¿Qué es un data lake?

Análisis de datos

Redacción Tokio | 27/06/2022

El mundo digital es cada día más grande y se espera que se superen los 60 billones de gigabytes de datos para 2023. Esto supone una gran cantidad de datos que, en su mayoría, son datos no estructurados o semiestructurados. En este contexto, el Big Data es cada vez más importante, ya que proporciona las herramientas y técnicas necesarias para procesarlos y almacenarlos. Un ejemplo de ello son los data lake, que sirven para almacenar grandes cantidades de datos.

En este artículo vamos a ver qué es data lake, como se usan en Big Data y cuáles son los beneficios de emplear este tipo de sistema de almacenamiento para el posterior procesamiento y análisis de estas grandes cantidades de información.

Además, también haremos un repaso por las principales opciones de formación, sobre como un curso de Big Data puede ayudarte a crecer como profesional y abrirte puertas en un sector en expansión.

¿Qué es data lake?

Un data lake es, como decíamos, un sistema de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos sin procesar en su formato nativo. Normalmente este sistema almacena datos no estructurados o semiestructurados hasta que esta información se necesita para su uso en las distintas aplicaciones de análisis de datos. El que se trate de datos sin procesar ofrece ciertas ventajas frente a los sistemas de almacenamiento de datos tradicionales como una mayor flexibilidad en su administración.

Un almacén de datos racional recopila los datos en tablas y con una jerarquía determinada, en los lagos de datos tenemos una estructura plana de almacenamiento de información en bruto.

Un data lake suele estar asociado con aplicaciones de Big Data como Apache Hadoop. Además, los datos que se suelen recopilar en este tipo de sistemas se usan en todo tipo de implementaciones de Big Data que se basan en un procesamiento de datos distribuido. Es decir, los data lake se almacenan en sistemas de ordenadores conectados entre ellos.

Sin embargo, son cada vez más los data lake que se construyen en sistemas de cloud comuting y que están alojados, por tanto, en distintas aplicaciones en la nube. Por otra parte, como los data lake tiene relación directa con Big Data y pretenden alejarse de los sistemas de bases de datos tradicionales, algunos de ellos están construidos en bases de datos NoSQL, bases de datos no relacionales.

¿Cuáles son los beneficios del data lake?

Para entender cuáles son los beneficios que puede tener un data lake es necesario entender cómo funcionan estos sistemas de almacenamiento. Un lago de datos emplea un principio que se denomina esquema de lectura. Esto quiere decir que un data lake no parte de un esquema predefinido en el que se ajustan los datos antes de su almacenamiento. Así, tan solo cuando los datos se leen en el procesamiento, estos se adaptan a un esquema u otro según sea necesario. Se trata de una función que ahorra mucho tiempo y facilita que los datos se almacenen tal cual, en bruto.

Los analistas, los especialistas en Big Data y los Data Scientists pueden acceder las grandes cantidades de información de manera mucho más rápida, eficiente y precisa gracias a los data lake. Además, esto también les da la oportunidad de acceder a los datos para una gran variedad de casos de uso, desde el análisis de sentimientos hasta la detección de fraudes en los sistemas financieros.

Aunque se implementan en sistemas de datos distribuidos, también se usa la tecnología en la nube para el trabajo con este tipo de sistema de almacenamiento.  

En este sentido, al no tener un esquema predefinido el data lake puede almacenar la información en su formato nativo, en bruto. Esto mejora su procesamiento y mejora la flexibilidad para su posterior análisis.

Además, los lagos de datos son flexibles y se adaptan con facilidad a los cambios. Por otra parte, también es importante destacar que, cuando aumenta la necesidad de capacidad de almacenamiento, es más fácil escalar en data lake que en sistemas tradicionales.

¿Por qué se usa un data lake?

Como decíamos, los data lake se suelen usar para almacenar grandes conjuntos de datos para Big Data. Estos conjuntos de datos pueden incluir una combinación de datos no estructurados con datos estructurados o semiestructurados. Estos entornos no son los adecuados para las bases de datos relacionales tradicionales.

En este contexto, los sistemas tradicionales son rígidos y limitan la capacidad de almacenamiento. Así, los lagos de datos se usan para aportar una mayor flexibilidad en el trabajo con grandes cantidades de información en sus formatos originales. Son muchas las empresas que están adoptando Big Data y este sistema de almacenamiento para poder trabajar mejor con la información que recopilan.

Este tipo de sistema de almacenamiento se usa en empresas que requieren y trabajan con grandes volúmenes de datos e implementan técnicas de análisis de datos avanzadas mediante Big Data o Data Science.

Así, los data lake se están convirtiendo en un componente clave de la arquitectura de datos para muchas empresas. Las compañías que han adoptado el Big Data como parte de su infraestructura IT los emplean como una plataforma más dentro del análisis Big Data y también para otro tipo de aplicaciones dentro de Data Science.

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