Un data lake es un repositorio diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos sin procesar, normalmente utilizando almacenamiento de objetos en la nube de bajo coste. Este enfoque permite la ingesta y el almacenamiento de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados dentro de una única plataforma.
Los data lakes surgieron para ayudar a las organizaciones a gestionar la avalancha de big data generada por aplicaciones y servicios conectados a Internet a finales de la década de 2000 y principios de la de 2010. A diferencia de las bases de datos y los almacenes de datos tradicionales, los data lakes no aplican esquemas estrictos y los data lakes actuales utilizan un almacenamiento escalable en la nube, lo que los hace ideales para grandes cantidades de datos diversos.
Los data lakes son ahora un componente central de las arquitecturas de datos de muchas organizaciones. Se utilizan como almacenamiento de bajo coste y de uso general; archivos para datos antiguos o no utilizados; áreas de retención para datos entrantes; o para almacenar los conjuntos masivos de datos no estructurados necesarios para la ciencia de datos, el machine learning (ML), la inteligencia artificial (IA) y las cargas de trabajo de análisis de big data.
A pesar de la evolución de las necesidades de datos y de las arquitecturas emergentes (como los lakehouses de datos), la flexibilidad de bajo coste de los data lakes sigue resultando ventajosa para las empresas que generan valor a partir de grandes volúmenes de datos. Para 2030, se espera que el mercado mundial de data lakes alcance los 45 800 millones de dólares, creciendo a una tasa compuesta anual del 23,9 % a partir de 20241.
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Los volúmenes de datos empresariales empiezan a parecer tan ilimitados como las estrellas en el cielo nocturno: son vastos, ilimitados y aparentemente interminables.
Los datos provienen de sensores del Internet de las cosas (IoT), fuentes de redes sociales, aplicaciones empresariales e innumerables otras fuentes. Sin un lugar rentable y escalable para almacenarlo todo, las organizaciones corren el riesgo de cometer un error estratégico: dejar petabytes de datos desconocidos y sin utilizar.
Estos datos podrían contener las perspectivas necesarias para desbloquear nuevas fuentes de ingresos, impulsar una eficiencia operativa real o brindar experiencias del cliente hiperpersonalizadas. También podría ser fundamental para garantizar que las inversiones en IA sean eficaces y rentables: el 72 % de los CEO llegan incluso a afirmar que los datos propios son clave para aprovechar todo el potencial de la IA generativa (IA gen)2.
Pero aprovechar el valor de estos datos depende de algo más que de un lugar donde colocarlos. También requiere fácil acceso para uso colaborativo. Según un estudio de 2025 del IBM Institute for Business Value, el 82 % de los directores de datos encuestados consideran que los datos se desperdician si los empleados no pueden acceder a ellos para la toma de decisiones3.
Como repositorios centralizados, los data lakes pueden mejorar significativamente la accesibilidad para los datos que antes estaban aislados. Normalmente ofrecen acceso a datos de autoservicio, permitiendo a los usuarios no técnicos acceder y analizar conjuntos de datos de confianza de toda la empresa, elevando la colaboración y acelerando la innovación.
Durante mucho tiempo, las organizaciones confiaron en bases de datos relacionales (desarrolladas en la década de 1970) y almacenes de datos (desarrollados en la década de 1980) para gestionar sus datos. Estas soluciones siguen siendo partes importantes de los ecosistemas informáticos de muchas organizaciones, pero fueron diseñadas principalmente para conjuntos de datos estructurados.
Con el crecimiento de Internet, y especialmente con la llegada de las redes sociales y los medios de transmisión, las organizaciones se encontraron lidiando con grandes cantidades de datos no estructurados, como texto e imágenes de forma libre. Los almacenes de datos y las bases de datos relacionales estaban mal equipados para gestionar esta afluencia de datos en tiempo real debido a sus esquemas estrictos y a los costes de almacenamiento comparativamente elevados.
En 2011, James Dixon, entonces director de tecnología de Pentaho, acuñó el término “data lake”. Dixon vio el data lake como una alternativa al almacén de datos. Mientras que los almacenes proporcionan datos procesados para casos de uso empresarial específicos, Dixon imaginó un data lake como un gran cuerpo de datos alojados en su formato natural. Los usuarios podían extraer los datos que necesitaban de este lago y utilizarlos como quisieran.
Muchos de los primeros data lakes se construyeron en el Hadoop Distributed File System (HDFS), un marco de código abierto y uno de los principales componentes de Apache Hadoop. Estos primeros data lakes se alojaban on-premises, pero esto se convirtió rápidamente en un problema a medida que el volumen de datos continuaba aumentando. El cloud computing ofrecía una solución: mover los data lakes a servicios de almacenamiento de objetos en la nube más escalables.
Los data lakes siguen evolucionando hoy en día. Muchas soluciones de data lake ofrecen ahora características que van más allá del almacenamiento escalable y barato, como seguridad de datos y herramientas de gobierno, catálogos de datos y gestión de metadatos.
Los data lakes también son componentes fundamentales de los lakehouses de datos, una solución de gestión de datos relativamente nueva que combina el almacenamiento de bajo coste de un data lake y las capacidades analíticas de alto rendimiento de un almacén.
Una arquitectura típica de data lake se organiza en varias capas, cada una de las cuales soporta una etapa del ciclo de vida de los datos.
La capa de ingesta conecta el almacenamiento central del data lake con diversas fuentes de datos, como bases de datos, aplicaciones, dispositivos del Internet de las cosas (IoT) y sensores. La mayoría de los data lakes utilizan un proceso de extracción, carga, transformación (ELT), en lugar de un proceso de extracción, transformación, carga(ETL) en esta capa. Consumen datos en su estado original de varios pipelines de datos, pero no los transforman hasta que los necesitan. Este enfoque, que aplica un esquema solo cuando se accede a los datos, se denomina "esquema en lectura".
Si bien los primeros lagos de datos se crearon basándose en Apache Hadoop, el núcleo de un lago de datos moderno es un servicio de almacenamiento de objetos en la nube, que puede implementarse tanto en entornos on-premises, nube privada y nube pública. Las opciones más comunes incluyen Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Microsoft Azure Blob Storage, Google Cloud Storage e IBM® Cloud Object Storage.
El almacenamiento de objetos en la nube permite a las organizaciones almacenar diferentes tipos de datos sin procesar, todos en el mismo almacén de datos. Además, suele ser más escalable y rentable que el almacenamiento on-premises. Los proveedores de almacenamiento en la nube permiten a las organizaciones poner en marcha grandes clústeres de almacenamiento en la nube (servidores que funcionan como un sistema unificado) bajo demanda, exigiendo el pago solo por el almacenamiento en la nube utilizado.
El catálogo de datos y la capa de metadatos permiten a los usuarios encontrar y comprender los datos dentro del data lake. Los catálogos de datos actúan como un inventario detallado de datos. Utilizan metadatos (como autor, datos de creación y tamaño del archivo) y herramientas de gestión de datos para ayudar a los usuarios a descubrir, comprender, gestionar, curar y acceder fácilmente a los datos.
Sin esta capa, los data lakes pueden deteriorarse hasta convertirse en pantanos de datos, ciénagas desordenadas donde los datos de buena calidad son inaccesibles porque carecen de metadatos, estructura y gobierno. Los pantanos de datos son en realidad “vertederos” de datos.
Dado que el almacenamiento y la computación están separados en una arquitectura de data lake, el procesamiento y el análisis de datos se realizan mediante la integración con motores de computación. En este nivel, los data lakes admiten una amplia gama de herramientas. Algunos ejemplos comunes son los motores de procesamiento de big data, como Apache Spark y Hive; marcos de machine learning y deep learning como TensorFlow; y bibliotecas de análisis como Pandas.
Por encima de todo, el almacenamiento del data lake debe ser seguro, especialmente cuando contiene información personal o confidencial sobre empleados y clientes. Las capas de seguridad y gobierno incluyen capacidades como soluciones integradas de gobierno de datos, cifrado y controles de acceso a través de la gestión de identidades y accesos (IAM). Estas soluciones ayudan a proteger contra el acceso no autorizado y respaldan una gestión de datos eficaz en las demás capas.
Estas capacidades también ayudan a las organizaciones a cumplir con los requisitos reglamentarios de las leyes de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA) de los Estados Unidos.
Una ventaja clave de los data lakes es que proporcionan acceso a datos en bruto, antes inaccesibles. La capa de acceso permite a los usuarios consultar, explorar y extraer perspectivas del lago. Los usuarios intermedios suelen incluir ingenieros y científicos de datos, así como usuarios empresariales con menos experiencia técnica.
Esta capa utiliza interfaces de consulta e interfaces de programación de aplicaciones (API) para conectar a los usuarios con los datos. Ejemplos comunes incluyen motores de consulta SQL como las API de Presto y Spark.
Los data lakes ayudan a las organizaciones a sacar más partido a sus datos, ya que facilitan su intercambio y uso. Más concretamente, los data lakes pueden ofrecer:
Los data lakes pueden consumir y almacenar datos en una amplia variedad de formatos, incluidos conjuntos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. También admiten múltiples métodos de ingesta, ya se trate de cargas por lotes o de datos en streaming en tiempo real. Esta flexibilidad permite a las organizaciones recopilar datos de diversas fuentes (como dispositivos IoT, fuentes de redes sociales o sistemas internos) sin necesidad de transformaciones complejas o soluciones de almacenamiento independientes.
Con los data lakes, los datos pueden ser consumidos y almacenados en su formato nativo y en bruto, evitando así costosos procesos iniciales de limpieza y transformación. El almacenamiento de objetos en la nube suele ser más rentable que las alternativas on-premises, y el uso de tecnologías de código abierto para el procesamiento reduce aún más los costes. Este ahorro permite a las organizaciones optimizar sus procesos de gestión de datos, asignando el presupuesto y los recursos de forma más eficaz entre las distintas iniciativas.
Los data lakes desacoplan los recursos de computación y almacenamiento y a menudo utilizan servicios de almacenamiento en la nube, lo que facilita escalar la capacidad y el cálculo en comparación con muchas otras soluciones de almacenamiento de datos. Esta arquitectura les permite gestionar el crecimiento masivo de datos (crítico para cargas de trabajo de IA y ML) sin degradaciones de rendimiento.
Los data lakes pueden ayudar a reducir los silos de datos al unificar la información en una única fuente fiable a la que se puede acceder en toda la organización, en lugar de distribuirla entre las unidades de negocio. Los analistas y científicos de datos no tienen que perder tiempo accediendo directamente a múltiples fuentes y, en su lugar, pueden acceder, consultar y utilizar rápidamente los datos que necesitan.
Este repositorio centralizado ayuda a acelerar la preparación de los datos, fomenta la reutilización y respalda una toma de decisiones más colaborativa basada en datos. A través de estos beneficios, las organizaciones también pueden tener una experiencia de innovación y investigación y desarrollo acelerados.
Los data lakes, los almacenes y los lakehouses de datos son todos tipos distintos de soluciones de almacenamiento de datos. Pero sus diferencias se complementan entre sí y, a menudo, se utilizan juntas en una arquitectura de datos integrada para admitir varios casos de uso.
Al igual que un data lake, un almacén de datos agrega datos de fuentes dispares en un almacén. La diferencia clave es que los almacenes de datos suelen limpiar y preparar los datos antes de la ingesta para que estén inmediatamente listos para el análisis.
Los almacenes están optimizados para datos estructurados y están estrechamente integrados con motores analíticos, paneles de inteligencia empresarial (BI) y herramientas de visualización de datos. Como tales, los almacenes tienden a ofrecer un rendimiento sólido, pero a un coste más alto y con menos flexibilidad que los data lakes. Las organizaciones generalmente utilizan almacenes de datos para proyectos analíticos específicos, mientras que dependen de los data lakes para un almacenamiento de datos a gran escala y multipropósito.
Un lakehouse de datos es una solución de gestión de datos que combina el almacenamiento de datos flexible y de bajo coste de un data lake con las capacidades analíticas de alto rendimiento de un almacén. Al igual que un data lake, un lakehouse de datos puede almacenar datos en cualquier formato a bajo coste. Sin embargo, también proporciona una infraestructura de análisis de estilo almacén sobre el almacenamiento de data lake en la nube.
Las organizaciones pueden utilizar lakehouses para soportar numerosas cargas de trabajo, incluyendo IA, ML, BI y análisis en tiempo real. Los lakehouses también pueden servir como vía de modernización para las arquitecturas de datos: las organizaciones pueden colocar lakehouses junto a los lakes y almacenes existentes sin un costoso esfuerzo de desmontaje y reemplazo.
Las organizaciones pueden utilizar los data lakes por una amplia variedad de motivos en todos los sectores. Algunos de las más comunes son las siguientes:
Para muchas organizaciones, los data lakes funcionan como soluciones de almacenamiento multiuso para grandes volúmenes de datos. En lugar de dedicar tiempo y recursos a transformar datos para su ingesta, las organizaciones pueden almacenar los datos en bruto entrantes en un almacenamiento escalable de objetos, que puede albergar fácilmente petabytes de datos en prácticamente cualquier formato. Los usuarios pueden consultar los datos del lago directamente mediante motores de análisis o trasladarlos a un almacén u otra plataforma de datos según sus necesidades.
Las organizaciones también pueden utilizar data lakes para almacenar datos “por si acaso” con casos de uso aún indefinidos. Como el almacenamiento de objetos es relativamente económico y escalable, las organizaciones no tienen que preocuparse por gastar de más en datos que quizá aún no necesiten.
La alta capacidad de almacenamiento y los costes de almacenamiento relativamente bajos hacen que los data lakes sean un componente común de las estrategias de copia de seguridad y recuperación ante desastres para datos críticos. Los data lakes también se utilizan con frecuencia para almacenar datos fríos o inactivos a un coste menor. Este enfoque es útil para archivar datos antiguos y mantener registros históricos para auditorías de cumplimiento, consultas normativas o futuros casos de uso de análisis.
Por ejemplo, el sector bancario y financiero genera datos de transacciones de alta velocidad procedentes de los mercados bursátiles, las tarjetas de crédito y otras actividades financieras. Además, debe conservar los documentos legales y otros registros para cumplir con los requisitos normativos y de auditoría. Las arquitecturas de data lake son adecuadas para almacenar estos formatos de datos mixtos y preservar los datos heredados e históricos para facilitar las consultas.
Según el estudio de CEO de IBM de 2025, el 61 % de los CEO con mejor rendimiento están de acuerdo en que contar con las herramientas de IA generativa más avanzadas proporciona a una organización una ventaja competitiva. Los data lakes desempeñan un papel importante en las cargas de trabajo de IA, ML y análisis de big data, incluida la creación de modelos predictivos y el entrenamiento de sistemas de IA generativa.
Estos proyectos requieren acceso a grandes y diversos conjuntos de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. La arquitectura de data lake proporciona capacidades de almacenamiento e integración rentables y escalables con marcos de procesamiento para soportar estas necesidades.
Según los datos comparativos del IBM Institute for Business Value, el 64 % de las organizaciones afirman que eliminar las barreras organizativas que impiden el intercambio de datos es uno de sus mayores retos en materia de recursos humanos. Las organizaciones no pueden beneficiarse plenamente de sus datos si están aislados y son difíciles de acceder.
Los data lakes pueden ayudar a respaldar las iniciativas de integración de datos al proporcionar un repositorio centralizado para datos de múltiples fuentes. Al consolidar datos diversos en un único entorno, crean una base sólida para la armonización y la transformación posteriores.
Aunque los data lakes ofrecen escalabilidad, flexibilidad y ventajas económicas, hay tres retos principales que las organizaciones deben tener en cuenta.
Evitar los pantanos de datos requiere unas prácticas sólidas de gobierno de datos, calidad de datos y seguridad de datos desde el primer día. Definir y aplicar estándares de datos, gestión, documentación de metadatos y controles de acceso ayudará a garantizar que los data lakes permanezcan organizados, útiles y seguros.
Dinesh Nirmal, vicepresidente sénior de IBM Software, señala que estos principios son especialmente críticos a la hora de preparar data lakes para dar soporte a la IA generativa:
“Si bien los datos no están estructurados, es importante aplicar el mismo gobierno y seguridad que se utiliza para los datos estructurados. Ahí hay una gran oportunidad: la IA generativa solo puede tener éxito si proporcionamos a los modelos datos controlados y fiables”.
Puede que no necesite un data lake a menos que gestione grandes volúmenes de datos semiestructurados y datos no estructurados para IA, machine learning o ciencia de datos. Los data lakes ofrecen almacenamiento en la nube escalable y rentable con computación independiente. Alternativamente, un lakehouse de datos combina esa escalabilidad con las capacidades de análisis de datos de un almacén de datos.
Los data lakes no son seguros por defecto y pueden ser objetivos principales de amenazas a la seguridad porque son repositorios centralizados de grandes volúmenes de datos (algunos de ellos información confidencial). Los data lakes seguros utilizan el cifrado de datos, los controles de acceso y las protecciones de red para proteger los conjuntos de datos del acceso no autorizado.
Sí, los data lakes son muy adecuados para machine learning porque almacenan los enormes volúmenes de datos diversos sin procesar, necesarios para entrenar, validar, ajustar e implementar modelos de ML. Mediante motores de procesamiento de datos y análisis (como Apache Spark), los equipos de ciencia de datos pueden acceder y preparar conjuntos de datos sin procesar directamente en el lago para crear y refinar sus modelos.
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1 Data lakes. Global Industry Analysts. 1 de octubre de 2025.
2 2025 CEO Study: 5 mindshifts to supercharge business growth: Move from productivity to performance with agentic AI. IBM Institute for Business Value. Mayo de 2025.
3 The 2025 CDO Study: The AI multiplier effect. IBM Institute for Business Value. 12 de noviembre de 2025.