Guía sobre data lakes

Un data lake es un repositorio central de grandes volúmenes de datos almacenados en su formato original. La mayor parte de esa información están en bruto y sin procesar. Algunos ejemplos son:

• Publicaciones y reacciones en redes sociales
• Imágenes
• Datos de sensores
• Archivos de registro
• Datos financieros
• Notas médicas
• Datos del IoT y todo tipo de datos de texto presentes en documentos, correos electrónicos y reseñas de productos

Los data lakes pueden almacenar datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Estos datos pueden procesarse (es decir, limpiarse, organizarse y transformarse) con IA y aprendizaje automático para obtener análisis e información que toda su empresa puede aprovechar como ventaja competitiva. De hecho, las empresas líderes en datos logran una mejora de hasta el 89 % en la captación y fidelización de clientes.

Los data lakes facilitan la gestión de datos. Los expertos estiman que los datos no estructurados representan entre el 80 % y el 90 % del total , lo que significa que las organizaciones que no pueden procesarlos y analizarlos no obtienen una visión completa de su negocio. Los data lakes ofrecen un entorno asequible y ágil para almacenar toda esta información sin necesidad de procesarla ni estructurarla previamente, lo que permite ahorrar tiempo y dinero.

Los data lakes, que ofrecen un almacenamiento práctico, escalabilidad y rentabilidad, ayudan a las empresas a aprovechar todo el potencial de los conjuntos de datos de numerosas formas.

Los data lakes almacenan una amplia variedad de datos sin procesar en una única ubicación centralizada. Disponer de todos esos datos en un solo lugar ahorra a las organizaciones el tiempo y la dificultad que supone realizar transformaciones complejas de datos u organizarlos en esquemas predefinidos. En esencia, el almacenamiento de datos resulta práctico y accesible para hacer análisis.

Los data lakes reúnen datos procedentes de distintas fuentes, tanto internas (p. ej., sus sistemas CRM o ERP) como externas, (p. ej., sitios web y redes sociales). Al unificar toda esta información en un único lugar, se eliminan los silos de datos que impiden a las empresas obtener una visión global del estado de su negocio y comprender plenamente a sus clientes.

Los data lakes le permiten desarrollar iniciativas de IA sobre una base amplia y diversa. Esa base es ideal para entrenar modelos de IA y de aprendizaje automático con el fin de personalizar las experiencias de los clientes, realizar predicciones, fundamentar la toma de decisiones y ofrecer recomendaciones en tiempo real.

Los data lakes pueden almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados sin necesidad de una transformación exhaustiva de los datos ni de cambios en el esquema. Esta flexibilidad elimina la necesidad de un costoso preprocesamiento. Los data lakes pueden incluso proporcionar el linaje de los datos (es decir, su ciclo de vida), la gestión de metadatos y controles de acceso que reducen los riesgos y los costes asociados a los retos de gobernanza.

Sin una gobernanza y una organización claras, un data lake puede convertirse en un "pantano de datos" donde los registros están desorganizados y son difíciles de interpretar, lo que puede derivar en problemas de cumplimiento normativo.

Ampliar la infraestructura de almacenamiento o analizar conjuntos de datos desordenados también puede acarrear costes inesperados o problemas de rendimiento que ralenticen sus operaciones.

Otro problema habitual es que los registros en bruto suelen presentar incoherencias o errores, lo que puede complicar el análisis de datos.

Para superar estos obstáculos, se necesita una arquitectura sólida, una estrategia de gobernanza bien definida, una gestión eficaz de los metadatos y las herramientas adecuadas para transformar los datos en bruto en información útil.

Las empresas pueden aprovechar este gran repositorio de datos para múltiples fines. Veamos algunos casos de uso habituales.

Los data lakes sirven como repositorio central para conjuntos de datos diferentes. Gracias a estas amplias fuentes de datos, podrá realizar análisis y explorar registros que antes estaban aislados para descubrir tendencias, optimizar las operaciones e impulsar la innovación.

• Información sobre los clientes: Al combinar la actividad web, la interacción en redes sociales y el historial de compras, los equipos de marketing y ventas pueden identificar patrones en el comportamiento de los clientes y crear campañas más específicas.
• Eficiencia operativa: Los responsables de la cadena de suministro pueden analizar los registros de envíos junto con los registros del almacén para detectar cuellos de botella y prever la demanda futura con mayor precisión.
• Innovación: Los equipos de producto pueden analizar la calidad del producto y las tendencias de ventas para tomar decisiones sobre nuevas ofertas innovadoras para sus clientes.

La IA y la IA agéntica se nutren de volúmenes de información variados y de gran envergadura, y dado que los data lakes pueden almacenar datos no estructurados y semiestructurados, pueden utilizarse para entrenar, implementar y gestionar modelos de IA.

• Modelado predictivo: La IA puede analizar datos históricos de ventas junto con datos demográficos de los clientes para predecir qué productos tendrán mejor rendimiento en determinadas regiones o épocas del año.
• Interacción con los clientes: Los equipos de servicio al cliente pueden integrar datos de chats, consultas por correo electrónico y programas de fidelización para entrenar modelos de IA que ofrezcan resoluciones personalizadas o recomienden asistencia proactiva.

Los data lakes le ayudan a tomar decisiones basadas en un amplio conocimiento de su negocio. Puede utilizar herramientas para buscar, filtrar y visualizar los datos almacenados en el data lake con el fin de tomar decisiones fundamentadas sobre cuándo lanzar un nuevo producto, dónde recortar gastos o cómo optimizar los niveles de inventario. Asimismo, puede detectar anomalías y anticiparse a las tendencias emergentes en tiempo real mediante el análisis continuo de los datos a medida que se incorporan al data lake.

• Predicción de la pérdida de clientes (modelos de IA): Una empresa de telecomunicaciones puede integrar información de clientes, registros de llamadas, datos de facturación e interacciones en redes sociales procedentes de data lakes. A continuación, mediante técnicas de aprendizaje automático, puede entrenar un modelo de IA para identificar los factores que contribuyen a la pérdida de clientes y realizar predicciones en tiempo real para reducirla.
• Tratamiento de pacientes (toma de decisiones): Las organizaciones sanitarias pueden almacenar múltiples tipos de conjuntos de datos en un data lake, como registros, imágenes e incluso artículos de investigación. Los proveedores pueden utilizar modelos predictivos para mejorar la atención al paciente.

A continuación se describen dos elementos básicos de la arquitectura de un data lake.

La ingesta de datos es el proceso de recopilar e importar registros de distintas fuentes en un data lake. Estas fuentes incluyen datos estructurados de bases de datos, datos no estructurados de documentos o redes sociales, y datos semiestructurados de registros de actividad o lecturas de sensores. Los datos se almacenan tal cual, sin un orden específico, para poder explorarlos y analizarlos en su estado original.

Una vez que los datos se encuentran en el data lake, es posible procesarlos y modificarlos para facilitar su lectura y uso en el análisis. El procesamiento implica filtrar, combinar o resumir datos para extraer información relevante. La transformación convierte los datos brutos en un formato más organizado, como tablas o columnas, lo que permite realizar análisis rápidos y precisos.

• Definición: Un data lake es un gran repositorio que almacena datos en bruto y sin procesar procedentes de varias fuentes. Permite almacenar la información tal cual, sin estructuras predefinidas.
• Casos de uso: Utilice data lakes cuando necesite almacenar y explorar grandes volúmenes de datos heterogéneos. Por ejemplo, un proveedor sanitario puede usar un data lake para almacenar historiales de pacientes, imágenes médicas y datos de investigación.
• Ventajas e inconvenientes: Los data lakes ofrecen la ventaja de almacenar datos brutos en su formato original, lo que aporta flexibilidad para la exploración. Sin embargo, pueden convertirse en “pantanos de datos” si no se gestiona correctamente la calidad, la gobernanza y la seguridad de los datos.

• Definición: Un data warehouse es una base de datos estructurada que almacena datos procesados y organizados. Está diseñado para realizar consultas y análisis de forma eficiente, con los datos organizados en tablas y columnas.
• Casos de uso: Utilice data warehouses cuando necesite analizar datos históricos para elaborar informes, inteligencia empresarial y toma de decisiones. Por ejemplo, una empresa minorista puede usar un data warehouse para evaluar tendencias de ventas, comportamiento de clientes y gestión de inventario.
• Ventajas e inconvenientes: Los data warehouses ofrecen capacidades de consulta rápidas y fiables, pero carecen de agilidad para gestionar grandes volúmenes de datos no estructurados o en constante cambio.

• Definición: Un data lakehouse combina lo mejor de ambos enfoques. Almacena datos brutos como un data lake, pero también incorpora elementos estructurados propios de un data warehouse.
• Casos de uso: Utilice data lakehouses cuando necesite combinar la flexibilidad de los data lakes con las capacidades de consulta estructurada de los data warehouses. Este enfoque híbrido es ideal para el análisis en tiempo real, el aprendizaje automático y la exploración de datos.
• Ventajas e inconvenientes: Los data lakehouses pretenden tender un puente entre los data lakes y los data warehouses, combinando la flexibilidad de los primeros con las consultas estructuradas de los segundos. No obstante, implementar y gestionar un data lakehouse puede ser complejo y requiere una planificación cuidadosa.

Seguir las prácticas recomendadas garantiza que sus datos estén organizados, sean fiables y estén protegidos. Estas directrices le ayudarán a sacar el máximo partido de su data lake.

• Elabore una estrategia para el diseño y la organización de su data lake: Un data lake bien estructurado comienza por definir un diseño claro y una estrategia organizativa. Para ello, establezca una estructura lógica de carpetas y unas convenciones de nomenclatura que faciliten la localización y la comprensión de los datos. Clasificar los datos en función de los ámbitos de negocio o las fuentes de datos puede simplificar su exploración y análisis.
• Gestione la calidad de los datos y la integridad de los metadatos: Los controles de calidad de los datos y los procesos de validación le ayudarán a identificar y corregir las incoherencias o los errores, lo que permitirá obtener resultados analíticos más precisos. Además, la gestión de los metadatos desempeña un papel fundamental a la hora de comprender el contexto y las características de los datos. La catalogación de los metadatos —como las fuentes de datos, el formato y los procesos de transformación— facilita la búsqueda y la exploración de los conjuntos de datos.
• Planifique la escalabilidad y el rendimiento: A medida que su lago de datos crezca, es importante mantener la escalabilidad y el rendimiento con tecnologías de almacenamiento y procesamiento distribuidos. Esto significa que puede almacenar registros en varios servidores o nodos para permitir el procesamiento en paralelo y una recuperación más rápida de la información. La partición de los datos, el uso de técnicas de compresión para reducir el tamaño de los archivos y el perfeccionamiento de la forma en que se realizan las consultas en su lago de datos hacen que la recuperación y el análisis sean mucho más eficientes.

La seguridad de los datos es primordial en un entorno de data lake para protegerse frente a filtraciones o pérdidas. Más allá de las medidas básicas de seguridad, como el cifrado y la autenticación multifactorial, también debe realizar auditorías de seguridad y evaluaciones de vulnerabilidad periódicas para identificar posibles riesgos o vulnerabilidades. Entre las medidas adicionales se incluyen:

• Garantice la privacidad y la protección de los datos: Proteger la información sensible es fundamental para mantener la confianza de los clientes y cumplir con la normativa de privacidad. Anonimizar la información de identificación personal (PII) permite preservar la privacidad de los datos sin renunciar al análisis. Aplicar técnicas de enmascaramiento de datos y controles de acceso refuerza aún más la protección de los datos.
• Controle el acceso y los permisos de los usuarios: Controlar el acceso a los datos es esencial para mantener su integridad y evitar usos no autorizados. Implementar controles de acceso basados en roles (RBAC) garantiza que los usuarios dispongan de los permisos adecuados según sus funciones y responsabilidades. Revisar y actualizar periódicamente los permisos de los usuarios ayuda a asegurar que solo las personas autorizadas puedan leer o acceder a los registros sensibles.
• Cumpla las normativas de datos: El cumplimiento de las normativas de datos , como el RGPD, la HIPAA o la CCPA, es fundamental para evitar consecuencias legales y financieras. Asegúrese de que sus soluciones de datos sean compatibles con estos requisitos.

No cumplir con la normativa no es solo un riesgo financiero, sino que también puede afectar seriamente a su reputación. Por ejemplo, el RGPD prevé multas de hasta 20 millones de euros o el 4 % de su facturación anual global . Y aunque el impacto económico es considerable, el verdadero desafío es recuperar la confianza tras una brecha de seguridad. Sus clientes esperan que su información esté protegida, y unas medidas de cumplimiento sólidas son la mejor forma de demostrárselo.

Cada dato que recopila su empresa cuenta una historia, pero sin las herramientas adecuadas, puede que esas historias nunca lleguen a contarse. La plataforma de datos correcta le ofrece la libertad de centralizarlo todo, impulsar la innovación con IA y agentes, personalizar la experiencia del cliente, fundamentar decisiones y mitigar riesgos. Descubra más sobre Data 360, el motor de activación para los datos de su empresa nativo de Salesforce.