¿Qué es un data lake?
Un data lake es una solución de almacenamiento centralizado que permite conservar grandes cantidades de datos brutos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. Se trata de una plataforma a gran escala diseñada para la incorporación, la gestión y el análisis de datos procedentes de diversas fuentes. En este artículo explicaremos en detalle qué necesita saber sobre los data lakes, sus ventajas, su funcionamiento y cómo encajan en el ecosistema cloud de OVHcloud.
¿Por qué utilizamos un data lake?
Con la transformación digital, las empresas generan una enorme cantidad de datos a partir de múltiples fuentes: transacciones en línea, sensores de IoT, redes sociales, aplicaciones propias, etc. Esta explosión de datos requiere soluciones de almacenamiento adaptadas, ya que los sistemas tradicionales alcanzan rápidamente sus límites de flexibilidad y coste.
El data lake se caracteriza por su capacidad para almacenar datos brutos sin necesidad de transformación previa. Esto permite a las empresas conservar todos sus datos, aunque su utilidad inmediata no sea evidente, algo crucial en la era del big data. Un data lake, por tanto, centraliza la información proveniente de varios orígenes y retrasa el momento en que estos datos deben ser organizados.
Centralización y reducción de los depósitos de datos
Un data lake permite centralizar los datos procedentes de diversas fuentes (CRM, ERP, redes sociales, IoT, etc.) en un único lugar. Esta centralización reduce los depósitos de datos, en los que cada departamento de una empresa almacena sus propios datos, sin compartirlos. El acceso global a los datos permite la colaboración y la toma de decisiones con mayor conocimiento de causa.
Una solución adaptada a la era del cloud
Los data lakes modernos, especialmente cuando se integran en infraestructuras cloud, ofrecen una mayor flexibilidad y capacidad de ampliación, al tiempo que reducen los costes asociados a la infraestructura física. Utilizando una solución cloud de OVHcloud, las empresas pueden adaptar su capacidad de almacenamiento en función de sus necesidades, sin descuidar la disponibilidad y la seguridad de los datos.
¿Cómo funciona un data lake?
Un data lake es un espacio de almacenamiento flexible, capaz de absorber y conservar datos en su estado bruto, sin transformación previa. A diferencia de los sistemas tradicionales como los almacenes de datos (EDD), que necesitan una estructura antes de poder utilizarlos, un data lake permite aplazar esta etapa. Estos son los que funcionan:
Recopilación de datos
Un data lake recopila datos procedentes de diversas fuentes: bases de datos, sensores IoT, archivos de registro, transacciones financieras, vídeos... Esta ingestión puede realizarse por lotes o en tiempo real, según las necesidades. Gracias a sus capacidades de tratamiento en streaming, un data lake es capaz de capturar flujos de datos en tiempo real. Esta función es muy útil para aplicaciones que no permiten pérdidas, como las aplicaciones de seguimiento de transacciones financieras.
Almacenamiento de los datos.
Una vez ingeridos, los datos se almacenan en su formato original. Un data lake puede gestionar todo tipo de datos (estructurados, semiestructurados, etc.). Una de sus principales ventajas es su capacidad para almacenar estos datos sin una estructuración previa, lo que le permite concentrarse en la ingesta rápida, o incluso en tiempo real, de los datos.
Un data lake moderno se basa a menudo en infraestructuras cloud que ofrecen una capacidad de almacenamiento escalable casi ilimitada. Las soluciones cloud como las de OVHcloud permiten aumentar la capacidad de almacenamiento en función del crecimiento de las necesidades, sin tener que preocuparse por las limitaciones ligadas a la infraestructura.
Administración de metadatos e inventario
A medida que aumenta la cantidad de datos, es necesario gestionarlos con eficacia. Aquí es donde los metadatos desempeñan un papel fundamental. Describen los datos y facilitan su búsqueda y explotación. El inventario de datos es fundamental para organizar la información, lo que simplifica su uso por parte de los distintos departamentos de la empresa.
Los metadatos también permiten garantizar una gobernanza adecuada de los datos, garantizando que la información sensible o crítica se gestione de forma segura y de conformidad con las distintas reglamentaciones aplicables.
Análisis de datos
Una vez almacenados e indexados los datos, estos pueden analizarse mediante una herramienta dedicada. Una de las principales ventajas de un data lake es que permite procesar numerosos tipos de datos con diferentes tecnologías de análisis, como el análisis descriptivo, predictivo o el aprendizaje automático.
Los data lakes suelen combinarse con herramientas avanzadas de análisis y visualización, lo que permite a las empresas generar observaciones pertinentes a partir de sus datos. Además, el uso de una solución de cloud analytics facilita el tratamiento y el análisis de los datos a gran escala.
Ventajas de un data lake
1. Almacenamiento escalable y de bajo coste
Empecemos por una de las principales ventajas del data lake: su capacidad para almacenar grandes volúmenes de datos a un precio muy asequible. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que son cada vez más costosas a medida que aumentan los volúmenes, esta solución es relativamente escalable y rentable. Combinado con servicios cloud como los de OVHcloud, permite reducir los gastos asociados a la infraestructura física, ajustando al mismo tiempo las necesidades de almacenamiento en función de la demanda.
2. Flexibilidad en el almacenamiento de datos
Otra gran ventaja del data lake es la flexibilidad que ofrece para el almacenamiento de datos no estructurados. Las empresas producen cada vez más datos en forma de vídeos, imágenes, archivos de texto e interacciones en las redes sociales. A diferencia de las bases de datos relacionales, un data lake permite conservar estos datos en estado bruto.
3. Acceso centralizado a los datos
Al centralizar todos los datos de la empresa en un data lake, resulta más fácil acceder a la información y utilizarla para diversos fines. Esta centralización permite romper los depósitos de datos, favoreciendo una colaboración entre los distintos departamentos de una empresa. De este modo, las empresas pueden utilizar sus datos de forma más eficaz para tomar mejores decisiones.
4. Una palanca de innovación
Los data lakes son verdaderos catalizadores de la innovación. Al reunir todos los datos de la empresa, los analistas y los científicos de datos pueden experimentar con nuevos modelos de data analytics, probar algoritmos de aprendizaje automático e implementar proyectos de IA. Permiten desarrollar análisis predictivos, mejorar la gestión de las operaciones y personalizar los servicios.
5. Optimización para big data
Un data lake está diseñado para responder a las necesidades de los proyectos de big data, que requieren un tratamiento de volúmenes masivos de datos. Gracias a su capacidad para registrar un gran número de datos, permiten a las empresas aprovechar al máximo las tecnologías del big data, como los análisis en tiempo real o el aprendizaje automático (machine learning).
Data lake: algunos ejemplos concretos
Sector financiero
Las instituciones financieras utilizan los data lakes para centralizar y explotar datos de varias fuentes, como las transacciones bancarias, los registros crediticios y los comportamientos de los clientes. Esto les permite comprender mejor sus hábitos, mejorar la detección de fraudes y crear modelos predictivos para gestionar mejor los riesgos.
Salud
En el ámbito de la salud, un data lake permite conservar y explotar volúmenes muy importantes de datos médicos, como los historiales de los pacientes o las imágenes asociadas. Esto permite acelerar las investigaciones médicas y mejorar los tratamientos gracias a una mejor personalización. Los data lakes también ofrecen un acceso rápido a todos estos datos, esenciales para la investigación y la mejora de las prácticas médicas.
E-commerce
Los e-commerce utilizan los data lakes para comprender mejor el comportamiento de sus clientes, a partir de datos como el historial de compras, el seguimiento de la navegación en los sitios web o las interacciones en las redes sociales. Esta información se utiliza para personalizar las recomendaciones de productos, optimizar las campañas de marketing y mejorar la experiencia del cliente.
IoT (Internet de las cosas)
Los dispositivos IoT generan una gran cantidad de datos en tiempo real. Los data lakes se utilizan para almacenar esta información y analizarla en contextos variados, como el mantenimiento predictivo, la gestión de las infraestructuras o la optimización de las cadenas de producción. Permiten a las empresas supervisar y administrar mejor los dispositivos conectados, a la vez que optimizan su rendimiento.
El data lake comparado con el data lakehouse
El concepto de data lakehouse ha surgido para responder a algunas de las limitaciones de los data lakes tradicionales. Un data lakehouse combina las ventajas de los data lakes y de un almacén de datos (data warehouse en inglés). Los data lakehouses ofrecen una mejor gobernanza y una organización de los datos más rígida, conservando la capacidad de gestionar información no estructurada.
Por lo tanto, un data lakehouse permite a las empresas aprovechar las capacidades analíticas avanzadas de los data lakes y, al mismo tiempo, beneficiarse de las mejores prácticas en materia de gestión de datos.
Este enfoque híbrido es especialmente útil para las empresas que buscan maximizar la flexibilidad al tiempo que satisfacen los requisitos de rendimiento y gobernanza del almacenamiento de datos.
OVHcloud y el data lake
OVHcloud ofrece varias soluciones adaptadas a las necesidades de las empresas para que puedan gestionar y analizar sus data lakes. Estos son tres productos clave:
Object Storage de OVHcloud
Una solución de almacenamiento en la nube escalable, ideal para almacenar grandes cantidades de datos heterogéneos en data lakes. Esta solución permite acceder fácilmente a grandes bases de datos y gestionarlas eficazmente.
Data Processing con OVHcloud
Este servicio permite disfrutar de una gran potencia de procesamiento para analizar grandes conjuntos de datos almacenados en su data lake, utilizando la infraestructura cloud para el machine learning y el análisis de datos.
Big data platform de OVHcloud
Una completa plataforma que ofrece soluciones para gestionar el big data. Esto permite a las empresas procesar, analizar y visualizar de forma eficiente los datos almacenados en los data lakes.