¿Qué es un lago de datos?

Introducción

En la era actual del big data, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), los lagos de datos se han convertido en componentes críticos de las estrategias de datos modernas. El auge de estas tecnologías ha provocado un crecimiento exponencial del volumen, la variedad y la velocidad de los datos, creando una necesidad urgente de soluciones escalables de almacenamiento de big data. Los lagos de datos permiten a las empresas maximizar el valor de sus datos al ofrecer soluciones de datos basadas en la nube que permiten análisis avanzados, modelos predictivos y toma de decisiones en tiempo real. Como resultado, el mercado global de lagos de datos está experimentando un crecimiento significativo, y se proyecta que su valor alcance 34 070 millones de dólares estadounidenses para 2030. 

Una distinción clave entre los lagos de datos y los almacenes de datos radica en su enfoque hacia el almacenamiento y procesamiento de datos. Los almacenes de datos funcionan con un modelo de esquema de escritura, que requiere que los datos estén estructurados y organizados antes de su almacenamiento. Por el contrario, los lagos de datos aprovechan una arquitectura de esquema en lectura, lo que permite incorporar y estructurar datos sin procesar sólo cuando se realizan consultas. Esta flexibilidad hace que los lagos de datos sean particularmente adecuados para casos de uso que involucran lagos de datos nativos de la nube, exploración dinámica de datos y necesidades de análisis en evolución. 

Sin embargo, a medida que las empresas adoptan cada vez más arquitecturas de lagos de datos, la protección y la gobernanza de los datos se vuelven primordiales. Sin medidas sólidas para garantizar la integridad y la protección de los datos confidenciales, las organizaciones corren el riesgo de exponerse a ciberamenazas. Empresas como Zscaler, que se especializan en protección de datos unificada, están abordando estos desafíos integrando capacidades avanzadas para salvaguardar datos confidenciales en reposo y en movimiento. Al aprovechar un enfoque integral de la seguridad de los datos, las organizaciones pueden crear soluciones escalables, seguras y eficientes que respalden las crecientes demandas de los entornos de big data y de nube. 

En este panorama en evolución, los lagos de datos se sitúan en la intersección de la innovación y la oportunidad, impulsando el futuro de los procesos ETL, el análisis avanzado y la gestión segura de datos.

Entender el concepto de un lago de datos

Un lago de datos es un enfoque moderno para almacenar y gestionar datos que adopta el principio de "esquema en lectura". A diferencia de los sistemas tradicionales, donde los datos deben estructurarse y formatearse para ajustarse a un esquema predefinido antes de almacenarse, el esquema en lectura permite incorporar los datos sin procesar y luego consultarlos o analizarlos según sea necesario. Esta flexibilidad es un cambio radical en el mundo actual basado en datos, donde las organizaciones deben adaptarse rápidamente a las demandas y los conocimientos cambiantes.

Almacenamiento de todo tipo de datos

Una de las características definitorias de un lago de datos es su capacidad para almacenar una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

• Los datos estructurados incluyen filas en una base de datos u hojas de cálculo con un formato perfecto.
• Los datos semiestructurados se refieren a formatos como archivos JSON, XML o CSV.
• Los datos no estructurados abarcan todo, desde correos electrónicos y vídeos hasta lecturas de sensores de IoT. 

IDC estima que para 2025 habrá 175 zettabytes de datos a nivel mundial, y que el 80 % de esos datos no estarán estructurados. Esto hace que la capacidad de almacenar y gestionar varios tipos de datos sea una característica fundamental de los lagos de datos. Al disociar el almacenamiento de los esquemas rígidos, los lagos de datos garantizan que no se descarte información valiosa debido a limitaciones de formato, lo que ofrece a las empresas un depósito centralizado para todas sus necesidades de almacenamiento de big data.

Flexibilidad y escalabilidad

El verdadero poder de un lago de datos nativo de la nube reside en su flexibilidad y escalabilidad. Los sistemas tradicionales, como los almacenes de datos, si bien son excelentes para el análisis estructurado, tienen dificultades con el volumen, la variedad y la velocidad de los datos modernos. La arquitectura de un lago de datos, por el contrario, está diseñada para escalar sin esfuerzo a medida que crecen los datos. Tanto si se trata de terabytes o petabytes, las soluciones de datos basadas en la nube permiten a las empresas ampliar sus capacidades de almacenamiento y procesamiento sin necesidad de realizar costosas revisiones de infraestructura. 

Esta escalabilidad es especialmente valiosa para las canalizaciones ETL, donde los datos sin procesar deben extraerse, transformarse y cargarse a petición. Las organizaciones pueden incorporar datos de una variedad de fuentes (ya sean sistemas locales, plataformas en la nube o dispositivos IoT) y conservar la libertad de procesarlos más adelante a medida que surjan nuevos casos de uso.

La ventaja comercial de un lago de datos

La flexibilidad de la arquitectura del lago de datos no solamente simplifica la gestión de datos; también impulsa resultados comerciales mensurables. Una encuesta de Aberdeen descubrió que las empresas que aprovechan los lagos de datos superaron a sus pares en un 9 % en el crecimiento orgánico de los ingresos, gracias a su capacidad para obtener información rápidamente y tomar decisiones basadas en datos. Para las empresas de ciberseguridad, esto significa poder correlacionar amenazas en grandes conjuntos de datos, identificar vulnerabilidades más rápidamentey mejorar sus estrategias de gobernanza de datos, todo lo cual es fundamental para implementar medidas sólidas de protección de datos.

¿Cuál es la arquitectura de un lago de datos?

Un lago de datos está diseñado para manejar las complejidades del almacenamiento de big data, lo que permite la ingesta, la gestión y el análisis de datos de manera fluida, rentable y escalable.

Componentes principales de un lago de datos

• Capa de almacenamiento: la base de cualquier lago de datos, la capa de almacenamiento se puede implementar en la nube (por ejemplo, AWS S3, Azure Data Lake), en las instalaciones o en un entorno híbrido.
• Herramientas de ingesta de datos: herramientas como Apache Kafka, AWS Glue o Apache NiFi se utilizan comúnmente para manejar el flujo continuo de datos estructurados y no estructurados manteniendo la flexibilidad para el procesamiento en tiempo real o por lotes.
• Catálogo de datos: las herramientas de gestión de metadatos como Informatica o Talend ayudan a crear un catálogo que organiza los activos de datos, rastrea el linaje y establece políticas de gobernanza de datos.
• Herramientas de análisis: plataformas como Apache Spark, Presto o Dremio permiten a las organizaciones transformar datos sin procesar en información procesable.

¿Cuáles son las ventajas de utilizar un lago de datos?

Las organizaciones están adoptando cada vez más arquitecturas de lagos de datos para almacenar y analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. Los lagos de datos brindan una flexibilidad y escalabilidad incomparables, lo que los convierte en una piedra angular de las soluciones de datos basadas en la nube para análisis avanzados y toma de decisiones.

• Escalabilidad: los lagos de datos pueden almacenar petabytes de datos sin degradación del rendimiento, lo que los hace ideales para gestionar conjuntos de datos en constante crecimiento de manera rentable.
• Flexibilidad: a diferencia de los almacenes de datos rígidos, los lagos de datos manejan diversos tipos y formatos de datos, como JSON, XML, vídeo y texto.
• Rentabilidad: al aprovechar hardware básico o almacenamiento en la nube, las organizaciones pueden reducir costes en comparación con las arquitecturas de almacenamiento tradicionales.
• Compatibilidad con análisis avanzados: los lagos de datos sirven como base para el aprendizaje automático, la IA y otros análisis avanzados.
• Democratización de datos: los lagos de datos brindan un acceso más amplio a los datos para las partes interesadas en toda la organización y, al mismo tiempo, permiten una gobernanza adecuada de los datos.

Desafíos de los lagos de datos

Los lagos de datos permiten a las organizaciones consolidar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados en un repositorio centralizado. Sin embargo, a pesar de su flexibilidad y potencial, los lagos de datos presentan varios desafíos que pueden complicar su utilidad, en particular para las organizaciones centradas en la ciberseguridad potente y la gobernanza de datos.

• Expansión de datos: los lagos de datos están diseñados para albergar todo tipo de datos, pero sin una supervisión adecuada, el volumen de datos ingeridos puede crecer sin control. Esta proliferación de datos no sólo aumenta los costes de almacenamiento sino que también puede generar dificultades para identificar y recuperar información relevante. Para las organizaciones que manejan datos confidenciales o críticos para la seguridad, este crecimiento no administrado puede obstaculizar la eficacia de su arquitectura de lago de datos.
• Problemas de gobernanza: la falta de marcos potentes de gobernanza de datos puede convertir un lago de datos de un activo a un pasivo. Garantizar la precisión, la seguridad y el cumplimiento de los datos almacenados en lagos de datos nativos de la nube requiere políticas y herramientas potentes. Las empresas de ciberseguridad que implementan arquitecturas zero trust se enfrentan al desafío adicional de mantener controles centrados en la identidad y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento de regulaciones como el RGPD e HIPAA.
• Riesgo de “pantanos de datos”: un lago de datos mal administrado puede convertirse en un “pantano de datos”, un depósito con datos desorganizados, duplicados o irrelevantes. Esto no sólo disminuye el valor del lago de datos sino que también aumenta el riesgo de exponer información confidencial. Las organizaciones deben implementar soluciones de datos basadas en la nube que armonicen, eliminen la duplicación y enriquezcan los datos para evitar este problema.
• Desafíos de integración: los sistemas heredados, a menudo construidos sobre arquitecturas obsoletas, pueden tener dificultades para integrarse con las soluciones modernas de lagos de datos. Esto crea cuellos de botella en los canales ETL y en los lagos de datos, lo que impide un flujo de datos fluido. Para las organizaciones que aprovechan la protección de datos, es fundamental garantizar que los sistemas heredados puedan contribuir y beneficiarse del marco de protección unificado.
• Preocupaciones de seguridad: los lagos de datos a menudo almacenan datos no estructurados, como correos electrónicos, documentos y registros, que pueden contener información confidencial. La protección de estos datos requiere medidas de seguridad avanzadas, como principios zero trust y visibilidad granular del acceso de los usuarios. Sin las protecciones adecuadas, los lagos de datos pueden convertirse en objetivos principales de violaciones, poniendo en riesgo la seguridad y la reputación del lago de datos de una organización.

Casos de uso de lagos de datos 

A medida que las empresas dependen cada vez más de la toma de decisiones basada en datos, los lagos de datos han surgido como soluciones versátiles para gestionar volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados. Con una arquitectura de lago de datos nativa de la nube, las organizaciones pueden acceder a información adaptada a su sector y, al mismo tiempo, mantener prácticas sólidas de seguridad y gobernanza de datos. A continuación se presentan algunos casos de uso clave de lagos de datos en varios sectores: 

• Asistencia sanitaria: almacenamiento de datos genómicos y de pacientes para la medicina personalizada y la predicción de enfermedades
• Finanzas: detección de fraudes e informes de cumplimiento mediante el análisis de registros de transacciones y datos de clientes
• Venta minorista: optimización del inventario y personalización de las experiencias de los clientes basadas en análisis de comportamiento
• IoT: procesamiento de datos de telemetría de dispositivos conectados para mantenimiento predictivo
• Ciberseguridad: agregación de registros de SIEM, SOAR y sistemas de terminales para realizar consultas y detectar amenazas y vulnerabilidades

Tendencias futuras en los lagos de datos 

A medida que las organizaciones continúan aprovechando el poder del almacenamiento de big data, la evolución de los lagos de datos está transformando el modo en que las empresas gestionan y protegen su información. Se prevé que el mercado de lagos de datos crecerá a una notable CAGR del 23,8 % entre 2024 y 2030, por lo que comprender las tendencias futuras es vital para garantizar la escalabilidad, la seguridad y la innovación. A continuación se presentan algunos acontecimientos clave que debemos tener en cuenta:

Arquitectura lakehouse 

La diferencia entre los lagos de datos y los almacenes de datos se está difuminando, lo que da lugar a la arquitectura lakehouse, un modelo híbrido que combina la escalabilidad y la flexibilidad de los lagos de datos con la gestión de datos estructurados y el rendimiento de los almacenes de datos. Al permitir una integración perfecta de datos estructurados y no estructurados, la arquitectura lakehouse reduce la sobrecarga de ETL y admite análisis avanzados. Para las organizaciones que adoptan un enfoque de confianza cero, la integración segura de la arquitectura del lago de datos con los marcos lakehouse garantiza la gobernanza de los datos en entornos híbridos.

Gobernanza impulsada por IA

Administrar metadatos y garantizar la calidad de los datos en lagos de datos nativos de la nube masivos es una tarea abrumadora. La gobernanza impulsada por IA está transformando este proceso al automatizar el etiquetado de metadatos, la catalogación de la información y la clasificación a escala. Esta tendencia mejora la gobernanza de datos al tiempo que reduce el esfuerzo manual, brindando a los equipos de ciberseguridad visibilidad en tiempo real de los flujos de datos confidenciales, lo cual es fundamental para los modelos de zero trust centrados en la identidad.

Lagos de datos perimetrales

A medida que proliferan los dispositivos IoT, más organizaciones están implementando lagos de datos perimetrales para procesar datos más cerca de su fuente. Al reducir la latencia y permitir la toma de decisiones en tiempo real, estas soluciones son particularmente efectivas para industrias como la manufactura, la asistencia sanitaria y los vehículos autónomos. Según IDC, se prevé que el gasto mundial en computación perimetral alcance 378 mil millones de dólares estadounidenses en 2028, lo que destaca la creciente importancia de las arquitecturas basadas en el perímetro. Para la ciberseguridad, implementar un marco de protección de datos que proteja los lagos de datos perimetrales es esencial para mitigar los riesgos asociados con el procesamiento descentralizado de datos.

Estrategias multinube

Para evitar la dependencia de un proveedor y garantizar la resiliencia del sistema, las empresas están adoptando cada vez más estrategias multinube para sus soluciones de datos basadas en la nube. Este enfoque permite a las organizaciones distribuir sus lagos de datos entre múltiples proveedores de nube, lo que posibilita una mejor optimización de costes y recuperación ante desastres. Para los equipos de ciberseguridad, una estrategia de lago de datos multinube exige medidas de seguridad de lago de datos sólidas, como segmentación zero trust y visibilidad unificada de amenazas en todas las plataformas.

Conclusión

Los lagos de datos representan un enfoque transformador para la gestión de grandes volúmenes de datos y ofrecen escalabilidad, flexibilidad y conocimientos incomparables. Al permitir que las empresas almacenen, procesen y analicen grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, los lagos de datos respaldan el análisis avanzado, el aprendizaje automático y la toma de decisiones en tiempo real. 

Al mismo tiempo, garantizar la seguridad de los datos confidenciales dentro de un lago de datos es fundamental. Soluciones como Zscaler Data Protection proporcionan a las organizaciones las herramientas para proteger sus lagos de datos en todos los canales, garantizando el cumplimiento normativo, mitigando riesgos e impulsando la innovación. Con el enfoque adecuado, los lagos de datos permiten a las organizaciones aprovechar al máximo el potencial de sus datos, a la vez que abordan los principales desafíos de seguridad y gobernanza.