Imagina que tienes un gran trastero en casa donde puedes guardas todo tipo de objetos: desde cajas bien organizadas hasta muebles o juguetes viejos sin ordenar. Aunque pueda parecer caótico, el trastero tiene una gran ventaja: todo está almacenado y accesible para cuando lo necesites, sin tener que clasificarlo de inmediato. Eso sí, encontrar lo que buscas puede costarte un buen rato.
Pues algo parecido es un data lake, pero en lugar de guardar objetos físicos, almacena datos. Muchos datos.
A continuación, te explicamos qué es un data lake, cómo funciona, cuáles son sus ventajas y desafíos, y cómo puede integrarse con sistemas ERP como Tryton.
Índice de contenidos
¿Qué es un data lake?
Un data lake (lago de datos) es un repositorio centralizado diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos en su forma original, tanto los bien organizados (como las ventas de tu empresa) como los más desordenados (como correos electrónicos, imágenes o datos de redes sociales).
La clave de un data lake es que no necesitas preocuparte por clasificar y organizar todo de inmediato, ya que te permite almacenar los datos tal cual llegan, en su estado original.
Data lake vs. Data warehouse
A diferencia de los data warehouses, que requieren una estructura definida para los datos antes de su almacenamiento, un data lake permite almacenar datos tal cual se generan, sin la necesidad de procesamiento o transformación previa.
Esto significa que cualquier tipo de dato puede almacenarse en un data lake: desde archivos de texto y bases de datos, hasta imágenes o vídeos e, incluso, las interacciones que tengas en las redes sociales. Todo ello sin tener una estructura definida de antemano o saber para qué se van a necesitar esos datos en un futuro. Esto ofrece la flexibilidad de analizarlos posteriormente de diferentes maneras, incluso para responder preguntas que no se habían previsto inicialmente.
4 ventajas de utilizar un lago de datos
Un data lake ofrece varias ventajas clave para las empresas que manejan grandes volúmenes de datos. Al permitir el almacenamiento de datos en su forma original, las empresas pueden centrarse simplemente en recopilar toda la información posible, sin necesidad de estructurarla.
- Ahorro de tiempo: Un lago de datos permite almacenar grandes cantidades de datos, sin necesidad de organizarlos previamente. Esto ahorra tiempo en la fase inicial de recopilación de datos y permite a las empresas almacenar todo tipo de información para su análisis posterior.
- Escalabilidad: Un data lake es altamente escalable, lo que permite a las empresas almacenar datos de cualquier tipo y volumen sin limitaciones de espacio o estructura.
- Fomento de la innovación: Dado que los datos no necesitan ser estructurados, las empresas pueden aprovechar la información no estructurada para realizar análisis avanzados. Esto abre nuevas oportunidades para implementar tecnologías avanzadas de machine learning y descubrir patrones y tendencias que pueden haber pasado desapercibidas en enfoques más tradicionales.
- Análisis en tiempo real: Los lagos de datos permiten el análisis de grandes datos en tiempo real, lo que resulta esencial en sectores que necesitan reaccionar rápidamente a cambios en el entorno, como la manufactura, el comercio electrónico o el marketing.
3 grandes desafíos de los data lake
A pesar de las ventajas que ofrece un data lake, también existen desafíos importantes que las empresas deben tener en cuenta:
- Gestión de los datos: Almacenar datos en su formato original y sin una estructura clara puede generar problemas de gestión. Mantener un control adecuado sobre la calidad y el acceso a los datos puede ser complicado y, si no se gestiona bien, el data lake puede convertirse en un data swamp (pantano de datos), donde los datos acumulados son difíciles de encontrar y gestionar.
- Seguridad: Dentro de los datos que almacena un lago de datos, algunos pueden ser sensibles o privados. Garantizar la seguridad de esos datos en un entorno tan amplio puede ser un reto, ya que se requieren estrictas medidas de control y cifrado para prevenir accesos no autorizados y fugas de datos.
- Sobrecarga de datos: Si no se establecen directrices claras sobre qué datos almacenar y cómo utilizarlos, un data lake puede sobrecargarse rápidamente con información irrelevante. Esto no solo dificulta el análisis, sino también los costes de almacenamiento y mantenimiento.
Integración con ERPs y BI de código abierto
La integración de un data lake con un sistema ERP como Tryton y una herramienta de Business Intelligence como Metabase puede proporcionar una gran ventaja competitiva: permite a las empresas tener una visión completa de sus datos.
Mientras que Tryton gestiona datos operacionales (ventas, compras, inventarios, etc.) de forma estructurada, el data lake almacena datos en bruto, y Metabase facilita la visualización y análisis de ambos tipos de datos. Esta integración facilita, por ejemplo, realizar análisis predictivos más detallados sobre las preferencias del cliente o mejorar el mantenimiento de productos.
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Al combinar estas herramientas, es posible realizar análisis avanzados y obtener insights visuales claros, lo que mejora la capacidad de análisis, la toma de decisiones y la planificación a largo plazo.
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