¿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 los 34,070 millones de dólares en 2030. 

Una distinción clave entre los lagos de datos y los almacenes de datos radica en su enfoque del almacenamiento y el procesamiento de los datos. Los almacenes de datos funcionan según un modelo de esquema en 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 que los datos sin procesar se ingieran y estructuren solo cuando se realizan consultas. Esta flexibilidad hace que los lagos de datos sean especialmente adecuados para casos de uso que impliquen lagos de datos nativos de la nube, exploración dinámica de datos y necesidades analíticas 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 la protección de datos unificada, están abordando estos desafíos al integrar 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 las canalizaciones ETL, los análisis avanzados y la gestión segura de los datos.

Entendiendo el concepto de 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 ser almacenados, el esquema en lectura permite ingerir los datos sin procesar y luego consultarlos o analizarlos según sea necesario. Esta flexibilidad cambia las reglas del juego en el mundo actual, impulsado por los datos, en el que las organizaciones deben adaptarse rápidamente a los cambios en las demandas y las perspectivas.

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 ordenado.
• Los datos semiestructurados se refieren a formatos como archivos JSON, XML o CSV.
• Los datos no estructurados abarcan todo, desde correos electrónicos y videos hasta lecturas de sensores de IoT. 

La 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 descarten datos valiosos debido a limitaciones de formato, lo que ofrece a las empresas un repositorio centralizado para todas sus necesidades de almacenamiento de big data.

Flexibilidad y escalabilidad

El verdadero valor 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. Ya sea que se trate 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 de ETL, donde los datos sin procesar deben extraerse, transformarse y cargarse bajo demanda. Las organizaciones pueden ingerir datos de diversas fuentes (ya sean sistemas locales, plataformas en la nube o dispositivos IoT) y tener la libertad de procesarlos posteriormente a medida que surjan nuevos casos de uso.

La ventaja comercial de un lago de datos

La flexibilidad de la arquitectura de los lagos de datos no solo simplifica la gestión de los datos, sino que también impulsa resultados empresariales cuantificables. Un estudio de Aberdeen reveló que las empresas que aprovechan los lagos de datos superan a sus homólogas en un 9 % en crecimiento orgánico de los ingresos, gracias a su capacidad para obtener rápidamente información y tomar decisiones basadas en datos. Para las empresas de ciberseguridad, esto significa poder correlacionar amenazas en grandes conjuntos de datos, identificar vulnerabilidades más rápidamente y mejorar sus estrategias de gobernanza de datos, todo lo cual es fundamental para implementar medidas sólidas de protección de datos.

¿Qué 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 de manera rentable y escalable.

Componentes principales de un lago de datos

• Capa de almacenamiento: siendo la base de cualquier lago de datos, la capa de almacenamiento puede implementarse 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 degradar el 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 gestionan diversos tipos y formatos de datos, como JSON, XML, video y texto.
• Rentabilidad: al aprovechar hardware básico o almacenamiento en la nube, las organizaciones pueden reducir costos en comparación con las arquitecturas de almacenamiento tradicionales.
• Soporte para análisis avanzados: los lagos de datos sirven de base para el aprendizaje automático, la IA y otros análisis avanzados.
• Democratización de los 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 de datos adecuada.

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 conllevan varios desafíos que pueden complicar su utilidad, sobre todo para las organizaciones centradas en una ciberseguridad y una gobernanza de datos sólidas.

• 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 descontroladamente. Esta proliferación de datos no solo aumenta los costos 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 sólidos de gobernanza de datos puede hacer que un lago de datos pase de ser 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 sólidas. Las empresas de ciberseguridad que implementan arquitecturas Zero Trust enfrentan el desafío adicional de mantener controles centrados en la identidad y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento de regulaciones como RPGD e HIPAA.
• Riesgo de “pantanos de datos”: un lago de datos mal administrado puede convertirse en un “pantano de datos”, un repositorio lleno de datos desorganizados, duplicados o irrelevantes. Esto no solo 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 las canalizaciones de ETL y 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 salvaguardas adecuadas, los lagos de datos pueden convertirse en objetivos prioritarios para las 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 industria 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: 

• Atención médica: 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.
• Comercio minorista: optimización del inventario y personalización de las experiencias de los clientes basándose en el análisis del comportamiento.
• IoT: procesamiento de datos de telemetría de dispositivos conectados para el mantenimiento predictivo.
• Ciberseguridad: agregación de registros de SIEM, SOAR y sistemas de puntos finales para realizar consultas y detectar amenazas.

Tendencias futuras en los lagos de datos 

A medida que las organizaciones siguen aprovechando el poder del almacenamiento de big data, la evolución de los lagos de datos está remodelando la manera en que las empresas gestionan y protegen su información. Con la previsión de que el mercado de los lagos de datos crezca a un notable CAGR del 23.8 % de 2024 a 2030, comprender las tendencias futuras es vital para garantizar la escalabilidad, la seguridad y la innovación. A continuación se presentan algunos avances clave a tener en cuenta:

Arquitectura de casa de lago 

La línea entre los lagos de datos y los almacenes de datos se está difuminando, dando lugar a la arquitectura de casa de lago, un modelo híbrido que combina la escalabilidad y flexibilidad de los lagos de datos con la gestión de datos estructurados y el rendimiento de los almacenes de datos. Al permitir la integración fluida de datos estructurados y no estructurados, las casas de lago reducen la sobrecarga de ETL y permiten realizar análisis avanzados. Para las organizaciones que adoptan un enfoque Zero Trust, la integración segura de la arquitectura de los lagos de datos con los marcos de casa de lago garantiza la gobernanza de los datos en todos los entornos híbridos.

Gobernanza impulsada por la IA

Gestionar los metadatos y garantizar la calidad de los datos en lagos de datos masivos nativos de la nube es una tarea de enormes proporciones. La gobernanza impulsada por la IA está transformando este proceso al automatizar el etiquetado de metadatos, la catalogación de datos y la clasificación a escala. Esta tendencia mejora la gobernanza de los datos a la vez que reduce el esfuerzo manual, proporcionando a los equipos de ciberseguridad visibilidad en tiempo real de los flujos de datos confidenciales, lo que resulta crítico para los modelos 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 los datos más cerca de su origen. Al reducir la latencia y permitir la toma de decisiones en tiempo real, estas soluciones son particularmente efectivas para industrias como la manufactura, la atención sanitaria y los vehículos autónomos. Según la IDC, se prevé que el gasto mundial en computación perimetral alcance los 378,000 millones de dólares en 2028, lo que pone de manifiesto la creciente importancia de las arquitecturas perimetrales. En cuanto a la ciberseguridad, la implementación de un marco de protección de datos que asegure los lagos de datos perimetrales es esencial para mitigar los riesgos asociados al 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 varios proveedores de nube, lo que permite una mejor optimización de los costos y la recuperación en caso de catástrofe. Para los equipos de ciberseguridad, una estrategia de lago de datos multinube requiere medidas de seguridad del lago de datos sólidas, como la segmentación Zero Trust y la visibilidad unificada de las 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.