Dentro de todos los conceptos que hoy en día conocemos en relación a la informática y a las nuevas tecnologías debemos hacer referencia a dos de ellos: el data lake y el big data, ya que ambos posibilitan a los negocios a sacar el máximo provecho de la información que tienen a su disposición y ser realmente empresas data-driven. ¿Cómo identificar la solución que mejor se adapta a tu organización? Veamos las diferencias.
El Big Data es el proceso que se encarga de recabar un gran número de datos que se relacionan con la entidad u organización, pudiendo ser esta información sobre el sector que ocupa la empresa, el público al que se dirige, la competencia que existe o la posición que se tiene en el mercado entre otras cosas. Una vez que el Big Data recopila todos estos datos, se procede a analizarlos de forma exhaustiva. El objetivo es encontrar información de utilidad para el desarrollo del negocio, desechando aquellos datos que no tienen relevancia.
Ahora bien, por otro lado tenemos al Data Lake que, como su propio nombre indica, es un lago de datos y al igual que ocurre con el Big Data, también se encarga de recopilar toda la información necesaria. ¡Pero acá viene la diferencia! En este caso no se desechan los datos que no son relevantes, simplemente se almacenan todos, ya sean válidos o no para el negocio. El Data Lake cobra especial relevancia con la capacidad de procesamiento y análisis del Machine Learning y la inteligencia artificial y la posibilidad de alojarlo en la nube.
En cualquier caso, tanto el Big Data como el Data Lake tienen un principal objetivo: encontrar todas las oportunidades que se dan para que el negocio prospere y evolucione.
Para aprovechar los grandes datos, las empresas confían en el poder de almacenamiento y procesamiento, así como en las sólidas capacidades y habilidades de análisis. Para 2025, se espera que los ingresos anuales del mercado global de análisis de big data alcancen los 68.090 millones de dólares.
Fuente: Statista
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Diferencias más importantes
Aunque el objetivo que tienen ambos conceptos es común, la principal diferencia entre cada uno de ellos es la forma en la cual se utilizan tanto para procesar como para almacenar la información.
- En primer lugar, para poder procesar la información y luego almacenarla tanto el Big Data como el Data Lake necesitan una gran cantidad de espacio. Vale destacar que el primero de ellos no requiere tanto como el segundo, puesto que el Data Lake va creciendo de forma continuada, sí va a necesitar mucha más potencia para poder realizar su tarea de forma adecuada, ya que luego tendrá que hacer una criba con la información que no le interese.
- Por otra parte, hay que entender que, tanto el Big Data como el Data Lake trabajan a corto plazo. Sin embargo, la diferencia entre ambos radica en que el Big Data solo va a tener en cuenta los datos que tienen utilidad en ese preciso instante, mientras que el Data Lake almacena todos los datos, ya sean relevantes ahora o no por si pueden ser útiles en un futuro.
- ¿Y qué pasa con los procesos de análisis de la información? el Big Data analiza los datos de forma exhaustiva solo una vez, quedándose con lo necesario para el negocio, mientras que el resto de la información la deja de lado. Por su parte, el Data Lake almacena todos los datos para poder procesarlos siempre que sea necesario.
Las organizaciones que implementaron lagos de datos superaron el nivel de rendimiento en un 9% en cuanto al crecimiento orgánico de los ingresos (gracias la incorporación de nuevos tipos de análisis como el machine learning).
Fuente: Aberdeen
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En definitiva, tanto el Big Data como el Data Lake son conceptos que almacenan información y posibilitan una gestión de datos eficaz. Ahora bien, según lo que se necesite en cada negocio, debemos escoger un modelo u otro. El soporte que proporcionan, utilizado de manera conveniente, dará la oportunidad para que cualquier empresa pueda dar con patrones y claves que le permiten seguir evolucionando para mantener una progresión positiva.
De su correcto aprovechamiento puede depender el destino de la empresa, por lo que siempre hay que elegir adecuadamente y sacar el máximo partido tanto al Data Lake como al Big Data.
¿Está tu empresa sacando el máximo provecho a los datos?