Lagos de datos son un concepto relativamente nuevo que ha surgido debido a la necesidad de hacer frente al rápido crecimiento del volumen de datos. Los métodos tradicionales de almacenamiento de datos, como los almacenes de datos, a menudo no logran hacer frente al gran volumen, variedad y velocidad de los datos modernos.

En qué se diferencia un lago de datos de un almacén de datos
A pesar de que los lagos y los almacenes de datos se utilizan para el almacenamiento de datos, tienen diferencias fundamentales entre sí. Se puede almacenar una variedad de datos en el lago de datos, y en el almacenamiento principalmente solo datos estructurados, que están destinados a fines analíticos y la ejecución de consultas complejas e informes de BI. A veces, la arquitectura de datos utiliza ambos enfoques para combinar las ventajas de ambas soluciones y lograr un análisis de datos más flexible y completo.

La estructura del lago de datos

• La ingestión de datos es el punto de entrada de datos en el lago. Puede procesar datos de varias fuentes y en varios formatos.
• El almacenamiento de datos es el lugar donde se almacenan los datos. Aquí se pueden almacenar enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados.
• Tratamiento de datos. Este componente procesa los datos, convirtiéndolos de un estado “sin procesar” a una forma más fácil de usar.
• La gestión de datos garantiza la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los requisitos normativos de los datos.
• El acceso a datos permite a los usuarios acceder y utilizar datos.

Ventajas de los lagos de datos
El lago de datos se ha convertido en un enfoque popular para almacenar y procesar datos debido a sus ventajas.

• Flexibilidad y escalabilidad. Se escala fácilmente para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Puede agregar nuevas fuentes de datos sin cambiar el esquema ni preprocesar los datos.
• Una variedad de datos. Admite diferentes tipos de datos de diferentes fuentes: estructurados, semiestructurados y no estructurados. Al mismo tiempo, no es necesario llevarlos a un solo formato.
• Soporte para análisis en tiempo real sin necesidad de preprocesamiento de datos.
• Una variedad de capacidades analíticas. Admite una variedad de escenarios analíticos: aprendizaje automático, IA, análisis de negocios y análisis de big data.
• La imposibilidad de pérdida de datos. Los datos sin procesar se almacenan en el lago sin cambios, por lo que la información no se pierde ni se distorsiona durante el proceso de preprocesamiento. Esto le permite volver a los datos originales y realizar análisis utilizando otros métodos o algoritmos.
• Integración con soluciones en la nube. Puede funcionar con servicios en la nube, ya que facilita la descarga y el almacenamiento de datos en la nube. Esto facilita el uso de herramientas basadas en la nube para el análisis y procesamiento de datos.

En general, el lago de datos es una arquitectura flexible y potente que le permite almacenar y procesar de manera eficiente datos diversos y voluminosos, admite varios escenarios analíticos y brinda la capacidad de analizar datos en tiempo real. Sin embargo, vale la pena recordar que el uso exitoso de un lago de datos requiere una buena planificación y gestión de datos para evitar posibles problemas con la seguridad y la calidad de los datos.

Problemas relacionados con el lago de datos
A pesar de sus ventajas, los “lagos de datos” no están exentos de problemas. Requieren una gestión de datos confiable para no convertirse en un” pantano de datos ” lleno de datos de baja calidad o irrelevantes. Además, la implementación de un” lago de datos ” requiere importantes conocimientos técnicos y recursos.