar, la arquitectura data lake hace posible almacenar los datos en su formato original, mientras que los data warehouses requieren que los datos sean transformados y estructurados antes de ser almacenados. Esto responde a la distinta finalidad de cada una de estas soluciones: mientras que los data lakes están diseñados para analizar y resumir conjuntos de datos no estructurados, los data warehouses están optimizados para el envío y recepción de datos a gran velocidad.

Además, el data lake y el data warehouse son más adecuados para diferentes perfiles de usuarios de esos datos: los data lakes son más apropiados para científicos de datos y analistas técnicos, mientras que los data warehouses son utilizados por analistas empresariales y personal de Tecnologías de la Información. Los data lakes suelen basarse en plataformas como Hadoop o Amazon S3, mientras que los data warehouses utilizan sistemas como Snowflake, Redshift o Teradata.

Por otro lado, los data lakes suelen ser más económicos debido a su capacidad de utilizar almacenamiento escalable, mientras que los data warehouses requieren una mayor inversión en infraestructura y licencias. 

Características principales de los datos almacenados en data lakes

Los datos almacenados en un data lake tienen ciertas características que los diferencian de los que se conservan en otros sistemas de almacenamiento: 

  • Tienen formatos heterogéneos. Un data lake puede almacenar datos estructurados (tablas y bases de datos), semiestructurados (JSON, XML) y no estructurados (imágenes, vídeos, registros de sensores).
  • Están siempre disponibles. Los datos almacenados en un data lake están siempre disponibles para diferentes usuarios y aplicaciones, lo que permite un acceso rápido y simultáneo. 
  • Son compatibles con big data. Los datos en un data lake son compatibles con herramientas y tecnologías de big data, lo que permite su procesamiento en paralelo y a gran escala.
  • Tienen metadatos enriquecidos. Los data lakes utilizan metadatos para catalogar y organizar los datos, lo que facilita su búsqueda y recuperación.
  • Conservan su formato original. Un data lake mantiene los datos en su formato original y garantiza que no se pierda información durante el almacenamiento.
  • Son fácilmente integrables. Los data lakes pueden integrarse con sistemas empresariales existentes y con aplicaciones de terceros, lo que aumenta el valor de los datos.

Repsol y el data lake

Gracias a sus características y ventajas, el data lake es una herramienta clave para la toma de decisiones basada en datos en Repsol, que nuestra compañía emplea para potenciar su transformación digital.

Mediante un data lake, Repsol centraliza información proveniente de diversas fuentes, como operaciones energéticas, sensores del Internet de las Cosas, transacciones y datos de clientes. Esto facilita el análisis avanzado y el uso de tecnologías como la Inteligencia Artificial y el machine learning para optimizar procesos, mejorar la eficiencia operativa, predecir fallos y personalizar servicios.