Si estás buscando la mejor solución para tu empresa, puede que el uso de Data Lake y Data Warehouse sea exactamente lo que estás buscando, pues te permite tomar decisiones mejor informadas gracias a su tecnología de análisis y almacenamiento de datos. Como bien sabes, el análisis se ha vuelto fundamental para que las empresas mantengan la competitividad, monitorear el desempeño de la empresa y respaldar el mejor camino posible.
La administración de datos que proporciona esta tecnología permite crear estos informes, paneles y herramientas de análisis. Guardar los datos de manera eficaz para reducir las operaciones de entrada y salida de datos para entregar resultados de consultas rápidamente a cientos y miles de usuarios de manera simultánea debe ser prioritario.
La arquitectura de este tipo de tecnología está compuesta por capas, cada una de ellas es igualmente importante para los mejores resultados. En la primera de ellas se encuentra el cliente frontend que presenta los resultados mediante informes, análisis y herramientas de minería de datos. En la siguiente se posiciona el motor de análisis que se utiliza para obtener acceso a los datos y para analizarlos. En la última de ellas está el servidor de la base de datos, donde los datos se cargan y almacenan.
Los datos se almacenan de dos diferentes maneras: 1) los datos a los que se obtiene acceso de forma frecuente se almacenan en almacenamiento muy rápido (como unidades SSD); y, 2) los datos a los que se obtiene acceso de forma poco frecuente se almacenan en un almacenamiento de objetos rentable, como Amazon S3. Para perfeccionar cada una de las capas, puedes realizar una consulta que te ayude a aminorar la mayor cantidad de pérdidas y problemas que puedan surgir.
Si te interesa implementar el uso de Data Warehouse y Data Lake en tu empresa para optimizar tus resultados, en Codster te podemos ayudar a entender estas tecnologías y cómo pueden ser útiles para mantener la competitividad que tú necesitas.
¿Qué es un Data Lake y un Data Warehouse?
Un Data Warehouse es un repositorio central de toda la información que se puede analizar para tomar decisiones mejor informadas. De esta manera, los datos que se encuentran en tu empresa pueden fluir hacia un almacenamiento de datos desde sistemas transaccionales, bases de datos relacionales y otros orígenes, normalmente a una cadencia regular sin importar en qué parte del mundo te encuentres.
Dentro de los beneficios de la implementación de Data Warehouse se incluyen los siguientes ejemplos:
- Toma de decisiones fundamentadas
- Datos consolidados provenientes de muchos orígenes
- Análisis de datos históricos
- Calidad, coherencia y precisión de los datos
- Separación del procesamiento de análisis de las bases de datos transaccionales, lo que mejora el rendimiento de ambos sistemas
Dicho esto, este tipo de almacenamiento de datos puede contener varias bases de información de diferentes tipos y orígenes, organizarlas, y así facilitar su acceso. Dentro de cada base de datos, los datos se organizan en tablas y en columnas. A su vez, en cada columna, se puede definir una descripción de los datos para su clasificación, como un número entero, un campo de datos o una cadena. A su vez, las tablas se pueden organizar dentro de esquemas, que se pueden concebir como carpetas para su jerarquización. Cuando los datos se incorporan, se almacenan en varias tablas descritas por el esquema.
Las herramientas de consulta usan el esquema para determinar a qué tablas de datos obtendrán acceso y cuáles de ellas analizarán. Puede que este proceso suene delicado y lento, pero gracias al uso de Data Lakes es que se puede solucionar fácilmente.
Un Data Lake es un repositorio centralizado diseñado para almacenar, procesar y proteger grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados o sin estructurar. Puede almacenar datos en su formato nativo y procesar cualquier variedad de datos, ignorando los límites de tamaño.
Un data lake proporciona una plataforma escalable y segura que permite a las empresas realizar las siguientes tareas: transferir cualquier dato desde cualquier sistema y a cualquier velocidad (incluso si los datos provienen de sistemas que son locales, de la nube o de procesamiento perimetral); almacenar cualquier tipo o volumen de datos con fidelidad absoluta; procesar datos en tiempo real o en modo por lotes; y analizar datos mediante SQL, Python, R o cualquier otro lenguaje, datos de terceros o aplicaciones de estadísticas.
Los Data Lakes se diseñaron con el objetivo principal de controlar grandes volúmenes de macrodatos, por lo que las empresas pueden mover datos sin procesar por medio de lotes o transmisiones a un data lake sin tener que transformarlos para su análisis o uso. Las empresas confían en esta tecnología en situaciones clave para lograr los siguientes principales objetivos:
- Disminuir el costo total de propiedad
- Simplificar la administración de datos
- Prepararse para incorporar inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Acelerar la generación de estadísticas
- Mejorar la seguridad y el control
La sinergía entre Data Lake y Data Warehouse
Los analistas empresariales, los ingenieros de datos, los científicos de datos y los responsables de la toma de decisiones obtienen acceso a los datos mediante herramientas de inteligencia empresarial (BI), clientes SQL y otras aplicaciones de análisis. A medida que el volumen y la variedad de los datos aumenta, resulta conveniente seguir uno o más patrones conocidos para trabajar con los datos en la base de datos, el Data Lake y el Data Warehouse.
Si bien en cierto modo los data lakes y los Data Warehouse almacenan datos, cada uno está optimizado para distintos usos. Sirven como herramientas complementarias una de la otra, en lugar de dos opciones antagónicas. Además, en algunos casos, es posible que las empresas necesiten usar ambas para obtener los mejores resultados. Como punto de comparación, los Warehouse suelen ser ideales para el tipo de generación de informes y análisis repetible que resulta común en las prácticas comerciales, como los informes de ventas mensuales, el seguimiento de las ventas por región o el tráfico del sitio web.
Un Data Lake es diferente, ya que almacena datos relacionales de aplicaciones de línea de negocio y datos no relacionales de aplicaciones móviles, dispositivos de IoT y redes sociales. La estructura de los datos o el esquema no se definen cuando se capturan los datos. Esto significa que puede almacenar todos sus datos sin un diseño cuidadoso y sin saber qué preguntas tal vez tenga que responder en el futuro.
Para implementar de manera correcta esta información, se pueden utilizar diferentes tipos de análisis sobre, como consultas SQL, análisis de macrodatos, búsqueda de texto completo, análisis en tiempo real y machine learning.
A medida que las organizaciones con almacenamientos de datos reconocen los beneficios de los lagos de datos, habilitan diversas capacidades de consulta, casos de uso de ciencia de datos y capacidades avanzadas para descubrir nuevos modelos de información traducen sus beneficios en “soluciones de administración de datos para análisis”.
Beneficios de su uso
Cuando intentes determinar si tu empresa necesita un Data Lake o Data Warehouse, ten en cuenta lo siguiente: los tipos de datos con los que trabajas, lo que quieres hacer con los datos, la complejidad del proceso de obtención de datos y tu estrategia de administración y control de datos, además de las herramientas y el conjunto de habilidades con los que cuenta tu organización. Dicho lo anterior, es importante mencionar que, de hecho, las organizaciones que generan valor empresarial de forma exitosa a partir de su correcto uso de datos superarán a sus colegas.
Una encuesta realizada por el equipo de Aberdeen notó que las organizaciones que implementaron Data Lakes superaron el nivel de rendimiento de empresas similares en un 9 % en cuanto al crecimiento orgánico de los ingresos. Este resultado se debe principalmente a que los líderes de estas empresas pudieron realizar nuevos y mejores tipos de análisis, como el uso de machine learning sobre nuevos orígenes, tales como archivos de registro, datos de secuencias de clics, redes sociales y dispositivos conectados a Internet almacenados en los lagos de datos.
Esto los ayudó a identificar oportunidades de crecimiento empresarial en menos tiempo y a actuar para aprovecharlas al atraer y retener clientes, potenciar la productividad, mantener dispositivos de manera proactiva y tomar decisiones informadas.
Además de lo antes mencionado, las empresas están comenzando a considerar el valor de la implementación de Data lake y Data Warehouse desde otra perspectiva: un data lake no solo sirve para almacenar datos con fidelidad absoluta, permite que los usuarios adquieran un conocimiento más profundo de las situaciones empresariales, ya que cuentan con más contexto que nunca, lo que permite a los usuarios acelerar los experimentos de estadísticas. Por su parte, un Data Warehouse, te permite generar reportes e informes más detallados y útiles.
Data Lake y Data Warehouse a través de Cloud Services
AWS puede ayudarte a implementar Data Lake y Data Warehouse a través de tecnología en la nube, de esta manera, no tendrás que preocuparte por la arquitectura física que requieras. Incluso, será más sencillo analizar la totalidad del lago de datos, especialmente aquella información proveniente de dispositivos de IoT, con una variedad de estrategias analíticas que incluyen el machine learning. Como resultado, hay más organizaciones que ejecutan sus lagos de datos y análisis en AWS que en cualquier otro lado, con diferentes clientes, como NETFLIX, Zillow, NASDAQ, Yelp, iRobot y FINRA, que confían en AWS para ejecutar las cargas de trabajo de análisis fundamentales para sus empresas.
En cuanto al Data Warehouse, la tecnología en la nube permite aprovechar los principales beneficios asociados con la informática bajo demanda: el acceso sin problemas a un almacenamiento y una capacidad informática prácticamente ilimitados, la posibilidad de ajustar la escala del sistema en función del crecimiento de los datos recopilados, almacenados y consultados, y pagar solo por los recursos que aprovisiona. Dicho lo anterior, también ofrece un amplio conjunto de servicios administrados que se integran a la perfección entre sí, de manera que pueda implementar con rapidez una solución de análisis y almacenamiento de datos integral.
Su correcta implementación puede ayudar a diferentes industrias, por ejemplo, una empresa que ofrece transmisión de música, radio y podcasts puede aumentar sus ingresos si mejora su sistema de recomendación a través del análisis de datos, de modo que los usuarios consuman más su servicio, lo que permitiría a la empresa vender más anuncios. Una empresa multinacional de telecomunicaciones puede ahorrar dinero mediante la compilación de modelos de tendencia a la deserción que reducen los casos de deserción de clientes. O una compañía de inversiones puede usar data lakes para alimentar el aprendizaje automático, de modo que pueda administrar los riesgos de cartera apenas se pueda acceder a los datos del mercado en tiempo real.
Antes de tomar una decisión acerca del uso de Data Lake y Data Warehouse para implementar un buen análisis de datos en tu empresa, es necesario analizar a detalle los beneficios y ventajas que puede ofrecer, así como los retos que representaría para tu equipo. Si te interesa conocer más sobre esto, descubre las soluciones que ofrece y ofrecerá Codster a través de una consultoría que puede ayudar a resolver todas tus dudas.
