A estas alturas, es más que probable que hayas escuchado hablar del big data, pero puede que aún no sepas nada sobre el data lake, un concepto aún más nuevo. Ambos términos están relacionados y parece que el futuro de las empresas va en esta dirección.
Por eso, hoy en iSolated queremos ayudarte a entender sus diferencias y cómo aplicarlos a tu estrategia.
Tanto un concepto como el otro tratan de aprovechar la tecnología para detectar patrones de consumo e identificar nuevas oportunidades de negocio, pero… ¿son formas complementarias de entender los datos o son polos opuestos?
En este artículo vamos a analizar las diferencias y similitudes del data lake vs. big data.
Definiciones, similitudes y diferencias
Los dos conceptos, parten de la tendencia actual de recopilar y analizar datos de los usuarios y de su entorno, pero cada uno entiende estos procesos de una manera diferente.
Data Lake Vs Big Data
El big data es el proceso encargado de recopilar grandes cantidades de datos relacionados con la empresa (público objetivo, competencia, sector, etc.) para analizarlos inmediatamente después. En este análisis, se buscan patrones interesantes para el negocio y se desechan los datos que no son relevantes.
Por su parte, el data lake es exactamente lo que indica su nombre; un lago de datos. Al contrario que el big data, el data lake no desecha nada. Busca los patrones, pero almacena todos los datos (válidos o no).
Diferencias y características principales
Lo que comparten ambos procesos es el papel protagonista que se le otorga a los datos. Ambos, son formas de entender y procesar la información, sabiendo siempre lo importante que pueden ser los datos recopilados para las empresas.
Tanto el data lake, como el big data, están centrados en encontrar patrones y oportunidades con los que ampliar el negocio y evolucionar.
Sin embargo, la forma de procesar y almacenar esta información es diferente:
- Planificación: El bid data trabaja a corto plazo y sólo tiene en cuenta lo que es útil ahora. El data lake trabaja los patrones a corto plazo pero almacena toda la información por si fuera útil en un futuro.
- Requisitos: Ambos procesos necesitan mucho espacio para operar. Sin embargo, el big data requiere menos espacio de almacenaje de datos y más potencia para trabajar y hacer el cribado. El data lake necesita mucho espacio de almacenaje, que va creciendo continuamente.
- Procesos: El bid data analiza la información una única vez, exportando lo relevante. El data lake almacena todo para poder procesarlo innumerables veces a lo largo del tiempo.
Aplicaciones en el marketing digital
Ambos procesos están aún sin normalizarse en las empresas debido a que los costes técnicos y económicos que requieren son altos, y muchos negocios aún no saben cómo rentabilizarlo.
Sin embargo, dentro del marketing digital tienen muchos usos; permiten conocer la relación de los usuarios con las marcas, cómo es su proceso de compra, cómo se relacionan con otras marcas del sector, sus intereses y gustos, etc.
Gracias a un buen análisis de los datos, las estrategias de marketing digital pueden optimizarse:
- Segmentación: La segmentación deja de basarse en percepciones, incluso en lo que los usuarios nos dicen. Pasamos a tener hechos, a saber realmente cuál es el uso que hacen de los canales digitales.
- Ubicaciones: Con patrones que indican cuándo y dónde van a estar los usuarios, la selección de ubicaciones para emplazar las campañas es mucho más efectiva.
- ROI: El retorno de la inversión siempre será más alto, ya que cada euro invertido se basa en certezas y hechos.
Conocer las diferencias entre el data lake vs big data puede ayudar a las empresas a decantarse por uno u otro. En función de las necesidades y capacidades de cada negocio se puede apostar por el largo o corto plazo.
Lo que está claro, es que el análisis y estudio de los datos abre un gran abanico de oportunidades con las que seguir creciendo.
