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La constante transformación y evolución de la tecnología en los últimos años ha dado pie a grandes cambios. Estas transformaciones se han dado en sectores muy diversos de la industria y la sociedad. El Data Science, como seguramente ya conozcas, es la habilidad de obtener información y almacenarla de manera apropiada. Este análisis de datos e información facilita a las empresas la detección de tendencias o la mejora de los sistemas. Igualmente, ayuda a incrementar la eficiencia. Sin embargo puede que te preguntes, ¿entonces, qué es el Data Lake?. A continuación te damos la respuesta, y te mostramos algunas de las ventajas de este concepto. ¡Sigue leyendo!

¿Qué es el Data Lake?

El Data Lake, como su propio nombre indica, es un lago donde almacenar todos los datos de un empresa u organización. Estos datos están sin analizar y se guardan para cuando vayan a ser necesarios. Cuando llega ese momento, se analizan, se procesan y pasan a formar parte del Big Data. Por esto, los datos que se almacenar en el Data Lake pueden estar estructurados o desestructurados. Y tampoco importa si se almacenan de forma original, plana o en bruto (raw data). La cantidad de datos que se acumula puede tener una gran variedad de orígenes. Es decir, se guardar datos de todo tipo: registros de servidores, bases de datos, redes sociales, documentos ofimáticos, etc…

De acuerdo con el estudio Data Science Report, los data scientists dedican el 80% de su tiempo a la recopilación de datos. Lo que supone más de la mitad de su tiempo invertido en la preparación de la información a analizar. El Data Lake supone una gran ventaja para ellos, ya que permite reunir los datos en un solo lugar. Además, facilitando el acceso a estos datos se reduce el tiempo invertido en este proceso antes del análisis. Pero, ¿qué otras ventajas tiene el Data Lake?

Flexible y rápido

El Data Lake resulta muy flexible a la hora de adaptarse a los cambios. Al contrario que el Big Data, no se emplea tanto tiempo en determinar una estructura para el almacenamiento de datos. Con el Big Data hay que establecer marcos analíticos previos sobre el objetivo del análisis, las fuente de las que se obtienen los datos, etc. El objetivo con este método es obtener datos muy concretos y estructurados. Es decir, si alguno de los datos no es válido, se descarta. Sin embargo, el Data Lake almacena y da soporte a todo tipo de datos, incluso en su formato original. Este proceso permite adaptarse a cualquier tipo de análisis y en cualquier momento. En resumen, los procesos de transformación de datos se aplican cuando se quieren utilizar los datos y no antes como en el Big Data.

Dirigido a todo tipo de usuarios

Otra de las ventajas del Data Lake es que es útil para cualquier tipo de perfil de usuario. Por un lado, es perfecto para los usuarios que necesitan una perspectiva más estructurada de los datos. Ya que los resultados son claros, fáciles de procesar y responden a preguntas que se verán reflejadas en posteriores informes. Por otro lado, también ofrece ventajas a los usuarios que quieran un análisis mayor sobre los datos seleccionados y almacenados. En este caso, los usuarios vuelven a la fuente de información para recuperar los datos. Al mismo tiempo, el Data Lake es imprescindible para los usuarios que quieren conservar todos los datos en bruto. En cualquier caso, este análisis profundo cambiará dependiendo de la investigación y las necesidades del mismo.

¿Es el Data Lake la solución definitiva?

A pesar de las numerosas ventajas del Data Lake, la respuesta es que seguramente no sea suficiente. El 90% de datos que manejan las empresas se ha producido durante los últimos dos años. Esto tiene que tenerse en cuenta, ya que es fácil determinar que la cantidad de datos que vendrá en el futuro será difícil de manejar. Por ello, es importante para cada empresa plantearse sus propias necesidades. Es decir, dependiendo del tipo de requisitos que tenga una empresa, serán necesarios unos servicios de Data Lake u otros.

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