En el actual panorama empresarial, dominado por la transformación digital, los datos se han convertido en un activo invaluable. La capacidad de recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes es crucial para obtener información estratégica y tomar decisiones informadas. Las organizaciones que implementan lagos de datos superan el nivel de rendimiento de empresas similares en un 9% en cuanto al crecimiento orgánico de los ingresos1. En este contexto, los lagos de datos han emergido como una solución clave para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo el potencial de sus datos.

Un lago de datos es un repositorio centralizado que permite almacenar datos en bruto, tanto estructurados como no estructurados, sin necesidad de transformarlos previamente. Esta flexibilidad lo diferencia de los almacenes de datos tradicionales, que requieren un esquema predefinido para la ingesta de datos. Los lagos de datos ofrecen la posibilidad de almacenar todo tipo de datos, desde información transaccional hasta datos de redes sociales, registros de sensores y archivos multimedia.

En este artículo, exploraremos los patrones y prácticas comunes en el diseño de lagos de datos, las mejores prácticas para su gestión y las tendencias emergentes que están dando forma a su evolución.

Patrones de diseño de Lagos de Datos

Existen diferentes patrones de diseño para lagos de datos, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. Algunos de los patrones más comunes incluyen:

  • Lagos de datos basados en la nube: Estos lagos de datos se alojan en plataformas de computación en la nube, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud Platform (GCP). Ofrecen escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad, ya que se pueden ajustar los recursos según las necesidades. Además, facilitan la integración de datos de diferentes fuentes y formatos en un único lugar accesible1.
  • Lagos de datos basados en Hadoop: Hadoop es un framework de software de código abierto que se utiliza para el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos. Los lagos de datos basados en Hadoop son una opción popular para las organizaciones que necesitan procesar grandes volúmenes de datos de forma eficiente7.
  • Lagos de datos híbridos: Estos lagos de datos combinan elementos de lagos de datos basados en la nube y en Hadoop. Permiten a las organizaciones aprovechar las ventajas de ambas plataformas.
  • Arquitectura en capas: Este patrón organiza los datos en capas con diferentes niveles de procesamiento y refinamiento.
    • Capa de aterrizaje (landing layer): Los datos se ingieren en su formato original sin modificaciones, como JSON o XML8.
    • Capa sin procesar (raw layer): Similar a la capa de aterrizaje, pero se pueden eliminar datos sensibles8.
    • Capa de plata (silver layer): Los datos se limpian, transforman y enriquecen para su análisis.
    • Capa de oro (gold layer): Contiene los datos más refinados y listos para el consumo por parte de los usuarios finales y aplicaciones9.

Al seleccionar un patrón de diseño, es importante considerar las necesidades específicas de la organización, como el volumen de datos, los tipos de datos, los requisitos de procesamiento y el presupuesto. Además, es crucial considerar la flexibilidad que ofrece el lago de datos en términos de soportar diferentes capacidades, regiones e idiomas para realizar las tareas que se necesitan10.

Data Lake vs. Data Warehouse

Mientras que los lagos de datos ofrecen flexibilidad en el almacenamiento de datos, los almacenes de datos tradicionales se basan en un esquema predefinido. Esta diferencia se puede resumir en dos enfoques:

  • Esquema de escritura (schema-on-write): Utilizado en almacenes de datos, donde los datos deben ajustarse a una estructura predefinida antes de ser almacenados. Esto puede limitar o ralentizar la inserción de nuevos datos11.
  • Esquema de lectura (schema-on-read): Utilizado en lagos de datos, donde los datos se almacenan en bruto y el esquema se aplica al momento de la lectura. Esto permite reutilizar los datos fácilmente y asignar múltiples etiquetas de metadatos11.

Los lagos de datos, con su enfoque de esquema de lectura, proporcionan información más rápida en comparación con los almacenes de datos tradicionales12.

Mejores Prácticas en el Diseño y la Gestión de Lagos de Datos

Para garantizar el éxito de un lago de datos, es fundamental seguir las mejores prácticas en su diseño y gestión. Algunas de las mejores prácticas clave incluyen:

  • Definir una estrategia de gobernanza de datos: La gobernanza de datos es esencial para garantizar la calidad, la integridad y la seguridad de los datos almacenados en el lago de datos. Es importante establecer políticas, procedimientos y responsabilidades claras para la gestión de datos13.
  • Gestión de datos: Implementar una estrategia de gestión de datos eficaz es crucial para asegurar la calidad, consistencia y accesibilidad de los datos dentro del lago de datos. Esto incluye la definición de procesos para la adquisición, almacenamiento, transformación, acceso y seguridad de los datos14.
  • Configurar el almacenamiento: Es crucial seleccionar el tipo de almacenamiento adecuado para los datos que se van a almacenar en el lago de datos. Se deben considerar factores como el coste, la escalabilidad, la durabilidad y la disponibilidad15.
  • Mover los datos: Es necesario establecer un proceso eficiente para mover los datos desde las diferentes fuentes al lago de datos. Se pueden utilizar herramientas de integración de datos para automatizar este proceso16.
  • Preparar y catalogar los datos: Una vez que los datos se han movido al lago de datos, es necesario prepararlos para su análisis. Esto puede incluir la limpieza de datos, la transformación de datos y la creación de metadatos. La capacidad de manejar varios tipos de datos en un lago de datos contribuye a mejorar la calidad y el rendimiento del análisis16.
  • Definir las políticas de seguridad: Es fundamental establecer políticas de seguridad para proteger los datos almacenados en el lago de datos. Se deben implementar controles de acceso, cifrado y otras medidas de seguridad para garantizar la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de los datos16.
  • Hacer que los datos estén disponibles para su consumo: Una vez que los datos están preparados, es necesario hacerlos disponibles para los usuarios que los necesitan. Esto puede incluir la creación de vistas de datos, la publicación de API o la integración con herramientas de análisis16.
  • Multi-tenancy: Implementar la multi-tenancy en el diseño del lago de datos permite que diferentes departamentos o unidades de negocio accedan y utilicen los datos de forma segura y eficiente. Esto implica la creación de entornos separados con controles de acceso y seguridad específicos para cada usuario o grupo de usuarios18.
  • Adopción y capacitación de usuarios: Para maximizar el valor de un lago de datos, es fundamental asegurar la adopción y capacitación de los usuarios. Esto implica proporcionar a los usuarios las herramientas, la formación y el soporte necesarios para que puedan acceder, comprender y utilizar los datos de forma efectiva19.

Tendencias Emergentes en el Diseño de Lagos de Datos

El diseño de lagos de datos está en constante evolución, impulsado por las nuevas tecnologías y las cambiantes necesidades de las organizaciones. Algunas de las tendencias emergentes más importantes incluyen:

  • El uso de tecnologías de nube: Las plataformas de computación en la nube están desempeñando un papel cada vez más importante en el diseño de lagos de datos. Ofrecen escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad, lo que las convierte en una opción atractiva para las organizaciones de todos los tamaños2.
  • Almacenamiento de objetos: El almacenamiento de objetos se está convirtiendo en una solución popular para los lagos de datos modernos debido a su escalabilidad, rentabilidad y compatibilidad con cargas de trabajo de inteligencia artificial. Permite a las organizaciones almacenar grandes volúmenes de datos no estructurados de forma eficiente y acceder a ellos desde cualquier lugar20.
  • El análisis en tiempo real: El análisis en tiempo real permite a las organizaciones obtener información estratégica de los datos a medida que se generan. Esto es especialmente importante en entornos donde la velocidad es crítica, como la detección de fraudes, la monitorización de sistemas y la atención al cliente. Algunos ejemplos incluyen el análisis de conversaciones de clientes en tiempo real para mejorar la calidad del servicio o el uso de machine learning para predecir la demanda de inventario o agentes1.
  • El aprendizaje automático: El aprendizaje automático se está utilizando cada vez más para automatizar tareas en el diseño y la gestión de lagos de datos. Esto incluye la limpieza de datos, la transformación de datos y la detección de anomalías. También se utiliza para el modelado predictivo, la prueba de hipótesis y la toma de decisiones en diversas áreas como la investigación y el desarrollo, la genómica y el análisis del comportamiento del cliente1.
  • Inteligencia artificial y lagos de datos: La combinación de inteligencia artificial (IA) y lagos de datos está mejorando la gestión y el análisis de datos. La IA se utiliza para tareas como el descubrimiento de datos, la mejora de la calidad de los datos y el análisis automatizado de datos27.
  • Informes ESG: Los lagos de datos se están utilizando para consolidar y analizar datos ambientales, sociales y de gobernanza (ESG), lo que permite a las organizaciones cumplir con los requisitos regulatorios y mejorar su desempeño en sostenibilidad28.
  • El auge de los almacenes de lago de datos (lakehouses): Los lakehouses combinan las mejores características de los lagos de datos y los almacenes de datos. Ofrecen la flexibilidad de los lagos de datos para almacenar todo tipo de datos, junto con las capacidades de análisis y rendimiento de los almacenes de datos3.

Ejemplos de Casos de Uso de Lagos de Datos

Los lagos de datos se están utilizando en una amplia gama de industrias para diferentes propósitos. Algunos ejemplos de casos de uso incluyen:

  • En el sector financiero: Los lagos de datos se utilizan para detectar fraudes, evaluar riesgos y personalizar ofertas de productos. Por ejemplo, un banco puede utilizar un lago de datos para analizar transacciones en tiempo real e identificar patrones sospechosos que indiquen un posible fraude.
  • En el sector sanitario: Los lagos de datos se utilizan para analizar datos de pacientes, mejorar la atención médica y acelerar la investigación médica. Un hospital puede utilizar un lago de datos para integrar datos de historiales médicos, resultados de laboratorio e imágenes médicas para obtener una visión completa de la salud del paciente y personalizar los tratamientos.
  • En el sector minorista: Los lagos de datos se utilizan para comprender el comportamiento de los clientes, optimizar las campañas de marketing y personalizar la experiencia de compra. Una empresa minorista puede utilizar un lago de datos para analizar datos de compras, navegación web e interacciones en redes sociales para segmentar a sus clientes y ofrecerles productos y promociones relevantes.
  • En el sector manufacturero: Los lagos de datos se utilizan para optimizar la producción, mejorar la calidad de los productos y predecir fallos en los equipos. Una fábrica puede utilizar un lago de datos para recopilar datos de sensores en tiempo real, analizarlos e identificar patrones que indiquen un posible fallo en una máquina, lo que permite realizar un mantenimiento preventivo y evitar costosas interrupciones en la producción.

Herramientas y Tecnologías para el Diseño y la Gestión de Lagos de Datos

Existe una amplia gama de herramientas y tecnologías disponibles para el diseño y la gestión de lagos de datos. Algunas de las herramientas más populares incluyen:

  • Plataformas de computación en la nube: AWS, Azure, GCP
  • Frameworks de Big Data: Hadoop, Spark
  • Herramientas de integración de datos: Talend, Informatica
  • Herramientas de gestión de metadatos: Collibra, Alation
  • Herramientas de análisis de datos: Tableau, Power BI

Al seleccionar las herramientas y tecnologías adecuadas, es importante considerar las necesidades específicas de la organización, como el volumen de datos, los tipos de datos, los requisitos de procesamiento y el presupuesto.

Comparación de un Almacenamiento de datos con un Lago de datos

Feature

Data Lake

Data Warehouse

Tipo

Estructurados, semiestructurados o no estructurados

Estructurados

 

Relacionales, no relacionales

Relacionales

Esquema

Esquema de lectura

Esquema de escritura

Formato

Sin procesar, sin filtrar

Procesados, revisados

Orígenes

Macrodatos, IoT, redes sociales, datos de streaming

Aplicación, negocio, datos transaccionales, informes por lotes

Escalabilidad

Fáciles de escalar a bajo coste

Difíciles y costosos de escalar

Usuarios

Científicos de datos, ingenieros de datos

Profesionales de almacenamiento de datos, analistas de negocios

Casos de uso

Aprendizaje automático, análisis predictivo, análisis en tiempo real

Informes principales, BI

Conclusión

Los lagos de datos son una solución clave para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo el potencial de sus datos. Permiten almacenar todo tipo de datos, obtener información más rápida y adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio. Al seguir las mejores prácticas en su diseño y gestión, como la gobernanza de datos, la gestión de datos, la configuración del almacenamiento, la seguridad y la multi-tenancy, las organizaciones pueden garantizar el éxito de sus lagos de datos. Además, al adoptar las tendencias emergentes, como el uso de tecnologías de nube, el análisis en tiempo real, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, las organizaciones pueden obtener información estratégica y tomar decisiones informadas que impulsen el crecimiento y la innovación. La aparición de los lakehouses, que combinan las ventajas de los lagos de datos y los almacenes de datos, ofrece una solución aún más potente para el análisis de datos. En última instancia, los lagos de datos permiten a las organizaciones obtener una ventaja competitiva al aprovechar el valor de sus datos.

Works cited

  1. ¿Qué es un lago de datos? – Introducción a los lagos de datos y los análisis – AWS, accessed January 7, 2025, https://aws.amazon.com/es/what-is/data-lake/
  2. ¿Qué es un data lake? – Google Cloud, accessed January 7, 2025, https://cloud.google.com/learn/what-is-a-data-lake?hl=es
  3. ¿Qué es un lago de datos? Lago de datos frente a Almacenamiento | Microsoft Azure, accessed January 7, 2025, https://azure.microsoft.com/es-es/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-a-data-lake
  4. Soluciones de modernización de lagos de datos – Google Cloud, accessed January 7, 2025, https://cloud.google.com/solutions/data-lake?hl=es
  5. Lagos de datos en AWS, accessed January 7, 2025, https://aws.amazon.com/es/big-data/datalakes-and-analytics/datalakes/
  6. ¿Qué es un data lake o lago de datos? Conceptos clave – Whitestack, accessed January 7, 2025, https://whitestack.com/es/blog/lago-de-datos/
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  8. Architectural Patterns for Data Lakes on AWS – S3, Encryption and Multi-Account Strategies, accessed January 7, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=XpTly4XHmqc
  9. Organizar un almacén de datos de Fabric mediante el diseño de la arquitectura de medallas, accessed January 7, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=NU1aipc52n0
  10. ¿Qué es un lago de datos? | Glosario | HPE LAMERICA, accessed January 7, 2025, https://www.hpe.com/lamerica/es/what-is/data-lake.html
  11. ¿Qué es un Data Lake y por qué es importante? – SAS Institute, accessed January 7, 2025, https://www.sas.com/es_co/insights/articles/data-management/what-is-a-data-lake-and-why-does-it-matter-.html
  12. Data lake: definición, conceptos clave y mejores prácticas – PowerData, accessed January 7, 2025, https://www.powerdata.es/data-lake
  13. Data Lake: Definición, Características y Mejores Prácticas – Dígito, accessed January 7, 2025, https://digito.pe/blog/data-lake-definicion-caracteristicas-y-mejores-practicas/
  14. Data Management: mejores prácticas para una gestión de datos eficaz – PowerData, accessed January 7, 2025, https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/data-management-mejores-practicas-para-una-gestion-de-datos-eficaz
  15. Obtenga más información sobre el diseño de data lakes en Oracle Cloud, accessed January 7, 2025, https://docs.oracle.com/es/solutions/arch-center-about-data-lake/recommended-patterns-cloud-based-data-lakes1.html
  16. Ciclo de vida de los lagos de datos – Prácticas recomendadas para los lagos de datos de Amazon Connect, accessed January 7, 2025, https://docs.aws.amazon.com/es_es/whitepapers/latest/amazon-connect-data-lake-best-practices/data-lake-lifecycle.html
  17. Data Lake Y Data Warehouse, Tecnologías Para Tu Empresa – Codster, accessed January 7, 2025, https://codster.io/blog/data-analytics/dala-lake/data-lake-data-warehouse-beneficios-uso/
  18. AWS AMER Summit 2020 | Mejores prácticas para construir su lago de datos en Amazon S3, accessed January 7, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=x0QkMGEn9nI
  19. Implementación de un lago de datos: mejores prácticas y consideraciones clave para el éxito – Blog de Inteligencia Artificial y Machine Learning, accessed January 7, 2025, https://aboutdata.blog/implementacion-de-un-lago-de-datos-mejores-practicas-y-consideraciones-clave-para-el-exito/
  20. Aprovechamiento de los datos: una nueva visión de un lago de datos moderno – Panzura, accessed January 7, 2025, https://panzura.com/es/blog/fresh-take-modern-data-lake/
  21. Procesamiento de datos del almacén del lago de datos casi en tiempo real – Azure Architecture Center | Microsoft Learn, accessed January 7, 2025, https://learn.microsoft.com/es-es/azure/architecture/example-scenario/data/real-time-lakehouse-data-processing
  22. ¿Qué es un lago de datos? | Oracle México, accessed January 7, 2025, https://www.oracle.com/mx/big-data/data-intelligence-platform/what-is-data-lake/
  23. Big Data, ¿entendemos los macrodatos en tiempo real? – Nuvix, accessed January 7, 2025, https://nuvix.es/big-data-entendemos-los-macrodatos-en-tiempo-real/
  24. ¿Qué es un lago de datos? – Aruba Networks, accessed January 7, 2025, https://www.arubanetworks.com/es/faq/que-es-un-lago-de-datos/
  25. Data lake inteligente: ¿qué es y cómo gestionarlo?, accessed January 7, 2025, https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/data-lake-inteligente-que-es-y-como-gestionarlo
  26. Arquitectura de Data Lakes: características y beneficios | Apiumhub, accessed January 7, 2025, https://apiumhub.com/es/tech-blog-barcelona/arquitectura-de-data-lakes/
  27. Tendencias que definirán el almacenamiento de datos no estructurados y la IA – IT User, accessed January 7, 2025, https://www.ituser.es/estrategias-digitales/2024/10/tendencias-que-definiran-el-almacenamiento-de-datos-no-estructurados-y-la-ia
  28. Tendencias en Big Data 2024: Navegando por el futuro de la tecnología de datos – Innowise, accessed January 7, 2025, https://innowise.com/es/blog/big-data-trends-2024/