Por qué los científicos de datos y los desarrolladores necesitan algo más que un lago de datos

A medida que las organizaciones se esfuerzan por obtener más valor de los datos que recopilan, se ha vuelto cada vez más importante que los científicos de datos y los desarrolladores tengan fácil acceso a la información recopilada de múltiples fuentes en varios tamaños y formatos. Para muchas empresas, la creación de un lago de datos se ha convertido en el primer paso de este proceso, formando un repositorio útil para grandes cantidades de datos que pueden analizarse y probarse más adelante.

Sin embargo, aunque estos repositorios pueden crear nuevas oportunidades para extraer información empresarial, los lagos de datos por sí solos no siempre son la solución. Aunque proporcionan una ubicación centralizada para todos los datos de una organización, también pueden ser difíciles de gestionar y controlar.

¿Por qué son útiles los lagos de datos para las organizaciones?

Cuando las organizaciones comienzan a extraer datos en bruto y no estructurados de múltiples fuentes, deben contar con un formato sostenible y organizado para su almacenamiento. Una de las ventajas de utilizar un lago de datos es que permite a las organizaciones mantener todos sus datos en un solo lugar. Esto puede ser especialmente útil para las empresas con múltiples silos de información dispersos en diferentes departamentos o ubicaciones. Pero también es importante tener en cuenta que los lagos de datos se utilizan a menudo para datos muy desestructurados y pueden convertirse fácilmente en un intercambio de datos, ya que los datos pueden carecer a menudo de cualquier contexto o estructura para ser útiles.

Otra avantage de los lagos de datos es que se pueden utilizar para diversas tâches analytiques. Por ejemplo, los científicos de datos y los desarrolladores pueden utilizar los lagos de datos para análisis de flujo en tiempo real, modelos de aprendizaje automático e IA.

Los lagos de datos también son relativamente fáciles y baratos de establecer. Como pueden almacenar datos en su forma más primitiva, las organizaciones no necesitan invertir tiempo y dinero en procesos ETL (extraer, transformar, cargar).

¿Cuáles son las limitaciones de los lagos de datos?

Entonces, si los lagos de datos son tan geniales, ¿por qué los científicos de datos y los desarrolladores siguen necesitando buscar otras soluciones cuando trabajan con datos?

Uno de los mayores retos de los lagos de datos es que pueden ser difíciles de gestionar. Como los lagos de datos almacenan todo tipo de datos, puede ser difícil hacer un seguimiento de todo lo que hay allí. También es complicado controlar el acceso a los datos y garantizar que solo los usuarios autorizados puedan verlos o modificarlos.

Un problema predominante con los lagos de datos es que a menudo pueden contener muchos datos duplicados o de baja calidad. Esto puede hacer que a los científicos de datos y a los desarrolladores les lleve mucho tiempo y les resulte difícil encontrar la información específica que necesitan. Y esto puede ser un problema particular si el lago de datos no se ha curado adecuadamente.

¿Son suficientes los lagos de datos para las empresas?

Aunque los lagos de datos son una solución excelente para albergar datos no estructurados, a menudo no son suficientes para los científicos de datos y los desarrolladores a la hora de extraer todas las perspectivas relevantes contenidas en la información. Esto se debe al formato no estructurado de los lagos de datos, que hace que la integridad del análisis sea cuestionable y potencialmente inexacta sin un considerable nettoyage des données.

Los almacenes de datos, en cambio, pueden ofrecer una solución mejor para proporcionar análisis y perspectivas empresariales. La información contenida en los almacenes de datos suele estar normalizada, lo que significa que está depurada, es coherente y está organizada en tablas con relaciones bien definidas entre ellas. Esto facilita la escritura de consultas SQL contra los datos y puede ser más fiable a la hora de garantizar la precisión y la integridad general de los datos.

Sin embargo, mientras que los almacenes de datos almacenan los datos en un estado más "listo" para el análisis, esto no significa que los lagos de datos sean absolutos para los científicos de datos y los desarrolladores. De hecho, los lagos de datos se utilizan regularmente para muchos procesos experimentales, como découverte de données y el aprendizaje automático. La posibilidad de almacenar datos en formatos brutos y no estructurados puede dar a los científicos de datos mucha más libertad a la hora de explorar los datos en busca de perspectivas, en lugar de estar confinados a trabajar con datos normalizados y estructurados.

Comprender la conexión entre los lagos de datos y los almacenes de datos

Aunque los lagos de datos y los almacenes de datos pueden ser diferentes, es importante tener en cuenta que cada uno de ellos no se excluye mutuamente. Para las empresas modernas, existe una convergencia de estas dos tecnologías, ya que muchas organizaciones utilizan tanto lagos de datos como almacenes de datos para gestionar sus big data.

En realidad, los lagos de datos y los almacenes de datos pueden complementarse bien. Un almacén de datos puede actuar como única fuente de verdad para una organización. Mientras tanto, un lago de datos se puede utilizar para almacenar todos los datos de la organización, incluidos los datos de fuentes que aún no se conocen bien o no son lo suficientemente fiables como para colocarlos en el almacén de datos. De hecho, las herramientas ETL (Extract, Transform, Load) se utilizan para este mismo propósito, redirigiendo automáticamente la información sin estructurar del lago de datos y organizándola de forma eficiente en un almacén de datos.

Es importante que las empresas descubran cómo pueden utilizar los lagos de datos y los almacenes de datos de forma colectiva, en lugar de centrarse en un formato concreto. Aunque cada proyecto puede tener sus propias necesidades en cuanto a almacenamiento y análisis de datos, al comprender las ventajas y desventajas de cada plataforma de datos, las empresas pueden tomar más décisions éclairées sobre cómo utilizarlas conjuntamente y sacar el máximo partido a sus esfuerzos de recopilación de datos.

Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es Directora de Marketing de Producto en Actian, impulsando el conocimiento de las capacidades de integración, gestión y análisis de Actian Data Platform. Cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing de soluciones analíticas, de seguridad y en la nube en empresas líderes del sector como Cisco, McAfee y VMware. Teresa se centra en ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de innovación e ingresos con los datos. En el blog de Actian, Teresa destaca el valor de las soluciones basadas en análisis en múltiples sectores verticales. Consulte sus publicaciones para conocer historias reales de transformación.