En la era de la información y en un mundo cada vez más digitalizado, las empresas generan una gran cantidad de datos. Y es aquí donde entran en juego los “data lake”, una solución de almacenamiento de datos que permite a las empresas almacenar grandes volúmenes en un formato nativo.
¿Quieres saber más sobre este concepto y cómo puede ayudar en la gestión de clientes a tu empresa? ¡Entonces te invitamos a seguir leyendo!
¿Qué es un data lake y cómo funciona?
Un data lake es un repositorio centralizado de datos en bruto, en su formato nativo. En palabras más simples, esto significa que los datos no se modifican ni se limpian antes de almacenarse.
Esta herramienta versátil se destaca por su capacidad para almacenar diversos tipos de datos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados.
Asimismo, se trata de una solución ideal para empresas que generan grandes cantidades de datos de diferentes fuentes, como por ejemplo: Sistemas de gestión empresarial (ERP), Sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), Sistemas de gestión de la cadena de suministro (SCM), Dispositivos IoT, Redes Sociales.
¿Para qué sirve un data lake?
Los data lakes se utilizan para una gran variedad de propósitos, entre los que se incluyen:
Análisis de datos
Proporcionan una plataforma para el análisis de datos de diversas fuentes. Esto permite a las empresas obtener información valiosa de sus datos para tomar mejores decisiones.
Inteligencia empresarial
Esta tecnología también se utiliza para alimentar las soluciones de inteligencia empresarial. Esto permite visualizar y analizar sus datos para obtener información sobre el rendimiento, las tendencias y las oportunidades.
Machine learning (ML)
Los data lake se utilizan para entrenar modelos de ML o distintos tipos de inteligencia artificial para las empresas, ya que ofrecen la flexibilidad necesaria para almacenar y procesar datos diversos, alimentando modelos predictivos y algoritmos.
Optimización de operaciones
Se utilizan para mejorar la eficiencia operativa al analizar grandes volúmenes de datos relacionados con procesos internos, identificando áreas de mejora y optimizando operaciones empresariales.
Data lake vs big data, ¿Cuál es la diferencia?
Aunque a menudo se confunden, estos conceptos no son lo mismo. Mientras que los big data se refieren al volumen y variedad de datos que se generan en la actualidad; los data lakes hacen referencia a una solución para almacenar y gestionar grandes cantidades de datos.
Así, la principal entre ambos, es que el data lake se centra en el almacenamiento de datos, mientras que big data empresarial se centra en el análisis de datos.
¿Cómo implementar esta herramienta de almacenamiento de datos?
La implementación de un data lake es un proceso complejo que requiere una planificación cuidadosa. Los pasos básicos para implementar un data lake son los siguientes:
- Definición de los requisitos. Incluyendo el tipo de datos que se almacenarán, el volumen de datos, las fuentes de datos y las aplicaciones que utilizarán esta herramienta.
- Elección de la plataforma. Hay muchas plataformas disponibles, por lo que es importante elegir la que mejor se adapte a las necesidades de la empresa.
- Carga de datos. Una vez elegida la plataforma, se procede a la carga de datos en el data lake. Este proceso puede ser manual o automático, dependiendo de la cantidad de información que se deba cargar.
- Administración. Una vez finalizada la carga de datos, es necesario administrar el data lake. Esto incluye tareas como la seguridad, la gestión de la calidad de los datos y el rendimiento.
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Pero eso no es todo, porque entre sus numerosas funcionalidades, se encuentran:
- Recopilación y unificación de datos de múltiples fuentes
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- Segmentación y personalización avanzada
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