Data warehouse y Data lakes: la clave para mejorar tu gestión de datos

Cuando las organizaciones alcanzan cierto nivel de madurez analítica suelen encontrarse frente al mismo reto: ¿cómo podemos obtener más valor de los datos disponibles?

Responder a esta pregunta es una tarea compleja, más aún si consideramos que cuando las organizaciones crecen y se expanden, por lo general incluyen nuevas unidades de negocio y múltiples fuentes de información que complejizan todavía más el aprovechamiento de los datos. 

En este punto es fundamental establecer políticas y lineamientos permitan que la información recolectada mantenga cierto nivel de coherencia. 

Sin embargo, llega un punto en que el volumen de información es tal que, para aprovechar al máximo los recursos de la organización, es necesario utilizar servicios y herramientas basadas en la nube.

A continuación nos detendremos en las posibilidades que trae la gestión de datos a través de la nube y nos detendremos en las ventajas de unificar todas las fuentes de datos en un Data Lake o en potenciar la capacidad analítica de la organización a través de un Data Warehouse pero primero, veamos cuáles son las ventajas clave de utilizar la nueve para la gestión de datos.  

¿Por qué la nube es fundamental para la gestión de datos?

Cuando hablamos de utilizar la nube para la gestión de datos, analizar y almacenar información sin preocuparse por los límites de un servidor on-premise es apenas el comienzo. 

Donde realmente se encuentran los factores más atractivos de esta tecnología es en la posibilidad de automatizar procesos y de potenciar la estrategia de datos a través de tecnologías como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. 

Entre los beneficios que tiene la gestión de datos en la nube podemos destacar:

• Se eliminan los silos de información:
  La nube permite unificar la data de varias fuentes de información en un solo lugar. Esto, acompañado de buenas políticas de ingesta y transformación garantiza que toda la información sea aprovechable para alcanzar los objetivos de negocio. 
  
  
• Se crea una fuente de verdad unificada:
  cuando toda la data de la organización está unificada y es tratada bajo los mismos parámetros todas las unidades de negocio pueden basar sus decisiones en la data con absoluta confianza.
  
  
• Se tiene acceso una visión única del usuario y del negocio:
  toda la organización puede obtener acceso a la data en tiempo real, lo que permite visualizaciones precisas que se basan en toda la data disponible. 
  
  
• Los análisis se demoran minutos, no horas
  Tener acceso a la información de manera oportuna es fundamental para tomar decisiones y aprovechar oportunidades. 
  
  
• Se obtiene acceso a modelos de analítica profunda
  la capacidad de cómputo de la nube hace posible perfilar con una precisión inédita a los usuarios. Esto permite crear campañas personalizadas 
  

¿Qué es un data lake y por qué tu organización lo necesita?

Un lago de datos, o data lake, es un repositorio seguro y flexible que almacena en la nube los datos que vienen de distitnas fuentes de información. 

Gracias a esta tecnología es posible almacenar, gobernar, compartir y analizar los datos de toda la organización para beneficio de todas cada una de sus áreas. 

Las organizaciones que deciden crear un data lake logran eliminar sus silos de datos y optimizan el aprovechamiento de la información a través de herramientas de visualización capaces de mostrar información en tiempo real y a través de filtros altamente personalizables que permiten que las consultas puedan alinearse con precisión con las necesidades de cada área. 

Vale la pena mencionar que existen proveedores de servicios en la nube, como AWS, que han creado herramientas para facilitar, tanto la creación (Amazon Lake Formation), como el gobierno de los data lakes (S3)

Gracias a estas herramientas se puede simplificar algunos de los procesos más complicados a hora de implementar este tipo de soluciones, como:

• Crear tuberías de ingestión de datos. 
• Integrar herramientas para la visualización o el aprovechamiento de los datos.
• Administrar diferentes capas de permisos para acceder a la información. 
• Compartir con otras áreas o unidades de negocio los insights que se obtienen a partir del análisis. 
  

¿Qué es un Data Warehouse y en qué casos debe utilizarse?

Lo primero que hay que aclarar aquí es que, si bien un data warehouse puede ser la evolución natural de un data lake, podemos encontrar casos en los que los data warehouses se implementan a partir de bases de datos on-premises o, incluso, desde soluciones mixtas. 

Sea cual sea el origen de la información con la que trabaja, el data warehouse siempre cumple la misma función: organiza la data para llevar al siguiente nivel los análisis que podamos realizar a partir de ella. 

Si en un data lake teníamos una pila de información que venía de distintas fuentes y había sido tratada a través de políticas y lineamientos para conseguir que  “hablara el mismo idioma”, en el data warehouse es como si hubiéramos tomado toda esa información y la hubiéramos organizado en una enorme biblioteca que facilita su consulta y el uso de herramientas de última tecnología para obtener insights accionables. 

Un claro ejemplo de lo anterior es la capacidad de los data warehouse para impulsar a la organización a través de la analítica avanzada. En estos casos, se crean algoritmos de aprendizaje que revisan los datos para identificar patrones que pueden representar riesgos u oportunidades de negocio. Esta es una de las fases más avanzadas del proceso de maduración analítica de una organización pero es sin duda el horizonte al que se debe apuntar para afrontar los retos del futuro. 

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