¿Qué es un lago de datos?
Obtenga más información sobre la diferencia entre lagos de datos y almacenamientos de datos. Descubra cómo compilar una base escalable para todos sus análisis con Azure.
Definición de lago de datos
En esta guía introductoria se analizan las numerosas ventajas y casos de uso de los lagos de datos. Descubra qué es un lago de datos, su importancia y la diferencia entre los lagos de datos y los almacenamientos de datos. Pero en primer lugar, vamos a definir el lago de datos como un término.
Un lago de datos es un repositorio centralizado que ingiere y almacena grandes volúmenes de datos en su forma original. Después, los datos se pueden procesar y usar como base para una gran variedad de necesidades analíticas. Debido a su arquitectura abierta y escalable, un lago de datos puede alojar todos los tipos de datos de cualquier origen, desde estructurados (tablas de base de datos, hojas de Excel) hasta semiestructurados (archivos XML, páginas web) y no estructurados (imágenes, archivos de audio, tweets), todo ello sin sacrificar la fidelidad. Los archivos de datos normalmente se almacenan en zonas preconfiguradas (sin procesar, limpias y mantenidas) para que distintos tipos de usuarios puedan usar los datos en sus distintas formas para satisfacer sus necesidades. Los lagos de datos proporcionan coherencia de datos principal en una variedad de aplicaciones, lo que impulsa análisis de macrodatos aprendizaje automático, análisis predictivo y otras formas de acción inteligente.
¿Por qué son importantes los lagos de datos para las empresas?
El mundo de hoy en día, muy conectado y orientado a la información, no sería posible sin la llegada de soluciones de lagos de datos. Se debe a que las organizaciones se basan en plataformas completas de lagos de datos, como Azure Data Lake, para mantener los datos sin procesar consolidados, integrados, seguros y accesibles. Las herramientas de almacenamiento escalables, como Azure Data Lake Storage, pueden contener y proteger los datos en un solo lugar central, lo que elimina los aislamientos a un coste óptimo. Esto sienta la base para que los usuarios realicen una amplia variedad de categorías de cargas de trabajo, como el procesamiento de macrodatos, consultas SQL, minería de texto, análisis de streaming y aprendizaje automático. Después, los datos se pueden usar para alimentar las necesidades de visualización de datos ascendentes e informes ad hoc. Una plataforma de datos moderna de un extremo a otro, como Azure Synapse Analytics, aborda las necesidades completas de una arquitectura de macrodatos centrada en torno al lago de datos.
Casos de uso de lagos de datos
Con una solución bien diseñada, el potencial de innovación es infinito. Estos son solo algunos ejemplos de cómo las organizaciones de una gran variedad de sectores usan plataformas de lagos de datos para optimizar su crecimiento:
- Multimedia de streaming Las empresas de streaming basadas en suscripciones recopilan y procesan información sobre el comportamiento de los clientes, que pueden usar para mejorar su algoritmo de recomendación.
- Finanzas. Las empresas de inversión usan los datos de mercado más actualizados, que se recopilan y almacenan en tiempo real, para administrar eficazmente los riesgos de la cartera.
- Atención sanitaria. Las organizaciones sanitarias confían en los macrodatos para mejorar la calidad de la atención a los pacientes. Los hospitales usan grandes cantidades de datos históricos para simplificar los recorridos de los pacientes, lo que deriva en mejores resultados y un menor coste de atención.
- Distribuidor omnicanal. Los minoristas usan lagos de datos para capturar y consolidar los datos que proceden de varios puntos de contacto, como móviles, redes sociales, chats, boca a boca y en persona.
- IoT. Los sensores de hardware generan enormes cantidades de datos semiestructurados y no estructurados en el mundo físico adyacente. Los lagos de datos proporcionan un repositorio central en el que resida esta información para análisis futuros.
- Cadena de suministro digital. Los lagos de datos ayudan a los fabricantes a consolidar datos de almacenamiento dispares, incluidos los sistemas EDI, XML y JSON.
- Sales. Los científicos de datos y los ingenieros de ventas suelen crear modelos predictivos para ayudar a determinar el comportamiento de los clientes y reducir el abandono general.
Comparación de un almacenamiento de datos con un lago de datos
Ahora ya sabe qué es un lago de datos, por qué es importante y cómo se usa en una serie de organizaciones. ¿Cuál es la diferencia entre un almacenamiento de datos y un lago de datos? ¿Y cuándo es adecuado usar uno u otro?
Aunque los lagos de datos y los almacenamientos de datos son similares en el sentido de que almacenan y procesan datos, cada uno tiene sus propias características y, por tanto, sus propios casos de uso. Por eso es habitual que una organización de nivel empresarial incluya un lago de datos y un almacenamiento de datos en su ecosistema de análisis. Ambos repositorios funcionan juntos para formar un sistema seguro de un extremo a otro para el almacenamiento, el procesamiento y un tiempo de información más rápido.
Un lago de datos captura datos relacionales y no relacionales de una serie de orígenes (aplicaciones empresariales, aplicaciones móviles, dispositivos IoT, redes sociales o streaming) sin tener que definir la estructura o el esquema de los datos hasta que se lean. El esquema en lectura garantiza que cualquier tipo de datos se puede almacenar en su forma sin formato. Como resultado, los lagos de datos pueden contener una amplia variedad de tipos de datos, desde estructurados a semiestructurados y no estructurados, a cualquier escala. Su naturaleza flexible y escalable hace que sean esenciales para realizar formas complejas de análisis de datos mediante diferentes tipos de herramientas de procesamiento de proceso, como Apache Spark o Azure Machine Learning.
Por el contrario, el almacenamiento de datos es relacional por naturaleza. Esto significa que la estructura o el esquema de los datos viene determinado por requisitos empresariales y de producto predefinidos, que son compatibles y están organizados y optimizados para las operaciones de consulta SQL. Mientras que un lago de datos contiene datos de todos los tipos de estructura, incluidos los datos sin procesar, un almacenamiento de datos almacena los datos que se han tratado y transformado teniendo en cuenta un propósito específico, que luego se pueden usar para generar informes analíticos u operativos. Esto hace que los almacenamientos de datos sean ideales para producir formas más estandarizadas de análisis de BI o para atender un caso de uso empresarial que ya se ha definido.
| Lago de datos | Almacenamiento de datos | |
|---|---|---|
| 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 |
Comparación de un almacenamiento de datos con un lago de datos
Ahora ya conoce la diferencia entre un almacenamiento de datos y un lago de datos. Pero... ¿cuál es la diferencia entre un almacén de lago de datos y un lago de datos? ¿Es necesario tener ambos?
A pesar de sus numerosas ventajas, un lago de datos tradicional no carece de inconvenientes. Dado que los lagos de datos pueden alojar todos los tipos de datos de todo tipo de orígenes, pueden producirse problemas relacionados con el control de calidad, daños en los datos y particiones incorrectas. Un lago de datos mal administrado no solo retrasa la integridad de los datos, sino que también puede provocar cuellos de botella, un rendimiento lento y riesgos de seguridad.
Aquí es donde entra en juego el almacén de lago de datos. Un almacén de lago de datos es una solución de almacenamiento abierta basada en estándares que es polifacética por naturaleza. Puede abordar las necesidades de los científicos de datos e ingenieros que realizan un análisis y procesamiento profundos de los datos, así como las necesidades de los profesionales del almacenamiento de datos tradicionales que se encargan de mantener y publicar datos con fines de inteligencia empresarial y creación de informes. La belleza del almacén de lago es que cada carga de trabajo puede funcionar de forma integrada con el lago de datos sin tener que duplicar los datos en otra base de datospredefinida estructuralmente. Esto garantiza que todos los usuarios trabajen con los datos más actualizados, a la vez que se reducen las redundancias.
Los almacenes de lago de datos abordan los desafíos de los lagos de datos tradicionales agregando una capa de almacenamiento de Delta Lake directamente sobre el lago de datos en la nube. La capa de almacenamiento proporciona una arquitectura analítica flexible que puede controlar transacciones ACID (atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad) para la fiabilidad de los datos, integraciones de streaming y características avanzadas, como el control de versiones de datos y la aplicación de esquemas. Esto permite una gran variedad de actividad analítica a través del lago, todo ello sin poner en peligro la coherencia de los datos principales. Aunque la necesidad de un almacén de lago de datos depende de la complejidad de tus necesidades, su flexibilidad y su alcance lo convierten en una solución óptima para muchas organizaciones empresariales.
| Lago de datos | Almacén de lago de datos | |
|---|---|---|
| Tipo | Estructurados, semiestructurados o no estructurados | Estructurados, semiestructurados o no estructurados |
| Relacionales, no relacionales | Relacionales, no relacionales | |
| Esquema | Esquema de lectura | Esquema en lectura, esquema en escritura |
| Formato | Sin procesar, sin filtrar, procesado, mantenido | Sin procesar, sin filtrar, procesado, mantenido, archivos de formato delta |
| Orígenes | Macrodatos, IoT, redes sociales, datos de streaming | Macrodatos, IoT, redes sociales, datos de streaming, aplicación, negocio, datos transaccionales, informes por lotes |
| Escalabilidad | Fáciles de escalar a bajo coste | Fáciles de escalar a bajo coste |
| Usuarios | Científicos de datos | Analistas de negocios, ingenieros de datos, científicos de datos |
| Casos de uso | Aprendizaje automático, análisis predictivo | Informes principales, BI, aprendizaje automático, análisis predictivo |
Que es la arquitectura del lago de datos?
En esencia, un lago de datos es un repositorio de almacenamiento sin una arquitectura de conjunto propia. Para aprovechar al máximo sus capacidades, requiere una amplia gama de herramientas, tecnologías y motores de proceso que ayudan a optimizar la integración, el almacenamiento y el procesamiento de los datos. Estas herramientas funcionan conjuntamente para crear una arquitectura superpuesta de forma coherente, una que se informe mediante macrodatos y se ejecute sobre el lago de datos. Esta arquitectura también puede formar la estructura operativa de un almacén de lago de datos. Cada organización tiene su propia configuración única, pero la mayoría de las arquitecturas del almacén de lago de datos presentan lo siguiente:
- Administración de recursos y orquestación. Un administrador de recursos permite al lago de datos ejecutar tareas de forma coherente mediante la asignación de la cantidad correcta de datos, recursos y capacidad informática a los lugares adecuados.
- Conectores para facilitar el acceso. Una serie de flujos de trabajo permiten a los usuarios acceder fácilmente a los datos que necesitan y compartirlos, en la forma en que los necesitan.
- Análisis fiable. Un buen servicio de análisis debe ser rápido, escalable y distribuido. También debe admitir una amplia gama de categorías de cargas de trabajo en varios idiomas.
- Clasificación de los datos. La creación de perfiles de datos, la catalogación y el archivado ayudan a las organizaciones a realizar un seguimiento del contenido, la calidad, la ubicación y el historial de los datos.
- Procesos de extracción, carga y transformación (ELT). ELT hace referencia a los procesos por los que los datos se extraen de varios orígenes y se cargan en la zona sin procesar del lago de datos y, a continuación, se limpian y transforman después de la extracción para que las aplicaciones puedan usarlos fácilmente.
- Seguridad y soporte técnico. Las herramientas de protección de datos, como el enmascaramiento, la auditoría, el cifrado y la supervisión de acceso, garantizan que los datos permanecen seguros y privados.
- Gobernanza y estrategia Para que la plataforma del lago de datos se ejecute lo más fluidamente posible, los usuarios deben estar informados sobre su configuración arquitectónica, así como los procedimientos recomendados para la administración de datos y operaciones.
Recursos adicionales
Preguntas más frecuentes
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Un lago de datos es un repositorio centralizado que ingiere, almacena y permite el procesamiento de grandes volúmenes de datos en su forma original. Puede dar cabida a todos los tipos de datos, que luego se usan para impulsar el análisis de macrodatos, el aprendizaje automático y otras formas de acción inteligente.
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Las organizaciones de diversos sectores, como el comercio minorista, las finanzas y el entretenimiento, usan plataformas de lago de datos para almacenar datos, recopilar información y mejorar la calidad general de sus servicios. Las empresas de inversión, por ejemplo, usan lagos de datos para recopilar y procesar datos de comercialización, lo que les permite administrar los riesgos de cartera de forma más eficaz.
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Los lagos de datos almacenan todos los tipos de datos sin procesar, que los científicos de datos pueden usar para una gran variedad de proyectos. Los almacenamientos de datos almacenan datos limpios y procesados, que se pueden usar para generar informes analíticos o operativos, así como casos de uso de BI específicos.
Exploración de lagos de datos frente a almacenamientos de datos
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Un almacén de lago de datos combina los elementos de un lago de datos y un almacenamiento de datos para formar una solución flexible de un extremo a otro para fines de ciencia de datos e inteligencia empresarial.
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Desde luego. Las principales organizaciones de todos los sectores confían en las grandes cantidades de datos almacenados en lagos de datos para impulsar la acción inteligente, obtener información y crecer.
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Los grandes volúmenes de datos, incluidos los datos sin procesar y no estructurados, pueden ser difíciles de administrar, lo que provoca cuellos de botella, daños en los datos, problemas de control de calidad y problemas de rendimiento. Por eso es importante mantener procedimientos de gobernanza y administración adecuados para ayudarle a ejecutar su plataforma de lago de datos sin problemas.
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La arquitectura del lago de datos hace referencia a la configuración específica de herramientas y tecnologías que ayudan a mantener los datos del lago de datos integrados, accesibles, organizados y seguros.
Exploración de los procedimientos recomendados de arquitectura de lago de datos
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