Un Data Lake es un sistema de almacenamiento de datos en bruto que permite conservar grandes volúmenes de información estructurada, semiestructurada y no estructurada, sin necesidad de transformarlos previamente. Este tipo de arquitectura se basa en mantener los datos en su formato original hasta que se necesiten, permitiendo una alta flexibilidad en su análisis y uso posterior.
A diferencia de los modelos tradicionales, donde los datos deben limpiarse y clasificarse antes de ser almacenados, en un Data Lake se centraliza toda la información disponible sin imponer una estructura rígida desde el inicio. Esto convierte al Data Lake en una solución especialmente útil para entornos en los que se generan grandes cantidades de datos provenientes de múltiples fuentes, como sensores, sistemas ERP, CRM, logs de aplicaciones, redes sociales o plataformas de e-commerce.
El nombre “lago de datos” responde a esta idea de mantener toda la información en un único espacio, sin canalizarla por ríos predefinidos. Así, el Data Lake se convierte en un repositorio centralizado y escalable que permite extraer valor del dato en cualquier momento, a medida que evolucionan las necesidades analíticas de la empresa.
Aunque ambos conceptos están relacionados con el almacenamiento de datos, existen diferencias clave entre un Data Lake y un Data Warehouse que es importante tener en cuenta:
Un Data Warehouse trabaja con datos estructurados y preprocesados. Es decir, la información debe estar limpia, organizada y adaptada a un esquema rígido antes de ser almacenada. Esto garantiza rapidez y precisión en consultas, pero limita la flexibilidad para incorporar nuevas fuentes.
En cambio, un Data Lake admite cualquier tipo de dato, sin necesidad de definir un modelo previo. Esto permite integrar fuentes diversas sin perder información y sin retrasar el almacenamiento.
El Data Lake está pensado para crecer rápidamente sin restricciones. Puede almacenar desde archivos XML y JSON hasta imágenes, vídeos, documentos o cualquier tipo de archivo digital. Esta flexibilidad lo hace ideal para entornos con necesidades cambiantes o donde los datos aún no tienen un uso definido.
Por el contrario, el Data Warehouse está más orientado al análisis de negocio tradicional, con consultas bien definidas sobre datos estructurados y normalizados.
En general, los Data Lakes suelen ser más económicos en términos de almacenamiento, ya que aprovechan tecnologías cloud y sistemas distribuidos. Sin embargo, requieren mayor inversión en procesamiento y herramientas de análisis posterior.
Los Data Warehouses, en cambio, demandan más esfuerzo inicial en modelado y ETL (extracción, transformación y carga), pero ofrecen respuestas más rápidas en entornos de análisis predefinido.
El Data Warehouse está diseñado principalmente para analistas de negocio y usuarios que trabajan con informes y dashboards. El Data Lake, en cambio, también es útil para científicos de datos, desarrolladores o ingenieros de datos que necesitan acceso a la información en bruto para explorar, entrenar modelos predictivos o crear algoritmos personalizados.
Contar con un Data Lake bien implementado permite a las empresas transformar su manera de entender y explotar los datos. Estas son algunas de las utilidades más destacadas:
Uno de los principales usos de un Data Lake es consolidar datos que antes estaban dispersos en distintos sistemas: ERP, CRM, plataformas de marketing, IoT, software de almacén o redes sociales. Esta unificación crea una única fuente de verdad que puede alimentar distintos análisis y procesos automatizados.
Los Data Lakes son la base ideal para proyectos de análisis avanzado, como machine learning, aprendizaje automático o análisis predictivo. Al contener datos en bruto y sin filtrar, permiten a los modelos trabajar con información completa, lo que mejora su precisión y adaptabilidad.
De hecho, puedes explorar cómo funciona el aprendizaje automático en contextos empresariales y cómo los datos juegan un rol clave en su éxito.
Gracias a su capacidad para almacenar datos no estructurados, el Data Lake abre la puerta a descubrir patrones ocultos, correlaciones inesperadas o segmentos de clientes no identificados previamente. Esto facilita una toma de decisiones basada en evidencia y no solo en intuiciones.
Los datos alojados en un Data Lake pueden utilizarse para desarrollar soluciones a medida, como sistemas de recomendación, motores de búsqueda internos o herramientas de visualización específicas, adaptadas a las necesidades de cada área del negocio.
La implementación de un Data Lake no es solo una cuestión tecnológica, sino estratégica. Estos son los elementos clave para construirlo de forma efectiva:
Las capacidades de los Data Lakes se potencian cuando se combinan con plataformas low-code que permiten construir aplicaciones que aprovechan esos datos de forma personalizada.
Por ejemplo, Flexygo Q es una solución desarrollada sobre Flexygo que permite gestionar, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Esta herramienta facilita el uso práctico de un Data Lake, permitiendo a usuarios de negocio consultar información compleja mediante interfaces intuitivas.
Otro caso interesante es AHORA SGA Lite, una solución de gestión de almacenes que puede integrarse con un Data Lake para analizar la trazabilidad de productos, optimizar rutas logísticas o detectar patrones de consumo que ayuden a anticipar la demanda.
Ambas soluciones demuestran cómo la combinación entre almacenamiento masivo y desarrollo low-code permite crear herramientas totalmente adaptadas a las necesidades del negocio, sin complicaciones técnicas ni largos tiempos de implementación.
Una de las mayores barreras en los proyectos de Big Data es la dificultad de traducir los datos en acciones concretas. Aquí es donde el enfoque Low Code cobra todo su valor. Gracias a plataformas como Flexygo, las empresas pueden construir sus propias aplicaciones para interactuar con el Data Lake, sin depender exclusivamente del equipo técnico.
Esto permite:
Así, el dato deja de ser un recurso pasivo y se convierte en un motor activo de transformación empresarial.
Un Data Lake no es solo una infraestructura de almacenamiento. Es una nueva forma de entender la gestión del dato en la empresa. Permite pensar a largo plazo, integrar fuentes diversas, explorar nuevas oportunidades y preparar el camino para tecnologías como el aprendizaje automático o la inteligencia artificial.
Combinado con herramientas ágiles y accesibles como Flexygo, se convierte en una ventaja competitiva clara: más capacidad de análisis, más velocidad de respuesta y más inteligencia aplicada a la toma de decisiones.
No se trata de acumular datos por acumular. Se trata de construir un ecosistema donde el dato fluya, conecte áreas, impulse el cambio y haga que la empresa evolucione con agilidad y conocimiento.
Socio fundador y CEO de AHORA
David Miralpeix es considerado el ideólogo de flexygo. Esta herramienta Low-code con IA integrada es el resultado de más de 33 años desarrollando software y liderando proyectos en sectores tan dispares como la Banca, Seguridad, Gabinetes jurídicos legales, Fabricación, Producción, Distribución, Servicios, Promoción, Calidad y Comercialización Inmobiliaria.
