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“Big data” versus “data lake”

El data lake es, en pocas palabras, un método de almacenamiento de datos que cuenta con un sistema que facilita la colocación de dichos datos en varios esquemas y estructuras formales, por ejemplo como repositorio en formato nativo que se puede visualizar en objetos y carpetas organizadas. La idea del data lake es tener un único almacén donde se pueden encontrar todos los datos de una empresa pero de manera organizada, con datos semi-estructurados y estructurados.

El data lake está consiguiendo destronar al término big data en el mundo del marketing, que como ya sabemos cambia con mucha velocidad. Pero para poder entender por qué lo ha desbancado, recordemos a grandes rasgos en qué consiste el big data. En esencia, el big data, como técnica, trata de aprovechar la inteligencia de análisis y cruce de datos con la finalidad de detectar patrones de consumo o para identificar oportunidades de negocio nuevas.

Te damos una ejemplo: imagina una cadena de supermercados que busca segmentar a sus clientes en base al histórico de las compras que éstos han realizado en sus distintas tiendas. Para conseguirlo, contrata una empresa dedicada al big data que le permite saber en qué zonas de la ciudad compran los turistas, para después poder vender esta información a los responsables del turismo de su ciudad, de forma que puedan llegar a atraer a estas personas hacia otros barrios. Gracias al big data, la empresa de supermercados puede monetizar sus bases de datos de clientes de una manera innovadora y que puede ser bastante beneficiosa para el turismo local.

Diferencias entre data lake, big data y business intelligence

Existen dos grandes formas de comprender qué es el big data: por un lado, existe una corriente que lo ve como una evolución del business intelligence, es decir, como una de las herramientas que extraen inteligencia de la información y, sobre ella, elaboran predicciones que pueden servir a la empresa para tomar decisiones más eficaces; o también se puede entender como una disrupción que permite hacer correlaciones hasta el momento inimaginables. El big data es, en realidad, un conjunto de datos desestructurados que proceden de diferentes fuentes: redes sociales, blogs, bases de datos de la empresa, bases de datos externas, etc. Todos estos datos se ponen al alcance de la empresa y se traducen en conclusiones interesantes para hacer negocios con business intelligence.

Sin embargo, actualmente la mayor parte de las compañías se encuentran en una fase inicial de adaptación a esta tecnología, lo que quiere decir que por el momento sólo recopila la información y la almacena, pero no se aprovecha demasiado ya que no saben cómo explotarla. Esta inmadurez por parte de las empresas no quita que vayan apareciendo nuevos conceptos como el que hoy nos ocupa: el data lake.

Lake significa lago en inglés, por tanto el data lake podría entenderse como un gran lago de datos, donde conviven todo tipo de fauna y flora. Si aplicamos esta metáfora al mundo de la empresa, se trataría de un gran repositorio de información único, donde se incluyen todos los datos, incluidos aquellos desestructurados (big data). La diferencia entre el big data y el data lake es que el segundo es un poco más amplio y como técnica almacena la información pero no la limpia, si no que se mantiene original. Con el business intelligence, en cambio, se procede con filtros, alterando los datos originales que se recogen.

El poder del data lake se encuentra en la capacidad que tiene de hacer todo tipo de preguntas a los datos, ya que se tiene todo a disposición en el mismo lugar, de forma que permite mayor interacción con los datos.

En definitiva, el data lake se trata de un paso evolutivo en el mundo del marketing y los negocios que puede llegar a dar una visión mucho más amplia a las empresas; pero ello no quiere decir que el big data esté muriendo o que ya haya quedado obsoleto. En realidad, ambos campos se deben seguir investigando y pasará algún tiempo hasta que se tenga la suficiente experiencia para poder aplicarlos de manera total.

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