{"id":214,"date":"2016-12-10T11:12:48","date_gmt":"2016-12-10T10:12:48","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=214"},"modified":"2016-12-10T11:12:48","modified_gmt":"2016-12-10T10:12:48","slug":"del-big-data-al-data-capital-aprovechando-el-valor-de-los-datos-con-un-data-lake","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/del-big-data-al-data-capital-aprovechando-el-valor-de-los-datos-con-un-data-lake\/","title":{"rendered":"Del \u00abBig Data\u00bb al \u00abData Capital\u00bb: aprovechando el valor de los datos con un data lake"},"content":{"rendered":"

Hay dos grandes formas de entender esta era del Big Data: como una evoluci\u00f3n del Business Intelligence<\/strong> -herramientas que extraen inteligencia de la informaci\u00f3n de una compa\u00f1\u00eda y sobre \u00e9sta elaboran algunas predicciones-, o como una disrupci\u00f3n<\/strong>. La primera consideraci\u00f3n, suele descartarla.<\/p>\n

El Business Intelligence, se\u00a0signific\u00f3 en una \u00e9poca en la que eran los datawarehouse la norma. Es decir, grandes almacenes de datos, estructurados, con una administraci\u00f3n r\u00edgida.\u00a0No solo ya desde la \u00f3ptica del almacenamiento del dato es diferente su consideraci\u00f3n, sino tambi\u00e9n desde la mirada de procesamiento de datos. El BI ten\u00eda un marcado car\u00e1cter descriptivo. En esta nueva era del Big Data, creo que la predicci\u00f3n es la norma y lo que todo el mundo quiere hacer. Adelantarse al futuro, pero de una manera m\u00e1s informada y evidenciada. Es decir, asent\u00e1ndose en la mayor cantidad de informaci\u00f3n posible.<\/p>\n

Y esto, claro, como hemos comentado muchas veces, es m\u00e1s posible que nunca antes en la historia, por la gran cantidad de datos existentes. Pero, son datos, que muchas veces, no podemos estructurar (la l\u00f3gica seguida por los datawarehouse). Son datos, adem\u00e1s, que muchas veces, no se pueden\u00a0\u00abjuntar\u00bb con otros; es mejor mantenerlos por separado, y luego ya tratar de juntarlos en tiempo de procesamiento para la extracci\u00f3n de valor.<\/p>\n

\"Fuente:<\/a>
Fuente: http:\/\/2.bp.blogspot.com\/-dfr85pnA6R0\/VtRjMG1rrUI\/AAAAAAAAAHA\/xsv2qhPtLIo\/s302\/Francisco%2BJavier%2BCervigon%2BRuckauer.jpg<\/figcaption><\/figure>\n

Esta l\u00f3gica, va un paso m\u00e1s all\u00e1 dentro del paradigma del Big Data. Supone considerar el dato como otro activo m\u00e1s. Es m\u00e1s, supone considerar el dato como el activo m\u00e1s cr\u00edtico de la organizaci\u00f3n. Y as\u00ed,\u00a0disponer de un \u00abdata capital\u00bb, como otro activo m\u00e1s de la organizaci\u00f3n, que permita ser luego capitalizado y activado para su puesta en valor en la organizaci\u00f3n. Es decir, el almacenamiento en bruto de datos, puede ser interesante, sin mayor orden, estructura ni criterio de clasificaci\u00f3n.<\/p>\n

El problema es que en este momento, la mayor parte de las empresas (tanto grandes, medianas como peque\u00f1as),\u00a0est\u00e1 a\u00fan en la fase inicial: recopilan la informaci\u00f3n y la almacenan. Pero todav\u00eda no saben muy bien qu\u00e9 se puede hacer con ella. Por ello mismo, ya hay algunos que\u00a0empiezan a considerar que en este estad\u00edo, en el que todav\u00eda las organizaciones no saben muy bien qu\u00e9 hacer, pero s\u00ed que disponen de datos, es fundametal articular una estrategia de almacenamiento de datos con sentido.<\/p>\n

Y aqu\u00ed, emerge con fuerza el concepto de \u00abdata lake\u00bb. Como se puede ver en la siguiente representaci\u00f3n gr\u00e1fica, se trata de un repositorio de datos estructurados y no estructurados, sin ning\u00fan preprocesamiento, guardando los datos en bruto, y sin esquema. A los que venimos originariamente de la administraci\u00f3n de bases de datos y sus esquemas r\u00edgidos, un concepto, un paradigma, sustantivamente diferente. Al carecer de esquema, a\u00f1adir nuevos datos, ser\u00e1 relativamente f\u00e1cil.<\/p>\n

\"Fuente:<\/a>
Fuente: Microsoft<\/figcaption><\/figure>\n

Se trata, en definitiva, de proveer a las empresas de un mecanismo de\u00a0almacenamiento de datos sin mayor compromiso. Ya veremos en qu\u00e9 momento se nos ocurre qu\u00e9 hacer. El problema que ven\u00edamos arrastrando, es que los sistemas de esquemas de datos,\u00a0en muchas ocasiones, condicionaban luego lo que poder hacer con los datos. Porque ya representaban \u00abalgo\u00bb.<\/p>\n

Con esta explicaci\u00f3n, se puede entender por qu\u00e9 esta era del Big Data, es para m\u00ed un paso m\u00e1s all\u00e1 del Business Intelligence. En la era del BI, todos los datos que recog\u00edamos (estructurados y no estructurados), los orden\u00e1bamos y clasific\u00e1bamos seg\u00fan el esquema. En un data lake, tambi\u00e9n recogemos todos los datos, pero no los alteramos, limpiamos o manipulamos. Su valor queda bruto, y ya veremos en su d\u00eda qu\u00e9 hacer con ello.<\/p>\n

Sin alterar la \u00abmateria prima\u00bb y dejarla en bruto, dejamos abierto el campo de explotaci\u00f3n. Y estas opciones, tan prometedoras para muchas empresas, es lo que est\u00e1 haciendo que cada vez m\u00e1s empresas me pregunten por los data lakes. Es algo que para la capitalizaci\u00f3n del dato dentro de las organizaciones, se alinea muy bien. Ya veremos alg\u00fan d\u00eda qu\u00e9 preguntas hacerles a los datos. Todav\u00eda no lo sabemos, pero no nos importa. Sabemos que esos datos tendr\u00e1n valor.<\/p>\n

Por todo esto, ya hay muchos profesionales del Big Data que dicen de cambiar el paradigma ETL (Extract, Transform, Load<\/em>, del que ya habl\u00e9 aqu\u00ed<\/a>) por ELT (Extract, Load, Transform<\/em>). Es decir, ya transformaremos despu\u00e9s, no antes, lo que suele restringir mucha las opciones de lo que podremos hacer. Los data lakes, precisamente adoptan ese rol de almac\u00e9n de datos \u00abneutro\u00bb, en el que no condicionamos luego lo que se podr\u00e1 hacer. Y por eso, las herramientas ELT<\/a> (que no son nuevas, por otro lado), tambi\u00e9n pudieran vivir un renacimiento.<\/p>\n

Para cerrar, una imagen muy representativa de la idea trasladada hoy.<\/p>\n

\"Data<\/a>
Data Lake vs Data Warehouse (Fuente: http:\/\/www.martinsights.com\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2014\/09\/Data-lake-vs-Data-warehouse.jpg)<\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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