El big data está teniendo un gran impacto en todos los sectores, pues la información se ha convertido en el principal activo de las empresas en un entorno globalizado y digitalizado como el actual. El data lake proporciona al big data una arquitectura adecuada para la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos, de forma que permite extraer conocimiento de toda la información que manejan las empresas hoy en día. A continuación, te mostraremos qué es un data lake, sus principales características, sus puntos clave y veremos algunos ejemplos interesantes.

¿Qué es un data lake y para qué sirve?

Un data lake es un repositorio centralizado diseñado para almacenar, procesar y proteger grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados o no estructurados en su formato nativo. A diferencia de un data warehouse jerárquico, que organiza los datos en ficheros o carpetas, un data lake utiliza una arquitectura plana para almacenar toda la información.

Cada elemento dentro del repositorio se identifica de manera única y se etiqueta con metadatos extendidos, lo que permite realizar búsquedas y consultas más rápidas y precisas.

¿Para qué se utiliza un data lake?

El objetivo principal de un data lake es proporcionar una plataforma escalable y segura que permita a las empresas realizar diversas tareas, como el almacenamiento de datos, el acceso a aplicaciones en la nube o la transferencia de información.

Este sistema es un elemento clave para el big data y en el análisis de grandes volúmenes de datos, ya que proporciona la infraestructura ideal para poder gestionar toda esta información de forma ágil y eficiente.

¿Qué caracteriza un data lake?

Proporciona un sistema de almacenamiento centralizado

Como hemos avanzado, se trata de un repositorio centralizado en el que se pueden almacenar grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, y donde es posible consolidar datos de diversas fuentes en un solo lugar.

Garantiza el almacenamiento de datos en formato nativo

A diferencia del data warehouse, el cual requiere que los datos sean estructurados y transformados antes de ser almacenados,  en el data lake se pueden almacenar los datos en su formato original o nativo.

Flexibilidad y escalabilidad

Este tipo de repositorio ofrece una plataforma escalable que puede manejar grandes volúmenes de datos y que se adapta fácilmente a las necesidades de almacenamiento y procesamiento de la organización en cada momento.

Además, se pueden almacenar cualquier tipo de datos, lo que proporciona una mayor flexibilidad a la hora de gestionar la información (permite trabajar con texto, imágenes, videos, registros de eventos, transacciones, datos de redes sociales, datos de sensores, …). En un data lake también se puede trabajar con diferentes lenguajes de programación y herramientas de análisis, como SQL, Python o R.

Acceso en tiempo real

Este sistema permite el procesamiento de datos en tiempo real o en modo por lotes, lo que es ideal para realizar análisis o para procesar grandes volúmenes de datos de manera programada.

Esta característica dota de una mayor agilidad al negocio, pudiendo acceder a la información relevante y valiosa de manera inmediata.

Integración de datos de distintas fuentes

En este entorno de gestión de datos se manejan infinidad de fuentes, ya sea de sistemas locales, en la nube o de procesamiento perimetral. Esto facilita la integración de datos provenientes de diferentes sistemas y permite su análisis en un contexto más amplio.

Etiquetado y metadatos

Cada elemento dentro del data lake se etiqueta con metadatos extendidos, lo que ayuda a organizar y buscar los datos de manera eficiente. Estos metadatos proporcionan información adicional sobre el contenido de los datos, como su origen, fecha de creación, o formato, entre otros.

Seguridad y protección de datos

Este sistema incorpora sofisticados mecanismos, herramientas y protocolos de seguridad para proteger los datos almacenados, así como el acceso a los mismos (controles de acceso, cifrado y auditoría para garantizar la confidencialidad e integridad de los datos, sistemas de back-up automatizados, balanceo de cargas, etc.).

Puntos clave en la arquitectura de un data lake

Veamos un resumen de los puntos clave dentro de la arquitectura de un sistema de este tipo:

• Almacenamiento centralizado que proporciona un único punto de acceso para todos los datos de la organización.
• Facilita el almacenamiento de la información en su formato original, evitando complejos procesos de transformación.
• Sistema muy flexible y altamente escalable.
• Trabaja con una amplia variedad y tipos de datos.
• Proporciona un sistema de procesamiento y acceso a los datos en tiempo real.
• Integración de datos que provienen de múltiples fuentes.

Entiende qué es un data lake con ejemplos

Para comprender mejor qué es un data lake y por qué es un entorno ideal para el big data, lo mejor es ver algunos ejemplos:

SHION-CloudiFacturing

Este proyecto de investigación y desarrollo del programa Horizon 2020 implementa en la nube un sistema de predicción de errores en la inyección de plásticos. Se basa en los datos de las máquinas de Thermolympic que son capturados por el sistema MES de BMS Vision.

AGROLAKE

Proyecto desarrollado para PAINTEC (empresa de servicios y drones profesionales), cuyo objetivo es capturar información relevante para la gestión de explotaciones agrarias mediante la aplicación de agricultura de precisión.

Data lake del CERN

En el colisionador de hadrones del CERN utiliza un data lake que les permite manejar un volumen impresionante de datos de forma rápida y eficiente. Hay que tener en cuenta que el acelerador llega a generar 30 petabytes de datos, por lo que, con otro tipo de arquitectura, sería inviable abordar el análisis de toda esta información.

Te hemos mostrado qué es un data lake y como proporciona flexibilidad en términos de tipos de datos, velocidad de transferencia y opciones de procesamiento, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para la gestión y análisis de datos en las empresas.

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