Data lake: ¿por qué es un recurso invaluable en una organización?

¿Quiere agilizar la toma de decisiones estratégicas, desarrollar medidas y soluciones más eficientes y aumentar la rentabilidad de su negocio? ¡Quizá haya llegado el momento de invertir en una herramienta de Data Lake!

Las organizaciones que superan su competencia, añaden valor empresarial apostando en la calidad y seguridad de sus datos. De hecho, el alcance de esta ventaja competitiva permite incrementar el desempeño orgánico de los ingresos.

Si le interesa este tema y desea descubrir detalles sobre la esencia del Data Lake, le invitamos a continuar leyendo nuestro contenido. En sus líneas, encontrará abundante información sobre la herramienta y accederá a una guía para implementarla maximizando su desempeño y beneficios.

¡Adelante!

¿Qué es un Data Lake?

Un Data Lake es un espacio con un gran potencial de almacenamiento de datos, capaz de abarcar todo tipo de información, tanto estructurada como no estructurada e independiente de su escala.

Dicho de otra forma, consiste en un repositorio en el que se pueden almacenar los datos como se encuentran, sin exigir su estructuración previa. Por ello, es un espacio que viabiliza la ejecución de diferentes tipos de análisis incluyendo desde visualizaciones y paneles hasta procesamientos de big data, machine learning y análisis en tiempo real.

Como centraliza la información, el recurso permite que las empresas organicen sus datos de modo que los profesionales puedan acceder a ellos y analizarlos rápidamente, generando así valiosos insights para la toma de decisiones en diferentes esferas corporativas.

Integrar las soluciones de SAP Concur en su ecosistema

Conozca los cinco principales criterios de integración que su equipo debe considerar al evaluar una solución de gestión de gastos como Concur Expense o Concur Travel.

Lee más

¿Cuáles son los principales beneficios de este entorno para las organizaciones?

En líneas generales, podemos decir que los Data Lake permiten aprovechar más datos en menos tiempo, independientemente de la fuente.

Asimismo, estas herramientas orientan a los usuarios a colaborar, analizar y verificar los datos de diferentes maneras confluyendo en una toma de decisiones más rápida y eficiente. 

A continuación, le brindamos los beneficios más interesantes de este tipo de solución de almacenamiento de datos:

Almacenamiento de un gran volumen de datos

Como el Data Lake es capaz de guardar datos estructurados y no estructurados de diferentes fuentes, puede acumular un volumen inmenso de información. Además del potencial de almacenamiento, este recurso puede promover el flujo informativo siguiendo un ritmo extremadamente rápido.

Flexibilidad acorde con las demandas

Además de derivar de múltiples fuentes, la información disponible en el Data Lake puede proveer respuestas a un sinfín de cuestiones. Esto es el reflejo del almacenamiento mixto de datos con y sin estructura. 

Así pues, el Data Lake mejora la visión estratégica del negocio.

Fácil acceso

Generalmente, los almacenes de datos (Data Warehouse) quedan aislados en las organizaciones por lo que su acceso se restringe a un grupo específico de profesionales. Esto es importante por cuestiones de seguridad, sin embargo, minimiza el potencial de aprovechamiento de la información.

Las herramientas de Data Lake surgen como una alternativa más accesible, puesto que permiten compartir la información entre muchos usuarios sin la necesidad de que el equipo de TI intervenga en el proceso.

Incluso, sus datos pueden agruparse mediante la adopción de criterios como temas y objetivos.

Nuevas oportunidades

En virtud de su gran capacidad de almacenamiento, permite cruzar datos y contenidos que hasta el momento, no hayan sido analizados. Por lo cual, crea la oportunidad de generar insights completamente nuevos.

Reducción de la inversión

Como deja los datos disponibles y no exige el tratamiento previo de los datos, no solo configura una solución más económica, sino que también es una herramienta potencialmente rentable, en especial, si la comparamos con la alternativa data warehouse.

Además, el uso eficiente de un Data Lake puede optimizar la gestión de los gastos operacionales, lo que permite a las empresas reducir costos y mejorar su rentabilidad.

Herramientas para implementar y gestionar un Data Lake

Como ha visto, un Data Lake es una plataforma basada en una arquitectura plana que permite almacenar datos en bruto hasta que se manifieste la necesidad de procesarlos y almacenarlos.

En las próximas líneas, encontrará una lista con las 3 herramientas más aclamadas del mercado:

1. Azure Synapse

Versión renovada de Azure SQL Data Warehouse e integrada a Apache Spark, la plataforma de computación en la nube (Cloud Computing) permite reunir el almacenaje y el análisis de datos en apenas un servicio.

Su cómoda interfaz web permite procesar los datos mediante la utilización de scripts SQL combinado de una dinámica de consulta SQL bajo demanda.

2. Snowflake

Usada para el almacenamiento, ciencia e ingeniería de datos, así como para el desarrollo de aplicaciones, la robusta plataforma promueve la seguridad de la información al paso que ejecuta varias mecánicas de trabajo analíticas. 

Asimismo, al trabajar con diferentes servicios cloud públicos, garantiza una experiencia perfecta.

3. Amazon Redshift

Este servicio de Amazon consiste en una solución de almacenamiento con gran poder de escalabilidad. 

Con una interfaz SQL que le permite aprovechar las funciones y ventajas del ecosistema AWS, esta herramienta minimiza el tiempo de carga a través de la utilización de una arquitectura de procesamiento masivo dispuesto en paralelo distribuyendo las queries entre los diferentes nodos. 

¿Cómo utilizar este recurso?

Ahora, el siguiente paso natural es aprender cómo se puede implementar este recurso dentro de su organización. 

1. Seleccione el proveedor

En primer lugar, debe investigar profundamente la reputación de las empresas proveedoras de soluciones Data Lake en el mercado verificando su nivel de cumplimiento, seguridad de la plataforma y soporte ante inconsistencias y problemas técnicos.

2. Detecte el origen de los datos

Identificar el origen de los datos es indispensable para integrar las fuentes con la solución elegida para el almacenamiento de los datos.

Además, conocer la fuente es importante para definir si deben limpiarse antes de guardarlos o necesitan únicamente transportarse para el Data Lake. 

3. Automatice los procesos

Debe asegurar que la transición de los datos entre el mecanismo actual de almacenamiento y el Data Lake sea eficiente. La mejor forma de garantizar un proceso tranquilo y sin inconvenientes es apostando en su automatización.

Más allá de promover la seguridad de los datos a lo largo de su “viaje”, esta medida también evita ocupar muchos miembros del equipo, por lo tanto, favorece la productividad reduciendo la carga de actividades manuales.

4. Preocúpese del Gobierno de Datos

Después de incorporar y configurar la herramienta de Data Lake, así como de transmitir los datos, es hora de verificar su nivel de seguridad y accesibilidad. O sea, la eficiencia de la solución depende mayoritariamente de su nivel de practicidad.

Además de poner atención en las particularidades y en la política de la empresa inherente a la Gobernanza de Datos, es fundamental tener en mente las leyes que rigen la administración de los datos como la Ley de Protección de los Datos Personales o Hábeas Data.

Data Lakes en la inteligencia artificial y el machine learning

Ahora bien, es necesario considerar que los Data Lakes, por su naturaleza, contienen un potencial sustancial de almacenamiento de datos, sin importar el formato, estructura o escala; esto abre la puerta a dos tecnologías claves en la realidad empresarial actual:

IA y machine learning

Los Data Lakes han demostrado ser una solución clave para potenciar el uso de inteligencia artificial (IA) y machine learning (aprendizaje automático) en las organizaciones.

De acuerdo con un estudio de Aberdeen, las empresas que implementaron estrategias de Data Lake lograron aumentar sus ingresos en un 9% en comparación con aquellas que no adoptaron esta tecnología.

Esto se debe, en gran parte, a la capacidad de realizar análisis avanzados de datos mediante algoritmos de machine learning.

Usos y alcance para los Data Lakes

En este contexto, un Data Lake bien estructurado permite no solo almacenar grandes volúmenes de información, sino también procesarlos y analizarlos de manera eficiente.

La combinación de esta tecnología con machine learning facilita la identificación de patrones, el desarrollo de modelos predictivos y la generación de información estratégica para la toma de decisiones.

Ventajas competitivas de esta unión

Desde una perspectiva empresarial, esta sinergia aporta beneficios como:

• Análisis más complejos y precisos: gracias a la integración de IA y Data Lakes, las organizaciones pueden realizar evaluaciones más detalladas sobre tendencias de mercado, comportamiento del consumidor y eficiencia operativa.
• Informes basados en datos históricos: al consolidar información de diversas fuentes, las empresas pueden construir modelos predictivos que les ayuden a anticipar escenarios y optimizar sus estrategias.
• Automatización en la toma de decisiones: con la ayuda del machine learning, las organizaciones pueden recibir sugerencias basadas en datos sobre acciones a implementar en distintas áreas, optimizando sus procesos internos.

La implementación de un Data Lake inteligente no solo permite administrar mejor los datos corporativos, sino que también impulsa la transformación digital dentro de la empresa.

Gracias a la automatización y la analítica avanzada, las organizaciones pueden convertir sus grandes volúmenes de datos en información de valor, optimizando sus operaciones y obteniendo una ventaja competitiva en su sector.

Integración con soluciones de análisis en tiempo real

Por otro lado, la evolución de esta herramienta ha dado paso a los Real-time Data Lakes, una solución avanzada que permite almacenar, procesar y analizar datos estructurados y no estructurados en tiempo real; ofreciendo acceso inmediato a datos entrantes para toma de decisiones oportunas.

Funcionalidad y características

Su principal objetivo es proporcionar una infraestructura flexible y escalable para la ingestión y el análisis de datos en tiempo real, a través de:

• Ingestión de datos en tiempo real: para recopilar e importar datos desde múltiples fuentes sin retrasos.
• Procesamiento inmediato: transformando y analizando la información a medida que llega.
• Accesibilidad de datos: disponibilizando inmediatamente la información procesada.
• Escalabilidad: adaptándose a volúmenes de datos en crecimiento sin comprometer el rendimiento.
• Flexibilidad: ofreciendo compatibilidad con distintos tipos de datos, tanto estructurados como no estructurados.

Por ejemplo, estas herramientas pueden integrarse con arquitecturas de Data Lakehouse, combinando lo mejor de los Data Lakes y las capacidades de un Data Warehouse.

Esta sinergia permite a las organizaciones ejecutar tareas avanzadas de BI, análisis predictivo y modelos de machine learning sobre datos históricos y en tiempo real, maximizando el valor de la información disponible.

Impacto en la personalización de productos y servicios

Gracias a estas funcionalidades de análisis de datos en tiempo real, las empresas pueden ofrecer experiencias altamente personalizadas a sus clientes.

Por su propia capacidad de procesar grandes volúmenes de datos al instante, las organizaciones tienen a su alcance la oportunidad de analizar el comportamiento del usuario, predecir sus necesidades y adaptar sus productos y servicios en tiempo real.

Además, por medio de la IA y el machine learning, es posible obtener insights de la conducta de sus clientes potenciales en tiempo real, anticipándose a las necesidades y ofreciendo soluciones adaptadas a sus preferencias.

Hablemos un poco más a fondo de esto:

Beneficios clave de la personalización basada en datos en tiempo real:

• Experiencia del cliente optimizada: las empresas pueden ofrecer recomendaciones personalizadas en función de las interacciones previas del usuario.
• Aumento de la conversión y fidelización: adaptar la oferta de productos y servicios a los intereses individuales mejora la satisfacción del cliente y la probabilidad de compra.
• Automatización inteligente: los sistemas pueden ajustar dinámicamente precios, promociones y contenido sin intervención manual, en función de datos actualizados al instante.

Aplicaciones en distintos sectores:

Todo esto abre un abanico casi infinito para empresas de todos los sectores, por ejemplo:

• Retail y comercio electrónico: recomendaciones de productos en tiempo real basadas en el historial de compras y navegación.
• Servicios financieros: ofertas y condiciones personalizadas según el perfil del cliente y sus hábitos financieros.
• Salud: planes de tratamiento y seguimiento adaptados al historial y comportamiento del paciente.

La personalización de productos y servicios basada en Data Lake en tiempo real no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también impulsa la eficiencia operativa y la rentabilidad empresarial.

Data Lakes: un aliado en la transformación de su empresa

La implementación de un Data Lake representa un cambio fundamental en la gestión y análisis de datos dentro de una empresa. Su capacidad para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real permite una toma de decisiones más ágil, basada en información actualizada y precisa.

Gracias a ello, obtendrá:

• Mayor eficiencia operativa.
• Más personalización de su oferta.
• Integración con tecnologías avanzadas.
• Seguridad y cumplimiento garantizado.
• Escalabilidad y flexibilidad.

Adoptar un Data Lake como parte de la estrategia tecnológica de la empresa no solo optimiza la gestión de la información, sino que también transforma la forma en que se aprovechan los datos para generar valor, impulsar la innovación y mejorar la competitividad en el mercado.

Descubra cómo SAP Concur puede transformar la administración de sus viajes corporativos, rendición de gastos y reembolsos con tecnología avanzada y automatización inteligente.