Data lakes: el caso de Google Studio

Los Data Lakes (traducido literalmente como lagos de datos) se han ido convirtiendo en un factor relevante en el área de analítica de cualquier organización.

¿Qué son los Data Lakes y por qué son útiles?

El concepto de Data Lakes hace referencia a los repositorios centralizados que permiten el almacenamiento de grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Estos repositorios permiten a las entidades la recopilación y el almacenamiento de cualquier información de valor, sin necesidad de definir una estructura estricta para su manejo, permitiendo que exista una gran flexibilidad para futuros hallazgos y análisis.

¿Cómo se relacionan los Data Lakes con Google Studio?

Google Studio es una herramienta de la interfaz de Google que permite la visualización de los datos recopilados. Además, facilita la creación de informes y paneles interactivos a partir de diversas fuentes.
Google Studio permite su conexión a fuentes de datos tradicionales, como son las bases de datos relacionales. Con su integración al almacenamiento en la nube de Google (Cloud Storage), abre otras vías de uso y manejo de datos, como son los Data Lakes.

Ventajas de la combinación de los Data Lakes con Google Studio

• Análisis integral: Al aprovechar los datos almacenados en los Data Lakes, las organizaciones pueden realizar análisis más completos e integrales, incluyendo información que anteriormente no se consideraba como tal.
• Flexibilidad y agilidad: Google Studio nos permite explorar y analizar datos del Data Lake de forma ágil, sin necesidad de realizar transformaciones complejas de los datos de manera previa. Esto nos hará más sencilla la identificación de patrones y tendencias emergentes.
• Democratización de la información: Google Studio facilita que cualquier persona, sin conocimientos técnicos profundos, acceda y explore las visualizaciones de datos del Data Lake, fomentando una cultura basada en datos en toda la organización.

Sin embargo, es importante tener en cuenta algunos desafíos como, por ejemplo:

• La calidad de los datos: La gran cantidad de información en un Data Lake puede incluir datos duplicados o datos inconsistentes. Es crucial implementar procesos de sintetización, limpieza y control de calidad para garantizar la fiabilidad de los análisis.
• Control del rendimiento: Consultar grandes volúmenes de datos sin procesar puede afectar el rendimiento de las visualizaciones en Google Studio. Es recomendable optimizar las consultas y utilizar técnicas de agregación para mejorar la velocidad de carga.

Para las entidades sin ánimo de lucro, se vuelve necesario aprovechar la integración de estas herramientas, que representan una oportunidad poderosa para expandir las capacidades de análisis de las ONG. Además, brinda una visión más holística de los datos y muestra aspectos como la flexibilidad para explorar y descubrir insights valiosos que impulsen la toma de decisiones estratégicas.