En un mundo en el que la cantidad de información aumenta de forma exponencial día a día, las instituciones financieras se ven confrontadas con el desafío constante de gestionar, analizar y resguardar la información de sus clientes de manera eficaz y segura. Es aquí donde el concepto de data lake emerge como una solución innovadora. ¿Quieres saber de qué se trata? ¡Explorémoslo juntos!
¿Qué es un data lake?
Un data lake es, fundamentalmente, un depósito central de datos. Así, es una rica fuente de información para la ciencia de datos. El término se originó en 2010 gracias a James Dixon, ex CTO de una compañía de inteligencia empresarial (Foote, 2020). Desde entonces, se ha convertido en un componente fundamental de las estrategias de análisis de datos en las empresas. Entre sus características principales están:
- Ofrece la capacidad de almacenar tipos de datos diversos, entre los que se encuentran los no estructurados y en bruto en su formato original. Por ejemplo, textos, imágenes y registros.
- A diferencia de la base de datos relacional, mantiene los datos en su forma original.
- Genera una flexibilidad y escalabilidad extraordinarias. Por ende, disminuye la rigidez y los puntos críticos en la gestión de datos, lo que facilita la innovación.
- Facilita la minería de datos al proporcionar una gran cantidad de información en diversos formatos.
Entender cómo funcionan estos depósitos de datos y sus beneficios es esencial para que las empresas continúen su expansión en el mercado. A fin de cuentas, un informe de Global Market Insights (2023) indica que este mercado mundial llegó a los 12.900 millones de dólares en 2022. Además, experimentará un crecimiento con una tasa anual compuesta de más del 20% desde 2023 hasta 2032. En total, se espera que alcance los 80.000 millones de dólares.
El data lake en las entidades financieras
Este depósito es fundamental para las instituciones financieras debido a la gran cantidad y variedad de datos que maneja (Godoy et al., 2023). Además, ofrece características únicas que mejoran las operaciones, el análisis y la toma de decisiones. Te las presentamos a continuación.
1. Almacenamiento de datos en su formato nativo
El repositorio disminuye los tiempos de preparación. Esto posibilita, por ejemplo, que los analistas y otros usuarios accedan a los datos con mayor rapidez para explorarlos y analizarlos.
2. Soporte para datos estructurados y no estructurados
Los data lakes almacenan todos los tipos de datos, ya que no distinguen entre:
- Datos estructurados, como tablas de bases de datos.
- Datos no estructurados, como documentos de texto o correos electrónicos.
Esta particularidad proporciona una visión más completa y unificada de la información del cliente. De este modo, se mejora el análisis y la personalización de servicios.
3. Escalabilidad y flexibilidad en el data lake
El depósito gestiona desde gigabytes hasta petabytes de datos sin degradar el rendimiento. Por tanto, las instituciones financieras pueden escalar sus operaciones de datos según las necesidades del negocio.
4. Integración con plataformas de IA y machine learning
En un data lake, las plataformas de machine learning e inteligencia artificial se integran con big data por medio del procesamiento distribuido y los algoritmos avanzados. El objetivo es optimizar el análisis y manejo de grandes volúmenes de datos. Esta característica les permite a las entidades financieras llevar a cabo las siguientes acciones:
- Análisis predictivos y prescriptivos.
- Identificar patrones de fraude.
- Mejorar la experiencia del cliente mediante modelos de aprendizaje automático.
5. Seguridad y gobernanza de datos
Cualquier data lake aplica sólidas medidas de seguridad y gobernanza de datos que garantizan la protección de los datos sensibles de los clientes. Entre ellas, se encuentran las siguientes:
- Control de acceso: genera políticas para controlar quién puede acceder a los datos y qué acciones están autorizadas.
- Encriptación de datos: ayuda a prevenir el acceso no autorizado y previene la información maliciosa.
- Auditorías: realiza un monitoreo constante para detectar actividades sospechosas.
6. Procesamiento en tiempo real.
Algunos data lakes permiten el procesamiento y análisis de datos en tiempo real, lo que facilita el análisis instantáneo de datos nuevos. Este aspecto es esencial para:
- Detectar fraudes rápidamente.
- Gestionar riesgos de manera inmediata.
- Ofrecer productos financieros basados en la actividad reciente del cliente.
Estrategias para el correcto empleo de un data lake
Para utilizar de manera efectiva la información en bruto dentro de las instituciones financieras, es crucial:
- Contar con una arquitectura de datos bien pensada, con herramientas que faciliten la rápida carga de datos en bruto.
- Usar metadatos para localizar fácilmente los datos dentro del lago. Esto mejora la gobernanza y la auditabilidad del depósito. Además, amplía su aplicabilidad en diversas áreas empresariales.
- Realizar desde análisis ad hoc hasta análisis complejos para la toma de decisiones y reportes en tiempo real.
Claves para la óptima manipulación de un data lake
Para optimizar su uso en el sector financiero, es esencial que consideres estas recomendaciones:
- Implementa procedimientos de limpieza y normalización que aseguren la precisión y confiabilidad de los datos.
- Utiliza metadatos descriptivos para mejorar la trazabilidad y facilitar el análisis eficiente.
- Adopta técnicas de machine learning e inteligencia artificial con el fin de identificar patrones y anomalías. Así podrás mejorar la toma de decisiones y la personalización de tus servicios.
- Emplea herramientas de visualización para hacer una interpretación intuitiva y clara de los datos.
- Establece políticas firmes de gobernanza y seguridad a fin de garantizar el control de acceso y la protección de la información.
En definitiva, la adopción de un data lake permite que las entidades financieras mejoren considerablemente su análisis de datos y la personalización de sus servicios. Al seguir las estrategias correctas, podrán optimizar la gestión de datos y fortalecer la seguridad. Por consiguiente, aumentarán su eficiencia operativa y se posicionarán para liderar en la transformación digital del sector financiero.
Referencias bibliográficas
BBVA. (2024, 15 de febrero). Data lake o lago de datos: qué es y para qué sirve. https://www.bbva.com/es/innovacion/data-lake-o-lago-de-datos-que-es-y-para-que-sirve/
Foote, K. (2020, 2 de julio). A Brief History of Data Lakes. DATAVERSITY. https://www.dataversity.net/brief-history-data-lakes/
Global Market Insights. (2023). Data Lake Market Size - By Component (Solution, Services), Deployment Model (On-premises, Cloud), Enterprise Size (Large Enterprise, SMEs), Industry Vertical (BFSI, IT & Telecom, Retail & E-commerce, Healthcare, Manufacturing, Others) & Forecast, 2024 - 2032. https://www.gminsights.com/industry-analysis/data-lake-market
Godoy, D., Bruno, G., Marcucci, J., Schmidt, R., y Tissot, B. (2023). Data science in central banking: applications and tools. IFC Bulletin, 59. https://www.bis.org/ifc/publ/ifcb59_00_rh.pdf
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