Manuel Ángel García, Director de práctica de análisis de datos en Avvale. Foto: LinkedIn. Portal ERP LATAM.
En la última década, muchas organizaciones han apostatado por la transformación digital mediante la incorporación de sistemas analíticos para distintos departamentos: BI financiero, cuadros de mando de operaciones, herramientas de visualización en marketing o análisis predictivo en logística. Aunque estas iniciativas han sido valiosas de forma aislada, han dado lugar a un entorno fragmentado, complejo y poco coherente que, paradójicamente, limita la capacidad de tomar decisiones estratégicas basadas en datos .
El problema de los entornos analíticos dispersos
En muchas empresas, la arquitectura analítica actual se ha construido como una suma de soluciones independientes, a menudo lideradas por áreas funcionales con autonomía tecnológica. Estos géneros:
· Silos de datos , donde cada departamento almacena, transforma y explota la información sin conexión ni trazabilidad con otras áreas.
· Duplicidad de información , lo que deriva en versiones distintas del mismo KPI dependiendo del origen consultado.
· Inconsistencia en las reglas de negocio , donde cada unidad aplica sus propios cálculos, filtros o segmentaciones.
· Dificultad para escalar , ya que mantener y alinear Múltiples plataformas y modelos supone una carga operativa y de gobernanza.
· Riesgos de seguridad y cumplimiento , por falta de control unificado sobre el acceso, la calidad y la líneaje del dato.
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Esta realidad impide a muchas organizaciones avanzar hacia una verdadera cultura data-driven, donde los datos no solo informan, sino que impulsan decisiones ágiles, colaborativas y coherentes a nivel corporativo.
Inteligencia de Negocios vs Analítica Avanzada e IA
Con la abundancia de datos disponibles, las organizaciones tienen diversas opciones para gestionarlos y analizarlos. Cuando hablamos de analítica tradicional o Business Intelligence, las empresas suelen apostar por arquitecturas basadas en data warehouse.
Un Data Warehouse es un sistema de base de datos especialmente diseñado para el almacenamiento, recuperación y análisis de datos estructurados. Sirve como repositorio central para los datos históricos de una organización, centrándose principalmente en fuentes de datos estructuradas y bien definidas. Los Data Warehouse son fundamentales para generar informes, visualizaciones y análisis históricos en inteligencia empresarial. También ofrecen una sólida gobernanza de datos para la ciberseguridad, la calidad y el cumplimiento.
Por otro lado, los Data Warehouse son costosos de construir y mantener, lo que provoca retrasos en el procesamiento de datos y los hace menos ideales para el análisis en tiempo real. Modificarlos para cambios en los esquemas de datos también puede resultar complicado y llevar mucho tiempo.
Pero ¿qué ocurre cuando necesitamos analizar no solo datos estructurados? ¿O si disponemos de grandes volúmenes de datos y queremos llevar a cabo tareas de analítica avanzada o machine learning o inteligencia artificial? En estos casos, la arquitectura de tipo data warehouse no cubre dichas necesidades y se hace necesaria una arquitectura de tipo Data Lake.
Un Data Lake es un repositorio central para almacenar grandes cantidades de datos sin procesar, semiestructurados y no estructurados a escala. A diferencia de las bases de datos tradicionales, los Data Lake están diseñados para manejar datos en su formato nativo sin necesidad de una estructuración previa.
Los Data Lake almacenan datos sin procesar y sin transformar, y son altamente escalables para aplicaciones de big data e IoT. Los Data Lake simplifican la exploración de datos al permitir a los usuarios extraer información de los datos sin procesar antes de estructurarlos. Admiten análisis avanzados como modelado predictivo, detección de anomalías y análisis de sentimientos.
Sin embargo, los data lake pueden resultar difíciles de gestionar debido a su gran volumen y diversidad de datos. Es necesaria una planificación adecuada para evitar la desorganización y el bajo rendimiento al consultar datos no estructurados.
