¿Qué es un Data Lake y cómo sacarle partido?

¿Te ha gustado nuestro artículo? ¡Vota!

Es difícil hablar de Big Data sin mencionar el Data Lake o lago de datos. Se trata de un repositor en el que se almacenan todos los datos en bruto, procedentes de fuentes dispares. El Data Lake es el alimento del Big Data.

Datos y empresas

Una empresa recaba datos de todo tipo, especialmente desde la llegada de la digitalización. Imagina que eres propietario o propietaria una tienda de ropa que vende a través de internet. Solamente de la interacción de los usuarios con tu web puedes extraer, entre otros:

• Datos los datos de tu página web (las visitas, los tiempos, la tasa de rebote, las páginas navegadas...).
• Datos de tus pedidos (productos que se compran, precios, productos que se compran juntos, etcétera).
• Datos de tus clientes (nombre, apellidos, dirección...).

A esto se suman tus datos de gestión interna (stock, proveedores, repartidores) y los números de tu empresa (inversión, ingresos, beneficios, etcétera).

Pero ahí no queda la cosa. ¿Tienes redes sociales? ¿Las utilizas para llevar gente a tu e-commerce? Cada vez que una persona llega a tu página a través de una story de Instagram, cada vez que una persona ha dado a "Compra aquí" en un anuncio de Facebook ha generado un dato.

Hay datos por todas partes, aprovechémonos de ellos.

Qué es un Data Lake

Explicado de forma sencilla, un Data Lake es el lugar donde reúnes todos esos datos que crea tu empresa, el sitio en el que los algoritmos de Minería de Datos buscarán los patrones para ayudarte a optimizar tu negocio. 

Como hemos visto en el ejemplo, un Data Lake reúne datos de todo tipo. Partimos de la base de que funcionan siguiendo un esquema contra escritura o schema-on-red: los datos se almacenan directamente, sin tener que someterse a ningún esquema predeterminado. En conclusión, en un Data Lake los datos se almacenan tal cual los hemos recabado.

Por tanto, no es una base de datos como tal sino un sistema que conecta diferentes bases de datos:

• Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados y no estructurados. En un Data Lake puede haber una base de datos estructurada (como un Excel) y, al mismo tiempo, datos no estructurados que provengan de tus campañas de e-mailing, por ejemplo.
• Los datos pueden tener formatos dispares. Un Data Lake puede reunir datos escritos en código binario y también vídeos. Digamos que en un Data Lake vale todo.

La importancia del Data Lake para la empresa

Los Data Lake permiten reunir todos los datos que genera una empresa en un único entorno. Esto implica que se puede trabajar al mismo tiempo con información proveniente de distintas fuentes. Si todos esos datos se limpian y contrastan correctamente y luego se procesan, se puede extraer una imagen global mucho más completa que analizando las bases de datos por separado. 

Gracias al Big Data, ese enorme batiburrillo se puede convertir en información valiosa que ayude a la toma de decisiones, que dirija a la compañía hacia las opciones más acertadas. Un Data Lake es el punto de partida para tener una imagen completa de la realidad de una empresa.

Cómo aprovechar un Data Lake

Un Data Lake permite que todas las bases de datos de una empresa se retroalimenten entre ellas. Pongamos un ejemplo práctico basándonos en el Smart Sales Center de Agencia B12: captamos un lead a través de una campaña de Lead Marketing en redes sociales, lo enviamos al Contact Center y un especialista emite una llamada.

Si contrastamos el lead con las bases de datos de la empresa, podremos saber si esa persona es o ha sido cliente de la empresa y acceder a su historial. Si añadimos la información de la segmentación de la campaña de captación online (género, edad, lugar de procedencia, gustos, etcétera), podemos hacernos una idea de cómo es nuestro interlocutor.

Pero además, la información contenida en un Data Lake permite microsegmentar a los públicos de una empresa, lo cual es una gran baza. Podemos comparar el perfil de usuario entrante con los microtargets que tiene la compañía para extraer información relevante, como productos y servicios más populares, probabilidades de venta cruzada, argumentos de venta principales, etcétera.

Todo esto se analiza en tiempo real y se muestra a la persona encargada de emitir la llamada, con un doble objetivo:

• Maximizar las probabilidades de conversión.
• Proporcionar al usuario una experiencia personalizada, que aporte valor a la marca. La información marca la diferencia entre hacer un cliente y enamorar a un cliente.

¿Tienes una empresa y te ha gustado la idea de utilizar todos los datos que generas para potenciar al máximo tus resultados? Contacta con nosotros. Te ayudaremos a disparar tus números.