¿Qué es Data Lake y cuáles son sus beneficios?
Por Data Lake se entiende la serie de repositorios de almacenamiento. Donde se alojan una inmensa cantidad de datos tanto estructurados, semiestructurados y no estructurados. Se trata de un sistema de almacenamiento de arquitectura simple que emplea técnicas de Big data y que tiene la capacidad de acopiar gigantescas cantidades de datos sin procesar.
El almacenamiento de datos se hace con la finalidad de utilizar dichos datos de manera eventual. A pesar de encontrarse fundamentado en un sistema de almacenamiento más simple en comparación con un Warehouse jerárquico, los Data Lake tienen una serie de ventajas que suponen un gran aporte a las organizaciones que los emplean.
En general, tiende a confundirse Data Lake con almacén de datos. Sin embargo, se trata de conceptos diferentes que guardan ciertos parecidos, pero que difieren en algunos aspectos puntuales.
¿Qué es una Data Lake?
Data Lake es un término empleado en la informática que representa a una serie de repositorios específicos de acumulación de Big data. Se trata de un tipo de almacenamiento en el que los datos pueden ser extraídos de forma mucho más rápida, en comparación con mecanismos como los Data warehouse por ejemplo, debido a que los mismos asocian dichos datos con identificadores y etiquetas de metadatos.
El término se acuñó debido a la naturaleza de los datos que se almacenan en la Data Lake, los cuales no cuentan con la organización y limpieza que comúnmente poseen los mecanismos convencionales de almacenamiento de datos. En este caso, los Data Lake incluyen archivos en su formato original. Admitiendo datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Los Data Lake tienen algunas ventajas y desventajas al confrontarlos con otros tipos de sistemas de almacenamiento. Sin embargo, es de resaltar que estos son una opción que, aunque carece de características útiles para la analítica de datos. De igual forma, es uno de los sistemas más utilizados al día de hoy por las organizaciones. Con el fin de almacenar y extraer datos de forma mucho más veloz.
Por otra parte, una de los elementos que suponen una de las grandes ventajas es su economía. El Data Lake está configurado en un clúster de hardware convencional, lo cual reduce los costes debido al consumo eficiente y la gran escalabilidad de este tipo de componentes.
Otra de las grandes ventajas es la fluidez para acopiar datos sin necesidad de preocuparse por cuestiones de capacidad de almacenamiento. Debido a que los datos pueden alojarse en clústeres locales o bien en la nube.
¿Cuáles son las ventajas de una Data Lake?
En general se puede decir que una Data Lake y un almacén de datos cumplen la misma función. Sin embargo, el Data Lake cuenta con una serie de ventajas que le hacen distinguirse de cierta forma del resto de almacenes de datos.
Por ejemplo, los Data Lakes funcionan con base en un principio conocido como schema-on-read, o lo que es lo mismo “esquema contra escritura”. Esto hace referencia a que, para su almacenamiento, los datos no requieren un sistema predefinido al cual adaptarse. En realidad, en una Data Lake los datos solo se encajan en un esquema luego de ser leídos en el proceso de tratamiento.
Lo anterior se trata de una de las grandes cualidades de los métodos de Data Lake, pues al no necesitar elegir un sistema predeterminado para el almacenamiento de datos, el tiempo en que se almacenan es mucho menor. Además, esta clase de mecanismo permite almacenar datos en su formato de origen, es decir, de la misma forma en que se obtienen.
Por otra parte, es mucho más rápido y preciso acceder, preparar y analizar datos. En el ámbito de la analítica, este sistema representa una oportunidad de realizar análisis más precisos y, por ejemplo, detección de fraudes.
La diferencia entre Data Lake y almacén de datos
Data Lake y almacén de datos son dos conceptos muy similares, teniendo en cuenta la finalidad de estos, de hecho, ambos conceptos tienden a confundirse. Pero, existen varias diferencias cruciales entre los mismos.
Algunas similitudes
- El uso de ambos sistemas de almacenamiento está destinado a servir como depósito único de datos utilizables en distintas aplicaciones.
- Ambos representan el principal almacén de datos de una organización.
Características que los diferencian
- Facilidad en el acceso a los datos. En el caso de los almacenes de datos, el ingresar a ellos no es necesario poseer conocimientos técnicos. Por lo cual, en la práctica cualquier usuario puede acceder. En comparación con la Data Lakes, al tratarse da datos en distintos tipos de formato es necesaria la intervención de un experto. Esto último es una característica que hace más seguros a la Data Lakes.
- Los almacenes de datos convencionales cuentan con un plan predefinido, mientras que por el contrario los Data Lake no siguen ningún esquema previo al almacenamiento de datos.
- Al contar con almacenamiento sin esquemas, tienen capacidad de adaptarse a los cambios.
¿Son mejores los Data Lake locales o en la nube?
De hecho, los Date Lakes se implementan de forma local a partir de clústeres de Hadoop. Esta opción ofrece una serie de ventajas como la gran escalabilidad y además, los datos y su computación se producen en el mismo lugar. Sin embargo, la inserción local conlleva algunas desventajas. Por lo general son solventadas implementando los Data Lakes en la nube.
En específico, el almacenamiento de datos es una de las prioridades que ocupan los primeros puestos en la lista de las organizaciones. Profundizar en este tema es posible completando uno de nuestros programas de especialización a distancia como la Maestría en Big Data & Business Analytics.
