Por qué introducir arquitecturas de lagos de datos es vital para generar valor empresarial

Un lago de datos es un repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Esta tecnología permite almacenar datos sin modificarlos y sin tener que estructurarlos primero. También gracias a ellos se puede ejecutar diferentes tipos de análisis: desde paneles y visualizaciones hasta procesamiento de macrodatos, análisis en tiempo real y machine learning para tomar mejores decisiones.

Las organizaciones que generan valor empresarial de forma exitosa a partir de sus datos superarán a sus competidores. Estas empresas pudieron realizar nuevos tipos de análisis, como machine learning sobre nuevos orígenes, tales como archivos de registro, datos de secuencias de clics, redes sociales y dispositivos conectados a Internet almacenados en 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.

Parte de los requisitos para que una organización pueda sumar la arquitectura de un lago de datos necesitará tanto un almacenamiento de datos como un lago de datos, ya que atienden diferentes necesidades y casos de uso.
Un almacenamiento de datos es una base de datos optimizada para analizar datos relacionales que provienen de sistemas transaccionales y aplicaciones de línea de negocio. La estructura y el esquema de los datos se definen con anticipación para optimizar y agilizar las consultas SQL, donde los resultados suelen usarse para informes y análisis operativos. Los datos se limpian, enriquecen y transforman para que puedan funcionar como el “único origen de información” en el que los usuarios puedan confiar.

Un lago de datos 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 no se define cuando se capturan los datos. Esto significa que se puede almacenar los datos sin un diseño cuidadoso y sin saber qué preguntas tal vez se tenga que responder en el futuro.

El principal desafío de una arquitectura de lago de datos es que los datos sin procesar se almacenen sin supervisión de los contenidos. Para que un lago de datos habilite el uso de los datos, debe contar con mecanismos definidos para catalogar y proteger los datos. Sin esos elementos, no se pueden encontrar los datos ni se puede confiar en ellos, lo que resulta en un “pantano de datos”. Para satisfacer las necesidades de audiencias más amplias, los lagos de datos deben tener gobernanza, coherencia semántica y controles de acceso.

Entre algunos de los beneficios que un lago de datos provee es mejores interacciones con los clientes. En ST ponemos nuestra experiencia para mejorar las opciones de innovación en investigación y desarrollo, y una mejora en la eficiencia operativa.