5 pasos para un data lake en la nube

La inexactitud, la falta de actualización y la desorganización de una gestión de datos ineficiente generan pérdidas de tiempo y esfuerzo. Al mismo tiempo, los negocios necesitan hacer cada vez más rápido y eficaz el acceso a sus datos, para convertirlos rápidamente en valor agregado empresarial. 

¿Por qué un data lake en la nube sería la solución a ambos desafíos?

Las organizaciones pueden recopilar y almacenar Big Data, pero si no hacen una clasificación, se verán perdidos en su propio océano de información. En definitiva, perseguir datos fragmentados no es Big Data sino un obstáculo para la toma de decisiones. De ahí se desprende la necesidad de generar procesos escalables que permitan acceder a la información de forma estandarizada y sistemática, facilitando la tarea de analizar e investigar.

Incluso, cuanto más simple sea el acceso a los datos, más colaboradores podrán trabajar con ellos, y no solo los analistas. Movernos con información, en todos los rangos y sectores, permite tomar mejores decisiones y evitar errores.

Quizás te interese seguir leyendo Cloud: ¿cómo definir una buena estrategia de datos en la nube?

Se hace necesario entonces para las empresas adoptar un Data Lake inteligente en la nube, en el que navegar sea algo intuitivo y la información sea completa, precisa y esté siempre protegida.

“Las empresas que se encuentran en el 10% superior (las líderes) aumentan sus ingresos al doble que el resto porque se destacan en la adopción de tecnología, se anticipan a los cambios, y tienen estructuras de información más flexibles”
(Relevamiento de Accenture)

5 pasos para crear un data lake inteligente en la nube 

Para ofrecer a todos los usuarios de la empresa un acceso más rápido y sencillo a los datos disponibles y habilitar el uso de esta información para, por ejemplo, proyectos de inteligencia artificial, es recomendable seguir los siguientes 5 pasos:

1. Identificación y perfilado de datos: Primero es esencial hacer utilizables los datos. Para esto, se deberá tener muy en claro las necesidades del negocio, entender la estructura, establecer metadatos y condiciones claras para conocer la procedencia de los mismos. 
   Preparación de datos entrantes: Se recomienda realizar un catálogo de datos usando herramientas de inteligencia artificial, y entornos colaborativos para que sea dinámico y accesible a todos.

3. Incorporación: llega el momento de recopilar e incorporar todos esos datos definidos y priorizados, desde sus sistemas de entorno local hacia el Cloud Data Lake. Hoy los sistemas de integración están diseñados para garantizar la escalabilidad y rendimiento y se sirven de la inteligencia artificial para lograr procesos automatizados y fáciles de adaptar a las necesidades cambiantes del negocio.
   
   
4. Transformación de datos: en este paso es clave establecer reglas de correspondencia y asegurar la calidad de los mismos, para prepararlos para el análisis posterior. La calidad de los datos permite transformar, limpiar, estandarizar y enriquecer.
5. Gobierno de datos: finalmente llegamos al punto donde toca garantizar la confiabilidad de la información. Para ello se necesitan definir políticas sólidas de gobernanza de datos por adelantado. Si bien van a surgir imprevistos, tener un gobierno por diseño hará que los datos sean más fiables. 

Estos 5 pasos permiten abandonar la fragmentación de información y empezar a trabajar con herramientas analíticas de reporting, procesamiento e inteligencia artificial: la base para obtener valor a partir de los datos.
En suma, se trata de catalogar, incorporar, integrar, limpiar y gobernar datos. Este es el camino de la eficiencia. De lo contrario, lo que se crea ahorrar en el momento, se paga luego.

Cuando la transición en el manejo de información se realiza correctamente, el retorno de la inversión puede ser significativo. Mckinsey señala, a modo de ejemplo, que en ciertos sectores el margen de beneficio llega a ser del 12 al 15 por ciento.

Datos limpios y confiables

Imagina un Data Lake que permita a todo su equipo introducir elementos de datos, revisarlos y clasificarlos según su calidad y fiabilidad, y garantizar la exactitud de las entradas colocando una taxonomía o jerarquía adecuada. ¡Esto es lo que llamamos un Big Data actualizado, funcional y escalable!

Algunas empresas transitan su proceso hacia la nube de manera manual, pero este tipo de trabajo termina siendo imposible de sostener en el tiempo y demanda esfuerzos y costos enormes que terminan haciendo imposible la misión de escalar. 

Lograr un data lake en la nube puede ser un proceso sin dolores de cabeza si se incorporan herramientas integradas, automatizadas, ágiles y escalables. De esta forma, en lugar de tener un pantano de datos, se logra un lago de datos que potencia el negocio y hace que la información esté al alcance de todos y se traduzca en resultados tangibles.