¿Qué es un lago de datos?

Las organizaciones generan enormes cantidades de datos que necesitan almacenar y con los que deben trabajar. Los lagos de datos satisfacen esta necesidad al ofrecer una forma escalable y rentable de gestionar diversos tipos y fuentes de datos, sin que sea necesario estructurarlos ni transformarlos de forma inmediata.

Estas son las razones principales por las que los lagos de datos se utilizan de forma generalizada:

• Flexibilidad: Almacena todo tipo de datos —como tablas estructuradas, registros, imágenes y vídeos— en un solo lugar, sin necesidad de definir de antemano cómo se van a utilizar.
• Escalabilidad: Amplía la capacidad para almacenar petabytes de datos sin cambios significativos en la arquitectura ni en el rendimiento.
• Accesibilidad: Poner los datos a disposición de una amplia variedad de usuarios y herramientas para facilitar la creación de informes, los análisis avanzados y el desarrollo de la inteligencia artificial.
• Rentabilidad: Utiliza opciones de almacenamiento económicas y evita los costes asociados al traslado o la duplicación frecuentes de datos.
• Preparado para innovar: Facilitar la experimentación por parte de científicos de datos, analistas y desarrolladores, que puedan explorar y dar forma a los datos en tiempo real.

Dado que los lagos de datos facilitan un amplio acceso a datos diversos, admiten el modelo de esquema en lectura y se adaptan para gestionar grandes cargas de trabajo, resultan ideales para impulsar la innovación en inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis en tiempo real.

Los lagos de datos contribuyen a eliminar la fragmentación de los datos al centralizar el almacenamiento entre departamentos y sistemas, lo que ayuda a los equipos a tomar decisiones fundamentadas y a trabajar con una única versión fiable de los datos. Las prácticas eficaces de gobernanza de datos garantizan que estos datos centralizados se mantengan seguros, cumplan con la normativa y sean fiables.

Microsoft Fabric amplía estas ventajas al integrar herramientas de análisis, bases de datos y visualización en OneLake. Los equipos pueden crear modelos, generar informes y automatizar flujos de trabajo sin tener que gestionar sistemas independientes. Este enfoque unificado acelera el desarrollo y reduce los gastos generales, al tiempo que fomenta la seguridad y el cumplimiento normativo de forma coherente.

Los lagos de datos se utilizan en todos los sectores para unificar los datos y facilitar su acceso con fines de toma de decisiones, análisis e innovación. Su flexibilidad las hace idóneas tanto para casos de uso operativos como estratégicos.

Algunos ejemplos habituales son:

• Análisis minorista: Combina los datos de los puntos de venta, los comentarios de los clientes, los registros del sitio web y las métricas de inventario en un único lago de datos para comprender el comportamiento de compra, optimizar las cadenas de suministro y personalizar el marketing.
• Información sanitaria: Agrupa historias clínicas electrónicas, datos de imágenes médicas, resultados de ensayos clínicos y datos de dispositivos portátiles para apoyar la investigación médica y mejorar los resultados de los pacientes.
• Supervisión de fabricación: Recopila datos de sensores del Internet de las cosas (IoT), registros de producción y registros de mantenimiento para detectar anomalías, prever averías en los equipos y optimizar los flujos de trabajo.
• Análisis de riesgo financiero: Almacena los registros de transacciones de la tienda, los datos de mercado y las interacciones con los clientes en un único lugar para aplicar modelos avanzados de riesgo, detectar el fraude y garantizar el cumplimiento normativo.
• Educación e investigación: Combina los datos de las encuestas, los sistemas de administración del aprendizaje y los patrones de consumo de contenidos en línea para mejorar la participación de los alumnos y sus resultados académicos.
• Medios en streaming: Las empresas de streaming por suscripción recopilan y procesan datos sobre el comportamiento de los clientes, que pueden utilizar para mejorar su algoritmo de recomendaciones.
• Almacenamiento de datos de IoT: Los sensores de hardware generan enormes cantidades de datos, desde semiestructurados hasta no estructurados, sobre el mundo físico que nos rodea. Los conectores de datos facilitan la integración fluida de estos datos en el lago para su análisis.
• Apoyo a las ventas: Los científicos de datos y los ingenieros de ventas suelen crear modelos predictivos para ayudar a determinar el comportamiento de los clientes y reducir la tasa de abandono general.

¿Cuál es la diferencia entre un lago de datos y un almacén de datos? ¿Y cuándo es adecuado utilizar uno en lugar del otro?

Aunque los lagos de datos y los almacenes de datos son similares en el sentido de que ambos almacenan y procesan datos, cada uno tiene sus propias especialidades y, por lo tanto, sus propios casos de uso. Por eso, las grandes empresas suelen utilizar ambos como parte de un ecosistema de análisis más amplio. Juntos, conforman un sistema seguro e integral para el almacenamiento y el procesamiento de datos, que permite obtener información más rápidamente.

Un lago de datos recopila tanto datos relacionales como no relacionales procedentes de diversas fuentes —aplicaciones empresariales, aplicaciones móviles, dispositivos del Internet de las cosas, redes sociales o streaming— sin necesidad de definir la estructura o el esquema de los datos hasta el momento de su lectura. Por ello, los lagos de datos pueden albergar una amplia variedad de tipos de datos —desde estructurados hasta semiestructurados y no estructurados— a cualquier escala. Su naturaleza flexible y escalable las convierte en elementos esenciales para llevar a cabo análisis de datos complejos mediante herramientas de procesamiento. Comprender el flujo de datos entre los sistemas es fundamental para un procesamiento y análisis eficientes de los datos.

Por el contrario, un almacén de datos es de naturaleza relacional. La estructura o esquema se diseña o predefine en función de los requisitos empresariales y de producto, que se seleccionan, adaptan y optimizan para las operaciones de consulta SQL. Mientras que un lago de datos contiene datos de todo tipo de estructura, incluidos los datos en bruto y sin procesar, un almacén de datos almacena datos que han sido tratados y transformados con un fin específico. Esto hace que los almacenes de datos sean ideales para elaborar informes de inteligencia empresarial estandarizados o para dar soporte a casos de uso operativos con modelos de datos bien definidos.

El papel de los almacenes de lago de datos

Un almacén de lago de datos combina elementos de ambas arquitecturas. Utiliza el almacenamiento flexible de un lago de datos y añade las características de gestión de datos que suelen encontrarse en los almacenes de datos, como las transacciones, la aplicación de esquemas y las optimizaciones de rendimiento para las cargas de trabajo de consultas. Este enfoque híbrido permite realizar flujos de trabajo de análisis y aprendizaje automático con datos sin procesar y estructurados sin necesidad de trasladar ni duplicar los datos entre sistemas.

Fabric utiliza un modelo de almacén de lago de datos, basado en OneLake, un lago de datos unificado que actúa como capa de almacenamiento fundamental para todas las cargas de trabajo de datos en Fabric. Esta arquitectura te permite crear almacenes de lago de datos, almacenes de datos y bases de datos directamente sobre tus datos en OneLake. Al admitir formatos de datos abiertos y proporcionar una base de datos compartida, es posible importar, transformar y analizar datos en un único entorno de Fabric integrado. Este enfoque por capas garantiza que los equipos puedan acceder a los datos adecuados y trabajar con ellos —ya sea para análisis exploratorios, informes operativos o soluciones avanzadas de inteligencia artificial— sin necesidad de trasladarlos ni duplicarlos.

A medida que los datos siguen aumentando tanto en volumen como en variedad, los enfoques tradicionales de almacenamiento y análisis de datos se están volviendo cada vez menos sostenibles. Los lagos de datos responden a la necesidad de contar con soluciones de almacenamiento escalables, flexibles y unificadas, ya que permiten a las organizaciones almacenar datos sin procesar procedentes de diversas fuentes, acceder a ellos bajo demanda y generar una amplia gama de análisis e información.

De cara al futuro, los lagos de datos se convertirán en un componente fundamental de las estrategias modernas de datos, ya que las organizaciones se enfrentan a retos cada vez mayores derivados de entornos de datos fragmentados y que han crecido de forma orgánica, entre los que se incluyen múltiples lagos aislados, sistemas de almacenamiento redundantes y modelos de acceso incoherentes. Estos problemas provocan una proliferación de datos, duplicidades, complejidad en la gobernanza y un aumento de los costes, lo que dificulta a los equipos encontrar, confiar en y utilizar los datos de forma eficiente.

Fabric aborda estos retos con OneLake, un lago de datos unificado y multinube integrado en la plataforma. OneLake funciona como un "OneDrive para datos": una solución de software como servicio (SaaS) totalmente administrada que elimina la necesidad de crear y mantener una infraestructura de lago de datos independiente. Sirve como base única para toda la organización, que permite descubrir, almacenar y colaborar en torno a los datos en todos los ámbitos de negocio y entornos en la nube. Este enfoque abierto y centrado en el lago reduce la duplicación, mejora la gobernanza y permite a los equipos trabajar a partir de los mismos datos, lo que favorece una mejor colaboración, la obtención más rápida de información y la toma de decisiones más inteligentes basadas en la inteligencia artificial.

Al integrar el almacenamiento, la ingesta, el análisis y la gobernanza bajo un mismo paraguas, Microsoft Fabric —con OneLake como núcleo— ayuda a las organizaciones a pasar más rápidamente de los datos sin procesar a la información útil. Simplifica la arquitectura, reduce las dificultades operativas y facilita la creación de sistemas de datos escalables y preparados para el futuro.

Para obtener una guía básica sobre el ecosistema de datos en evolución, explora el Centro de introducción a los datos.