¿Qué es un lago de datos?

¿Cómo funciona un lago de datos?

Un lago de datos funciona ingiriendo, almacenando y procesando continuamente grandes cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes, al tiempo que garantiza la accesibilidad para el análisis, la elaboración de informes y el aprendizaje automático. El proceso comienza con la ingesta de datos, en la que los datos fluyen desde diversas fuentes, como aplicaciones empresariales, dispositivos IoT, almacenamiento en la nube y servicios de terceros. Estos datos pueden llegar en tiempo real o en cargas por lotes, a menudo a través de API, plataformas de streaming o canalizaciones ETL (Extract, Transform, Load). A diferencia de las bases de datos tradicionales, los lagos de datos no imponen un esquema predefinido, lo que permite almacenar todos los datos entrantes en su formato original.

Una vez ingeridos, los datos se almacenan en un sistema de almacenamiento escalable y rentable, que suele utilizar el almacenamiento de objetos basado en la nube o sistemas de archivos distribuidos, como el sistema de archivos distribuidos Hadoop (HDFS). Esta capa de almacenamiento garantiza que los datos en bruto permanezcan accesibles para su procesamiento futuro, lo que permite a las organizaciones almacenar volúmenes masivos de información sin necesidad de estructuración o transformación inmediata. Los datos suelen categorizarse y etiquetarse mediante metadatos, lo que ayuda a mejorar la capacidad de búsqueda y la gestión, evitando el riesgo de crear un "pantano de datos" en el que la información quede desorganizada e inutilizable.

El procesamiento dentro de un lago de datos se produce a través de marcos informáticos que permiten la transformación de datos, el análisis y las operaciones de aprendizaje automático. Los usuarios pueden acceder a los datos utilizando diversos motores de procesamiento como Apache Spark, Presto o TensorFlow, en función de los requisitos de la carga de trabajo. Algunas tareas, como la limpieza de datos o la extracción de características para el aprendizaje automático, pueden automatizarse, mientras que otras implican consultas interactivas por parte de científicos de datos y analistas. El enfoque de esquema en lectura permite a los usuarios aplicar estructura a los datos sólo cuando sea necesario, lo que permite una mayor flexibilidad en el análisis.

Los mecanismos de seguridad y gobernanza garantizan que los datos del lago estén protegidos y cumplan las normativas del sector. Las políticas de control de acceso definen qué usuarios o sistemas pueden interactuar con conjuntos de datos específicos, mientras que las herramientas de cifrado y auditoría salvaguardan la información confidencial. Las organizaciones también aplican políticas de gestión del ciclo de vida de los datos para optimizar los costes de almacenamiento archivando o eliminando los datos obsoletos cuando sea necesario.

Al combinar un almacenamiento escalable con un procesamiento y una gobernanza flexibles, un lago de datos sirve de base poderosa para las empresas que buscan aprovechar los datos para el análisis, la inteligencia artificial y la toma de decisiones en tiempo real.

Tipos de datos almacenados en un lago de datos

Un lago de datos está diseñado para almacenar una amplia variedad de tipos de datos, lo que lo convierte en una solución versátil para las empresas que manejan información a gran escala procedente de múltiples fuentes. A diferencia de las bases de datos estructuradas, que imponen un esquema rígido, los lagos de datos dan cabida a datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en su formato nativo, lo que permite a las organizaciones conservar y procesar diversos conjuntos de datos para diferentes fines analíticos.

Datos estructurados

Los datos estructurados hacen referencia a la información altamente organizada que suele almacenarse en bases de datos relacionales y hojas de cálculo. Esto incluye registros transaccionales, perfiles de clientes, datos financieros y detalles de inventario, todos los cuales siguen un formato coherente que permite realizar consultas e informes de forma sencilla. Los datos semiestructurados, por su parte, incluyen información con algunos elementos organizativos pero sin un esquema fijo, como archivos JSON, documentos XML y registros CSV. Este tipo de datos se utiliza habitualmente en el desarrollo de aplicaciones, servicios web y arquitecturas basadas en eventos.

Datos no estructurados

Este tipo de datos representa la categoría más amplia y compleja, ya que engloba archivos que no siguen un modelo predefinido. Esto incluye imágenes, vídeos, grabaciones de audio, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y registros generados por máquinas. Las organizaciones utilizan los lagos de datos para almacenar grandes cantidades de contenido no estructurado para aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y el análisis de sentimientos. La capacidad de retener datos en bruto, sin filtrar, hace que un lago de datos sea especialmente valioso para las industrias que dependen de archivos de medios a gran escala, fuentes de sensores IoT y flujos de datos de alta frecuencia.

Datos semiestructurados

En contraste con los datos estructurados y no estructurados, la información digital semiestructurada es un híbrido de ambos, que contiene cierto nivel de organización pero sin un esquema rígido. Algunos ejemplos son JSON, XML, YAML y los registros de bases de datos NoSQL. Estos formatos almacenan los datos en pares jerárquicos o clave-valor, lo que los hace adaptables a las aplicaciones modernas que requieren flexibilidad, como las API web, los formatos de intercambio de datos y los archivos de registro. Los datos semiestructurados desempeñan un papel crucial en los lagos de datos, ya que permiten a las empresas almacenar y analizar información que no encaja perfectamente en las bases de datos relacionales, pero que conserva cierta estructura identificable para un procesamiento eficaz.

Al dar cabida a múltiples formatos de datos en un único repositorio, los lagos de datos permiten a las empresas consolidar la información procedente de diferentes fuentes sin necesidad de un preprocesamiento exhaustivo. Esta flexibilidad permite a las organizaciones ejecutar análisis, modelos de IA y perspectivas en tiempo real a través de diversos conjuntos de datos, lo que convierte a los lagos de datos en un componente crítico de los ecosistemas de datos modernos.

Casos de uso comunes para los lagos de datos

Los lagos de datos son ampliamente adoptados en diversas industrias, permitiendo a las organizaciones almacenar y analizar grandes cantidades de datos en bruto para obtener conocimientos avanzados, mejoras operativas e innovación. Su capacidad para manejar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados los convierte en un activo valioso para las empresas que dependen del análisis a gran escala, la inteligencia artificial y el procesamiento en tiempo real.

En el sector financiero, los lagos de datos ayudan a los bancos y a las empresas de inversión a analizar los datos transaccionales, detectar el fraude y evaluar el riesgo crediticio. Al agregar registros financieros estructurados con fuentes no estructuradas, como las interacciones de los clientes y el sentimiento de los medios sociales, las instituciones pueden desarrollar modelos de riesgo más precisos y servicios financieros personalizados. Del mismo modo, las organizaciones sanitarias utilizan los lagos de datos para integrar los historiales de los pacientes, las imágenes médicas, los datos genómicos y los dispositivos de control sanitario habilitados para IoT. Este enfoque respalda los diagnósticos predictivos, los planes de tratamiento personalizados y la investigación médica a gran escala.

Las empresas manufactureras aprovechan los lagos de datos para mejorar la eficiencia operativa mediante el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de la cadena de suministro. Mediante la recopilación de datos de sensores de equipos de fábrica, registros de producción y sistemas de inventario, las empresas pueden utilizar el aprendizaje automático para identificar posibles fallos antes de que se produzcan, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando la productividad.

En el sector minorista, los lagos de datos permiten el análisis del comportamiento de los clientes, los motores de recomendación y la previsión de la demanda mediante la combinación de las transacciones de venta, los patrones de navegación en línea y las interacciones con el servicio de atención al cliente. Esto permite a los minoristas ofrecer experiencias personalizadas y optimizar la gestión del inventario basándose en las tendencias del mercado en tiempo real.

Más allá de estas notables industrias, los lagos de datos desempeñan un papel crucial en los sectores de las telecomunicaciones, la energía y la administración pública, donde la integración y el análisis de datos a gran escala impulsan la inteligencia operativa y la toma de decisiones. Al romper los silos de datos y permitir el análisis entre plataformas, los lagos de datos proporcionan una base para que las organizaciones extraigan valor de sus datos y mantengan una ventaja competitiva.

Lagos de datos para la IA y el aprendizaje automático

Los lagos de datos desempeñan un papel crucial en la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM) al proporcionar un entorno de almacenamiento escalable en el que se pueden recopilar, procesar y analizar datos sin procesar. Los modelos de IA y ML dependen de grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados para identificar patrones, hacer predicciones y automatizar decisiones. Al almacenar todos los datos en su formato nativo, un lago de datos permite realizar análisis avanzados y entrenar modelos sin las limitaciones de las bases de datos tradicionales.

Una ventaja clave de los lagos de datos para la IA y el ML es su capacidad para agregar diversos conjuntos de datos de múltiples fuentes, incluyendo dispositivos IoT, bases de datos transaccionales y medios sociales. Esto permite a los científicos de datos entrenar modelos en conjuntos de datos completos que reflejan mejor las condiciones del mundo real. Dado que los lagos de datos admiten el esquema en lectura, los analistas pueden experimentar con diferentes estructuras de datos, transformaciones y técnicas de ingeniería de características sin formatos predefinidos.

Los lagos de datos se integran a la perfección con marcos de procesamiento de big data como Apache Spark, TensorFlow y PyTorch, permitiendo transformaciones de datos a gran escala y el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. También admiten la computación acelerada por GPU para aplicaciones de IA como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Además, las prácticas de MLOps -como el versionado de conjuntos de datos, la automatización del flujo de trabajo y el seguimiento de modelos- ayudan a agilizar el desarrollo de la IA al tiempo que garantizan la seguridad, el cumplimiento y la gobernanza de los datos.

Al proporcionar una infraestructura escalable, rentable y flexible, los lagos de datos permiten a las empresas aprovechar la IA y el ML para el análisis predictivo, la automatización y las recomendaciones personalizadas, impulsando la innovación basada en datos en todos los sectores.

Retos y mejores prácticas para gestionar un lago de datos

Aunque los lagos de datos ofrecen flexibilidad y escalabilidad, pueden convertirse en "pantanos de datos" desorganizados sin una gestión adecuada. Para maximizar su valor, las organizaciones deben aplicar estrategias de gobernanza, seguridad y optimización.

Prevenir un pantano de datos

Un reto importante es garantizar que los datos permanezcan organizados y accesibles. Sin un etiquetado e indexación adecuados, los datos se vuelven difíciles de buscar y analizar. Implementar la gestión de metadatos y la catalogación automatizada ayuda a estructurar los datos, facilitando a los analistas y científicos de datos la recuperación de la información relevante.

Garantizar la seguridad y el cumplimiento

Unas medidas de seguridad y gobernanza sólidas son esenciales con los lagos de datos. Deben aplicarse controles de acceso para restringir la visibilidad de los datos en función de las funciones de los usuarios, garantizando que sólo el personal autorizado pueda recuperar o modificar la información crítica. El cifrado, tanto en reposo como en tránsito, ayuda a proteger contra el acceso no autorizado y las ciberamenazas. El cumplimiento de las normativas del sector también es crucial, lo que requiere que las organizaciones establezcan registros de auditoría, políticas de retención de datos y marcos de gestión del consentimiento para mantener la alineación normativa.

Optimizar el rendimiento

Dado que los datos se almacenan en bruto, un procesamiento ineficiente puede provocar un rendimiento lento de las consultas. El uso de motores de consulta optimizados, la partición de grandes conjuntos de datos y la implantación de un almacenamiento por niveles garantizan una rápida recuperación de los datos manteniendo los costes bajo control.

Con las estrategias adecuadas de gobernanza, seguridad y rendimiento, las organizaciones pueden garantizar que su lago de datos siga siendo un recurso valioso para el análisis y la IA en lugar de un repositorio inmanejable.

Preguntas frecuentes

1. ¿Qué es la arquitectura de lago de datos?
   La arquitectura de lago de datos es el marco que gestiona el almacenamiento, el procesamiento y la gobernanza de grandes y diversos conjuntos de datos. Incluye almacenamiento escalable para datos sin procesar, motores informáticos para análisis y controles de seguridad para garantizar la integridad de los datos. Esta estructura permite a las empresas almacenar y analizar diversos tipos de datos de forma eficiente en un entorno centralizado.
2. ¿Cuáles son los requisitos de hardware para un lago de datos?
   Los lagos de datos locales suelen utilizar servidores de alto rendimiento para el almacenamiento de objetos a gran escala junto con potentes CPU para el procesamiento de big data. Se suelen utilizar servidores de almacenamiento como la bahía Top-Loading 90 de Supermicrocon 90 discos duros y uno o dos nodos de procesador. Los lagos de datos basados en la nube también se basan en el almacenamiento distribuido y los recursos informáticos proporcionados por los proveedores de la nube, lo que reduce la necesidad de una amplia infraestructura física para el usuario final.
3. ¿Es Amazon S3 un lago de datos?
   Amazon S3 es un servicio de almacenamiento en la nube que utiliza el protocolo de objetos S3, no un lago de datos propiamente dicho. Sin embargo, sirve como un componente de almacenamiento clave en muchas arquitecturas de lagos de datos, permitiendo a las organizaciones almacenar y administrar grandes cantidades de datos en bruto para el análisis y el aprendizaje automático.
4. ¿Es Snowflake un lago de datos?
   Snowflake es una plataforma de datos basada en la nube, pero no es un lago de datos tradicional. Funciona como un almacén de datos con algunas capacidades de lago de datos, permitiendo a los usuarios almacenar y analizar datos estructurados y semiestructurados. Sin embargo, a diferencia de un lago de datos, no almacena de forma nativa grandes volúmenes de datos sin estructurar.