Todos conocemos que existen datos como el Big Data y estos datos a su vez pueden ser estructurados (se pueden filtrar y ordenar de manera normal) o no estructurados (no se pueden ordenar ni filtrar de una manera corriente) un ejemplo rápido para que se comprenda, supongamos que nos mandan un audio con unos datos, inicialmente esos datos son no estructurados ya que no podemos hacer nada con el audio, pero si luego esos datos los pasamos a un Excel entonces se convertirán en datos estructurados. además deben estar almacenados en algún sitio. Una vez explicado este concepto empezamos.
¿Qué es un data lake?
Un data lake o español un lago de datos es una gran cantidad de datos no estructurados almacenados en su forma original (a lo bruto), en un solo lugar centralizado. Es una forma moderna y escalable de almacenar y gestionar una gran cantidad de datos de diferentes fuentes y formatos. Pero que esto no nos lleve a equivocarnos, un data lake tiene un orden gracias al metadata, para que se entienda, es parecido al Big Data.
Un ejemplo de data lake es Amazon S3, un servicio de almacenamiento de objetos en la nube de Amazon que permite almacenar y recuperar cualquier cantidad de datos desde cualquier lugar, en cualquier momento. Otro ejemplo es Microsoft Azure Data Lake, un servicio de almacenamiento de datos en la nube que permite almacenar y analizar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes y formatos.
¿Para que sirve un data lake?
Un data lake es útil porque permite a las organizaciones recolectar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes y formatos. Esto permite a las empresas tener una visión más completa de sus clientes, operaciones y mercados, lo que les permite tomar decisiones más informadas y mejorar sus procesos de negocio.
Estos datos pueden venir de cualquier sitio como de IoT, cámaras de seguridad, videos, audios, etc. Para recoger estos datos es necesario un analista de datos, un usuario sin conocimientos no podría categorizar dichos datos.
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Ejemplos de Data Lake
Por ejemplo, una compañía minorista puede utilizar un data lake para recolectar datos de diferentes fuentes, como transacciones de tiendas, interacciones en línea, y datos de redes sociales, con el objetivo de entender mejor a sus clientes y personalizar mejor su experiencia de compra.
Otro ejemplo es una compañía de seguros que puede utilizar un data lake para recolectar y analizar datos de diferentes fuentes, como registros médicos, historiales de conducción, y datos climáticos, con el objetivo de mejorar la precisión de sus tarifas y reducir los riesgos.
En resumen, un data lake es una forma moderna y escalable de almacenar y gestionar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes y formatos. Permite a las empresas tener una visión más completa de sus clientes, operaciones y mercados, lo que les permite tomar decisiones más informadas y mejorar sus procesos de negocio.