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El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

¿Qué es un lago de datos? Definición y Beneficios

Diciembre 21, 2023

Aproximadamente 80% a 90% de los datos que se produce no está estructurado, es decir, no está organizado y carece de un formato predefinido. ¿Qué significa esto para las empresas? Es una señal, fuerte y clara, de que es hora de adoptar un lago de datos que pueda albergar todos estos datos y brindarles una única fuente de verdad necesitan para sus iniciativas de Business Intelligence (BI).

¿Qué es un lago de datos?

En el mundo de la tecnología, un lago de datos es un término que usamos para describir un gran depósito de almacenamiento centralizado que las organizaciones usan para almacenar grandes cantidades de datos sin procesar, no estructurados y semiestructurados.

Los lagos de datos pueden almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Los lagos de datos son capaces de almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Puede pensar en él como un depósito gigante de información, donde los datos de diferentes fuentes, como redes sociales, aplicaciones web y dispositivos IoT, se almacenan en su forma sin procesar sin ninguna estructura o formato predefinido. Esto incluye todo tipo de datos, incluidos texto, imágenes, audio y video.

Al igual que los pescadores cualificados, los profesionales de los negocios y de los datos pueden lanzar sus redes al lago de datos y obtener la información que necesitan para impulsar las decisiones empresariales. Sin embargo, como todos los viajes de pesca, esto exige una planificación cuidadosa para garantizar gestión de la calidad de los datos, seguridad y cumplimiento normativo.

Data Lake vs Data Warehouse: ¿Cuál es la diferencia?

A almacenamiento de datos es un gran repositorio que las organizaciones utilizan para almacenar y administrar sus datos. Estos están diseñados para almacenar datos estructurados, datos que se organizan en tablas y columnas.

A diferencia de un lago de datos que es un repositorio no estructurado, puede pensar en un almacén de datos como una biblioteca bien organizada donde todos los libros se colocan ordenadamente en sus estantes. Sabes exactamente dónde ir para conseguir el libro que necesitas. De manera similar, los almacenes de datos agilizan el proceso de recuperación y análisis de los datos que necesita porque los datos están estructurados.

Los almacenes de datos se utilizan comúnmente para la inteligencia comercial y los informes, ya que permiten a las organizaciones extraer información y tomar decisiones informadas en función de sus datos.

Si bien las organizaciones utilizan tanto un lago de datos como un almacén de datos como un sistema centralizado repositorio de datos, ambos tienen aplicaciones muy diferentes. La siguiente tabla resume lago de datos vs almacén de datos:

 

                          Lago de datos                     Almacenamiento de Datos
Almacena y maneja datos estructurados, semiestructurados y no estructurados Almacena y maneja solo datos estructurados
No requiere un esquema predefinido Requiere un esquema predefinido
Los datos se almacenan en su formato nativo Los datos se transforman y limpian
Flexible y escalable Más rígido y menos escalable
Utilizado para análisis de big data Se utiliza para inteligencia comercial y generación de informes.
Requiere habilidades técnicas más avanzadas para administrar Más fácil de administrar y usar
Permite a los usuarios almacenar y analizar grandes cantidades de datos Permite a los usuarios acceder y analizar un conjunto específico de datos

 

Beneficios de usar un lago de datos

Los lagos de datos son altamente flexibles y escalables, lo que los convierte en una solución ideal para las organizaciones que necesitan almacenar y analizar cantidades masivas de datos de manera rápida y eficiente. Aquí hay algunas razones más por las que las organizaciones usan lagos de datos:

Increíblemente escalable

Los lagos de datos, como Azure Data Lake, son altamente escalables, lo que permite a las organizaciones manejar grandes cantidades de datos sin procesar con facilidad. Le permiten acomodar fácilmente datos adicionales a medida que crecen sus necesidades de datos.

Muy flexible

A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, los lagos de datos están diseñados para almacenar conjuntos de datos estructurados y no estructurados en su formato nativo. Puede integrar fácilmente diferentes tipos de fuentes de datos y ejecutar análisis más complejos de los datos almacenados en su lago de datos.

Económico

En general, los lagos de datos son una solución más económica en comparación con los almacenes de datos tradicionales porque no necesita transformar y limpiar sus datos antes de cargarlos. Esto significa que puede almacenar más datos a un menor costo, lo que es especialmente útil si necesita almacenar grandes cantidades de datos.

Mejor análisis de datos

Puede ejecutar análisis más avanzados en los datos almacenados en un lago de datos, incluido el aprendizaje automático y el modelado predictivo. Esto se debe a que los lagos de datos le permiten almacenar datos en su forma sin procesar, lo que proporciona información más granular sobre sus datos.

Democratización de datos

Los lagos de datos permiten que todos los miembros de una organización accedan a los datos que necesitan y los utilicen, independientemente de su experiencia técnica. Esto agiliza toda la empresa compartir datos y promueve la democratización de los datos, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones más informadas.

Carga de datos en un lago de datos

Combine datos de múltiples fuentes en su lago de datos y construya una única fuente de verdad.

Combine datos de múltiples fuentes en su lago de datos y construya una única fuente de verdad.

La consolidación de datos en un lago de datos significa reunir grandes cantidades de datos de diferentes fuentes de datos y volcarlos en una ubicación centralizada. Los desarrolladores construyen canalizaciones de datos lograr esto. El objetivo general es agilizar el proceso de acceso y análisis de datos de toda la empresa.

Sin embargo, dada la cantidad de complejidades involucradas, este puede ser un proceso tedioso y que consume muchos recursos que requiere una planificación y experiencia técnica significativas, especialmente porque todo el proceso se lleva a cabo manualmente mediante la escritura de código.

A medida que crece su organización, también lo hace la cantidad de fuentes de datos y, en consecuencia, la cantidad de datos con los que trabaja. Cada vez que se agrega una nueva fuente de datos, su equipo de desarrolladores deberá escribir código para conectarse y extraer los datos.

Entonces, ¿cómo puedes simplificar y acelerar el proceso de consolidación de tus datos en un lago de datos? Pista: sin código integración de datos.

Consolidación de datos mediante la integración de datos sin código

Plataformas de integración de datos sin código, como Astera Centerprise, permiten a las organizaciones consolidar datos de múltiples fuentes en un lago de datos. Estas plataformas proporcionan una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar que permite a los usuarios no técnicos crear fácilmente canalizaciones de datos, eliminando la necesidad de contratar desarrolladores costosos.

Además, estos plataformas de gestión de datos tener una biblioteca incorporada de conectores nativos que simplifican y aceleran el proceso de conexión y extracción de datos de múltiples fuentes de datos, incluidos formatos de archivo, almacenes de datos, bases de datos, aplicaciones en la nube y API.

Luego, según el caso de uso de su negocio para usar un lago de datos, puede:

  • Transforme los datos antes de cargarlos en su lago de datos,
  • O cargue los datos primero y transfórmelos cuando sea necesario.

Si necesita transformar sus datos antes de cargarlos en su lago de datos, deberá usar ETL (extraer, transformar, cargar). Puedes usarlo fácilmente con moderno herramientas de integración de datos ya que ofrecen una amplia gama de transformaciones integradas. De lo contrario, puede utilizar la optimización Pushdown (ELT) para extraer los datos primero, cargarlos en su lago de datos y luego transformarlos más tarde.

Quizás se esté preguntando, "¿por qué debo usar un lago de datos si tengo que transformar los datos antes de cargarlos?" Si bien no es un lugar común usar un lago de datos para datos estructurados, existen algunos casos de uso comercial que lo justifican. Por ejemplo, su negocio requiere que realice un análisis que requiere combinar datos relacionales con datos no relacionales, o existe la necesidad de acelerar la ingesta de datos y tener redundancia de datos, etc.

Cómo Astera Centerprise Podemos ayudarlo

Astera Centerprise es un moderno plataforma de integración de datos que puede utilizar para agilizar fácilmente el proceso de combinar datos de diferentes fuentes y cargarlos en un lago de datos. Con Astera Centerprise, usted puede:

  • Rápidamente consolidar datos en un repositorio centralizado
  • Elimine la necesidad de procesamiento manual de datos
  • Aproveche los conectores integrados para combinar datos de múltiples fuentes
  • Mejore la calidad de los datos mediante funciones de calidad de datos integradas
  • Automatice varios aspectos de sus tareas de integración de datos

¿Busca acelerar el proceso de creación de una única fuente de verdad? Astera Centerprise va a ayudar. Regístrese para una demo o descargar un prueba gratuita de 14 días.. También puede ponerse en contacto con uno de nuestros expertos en integración de datos al +1-888-77-ASTERA.

 

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