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Introducción
La inversión global en data lakes se ha más que duplicado en menos de dos años, pasando de US$13.700 millones en 2024 a más de US$25.000 millones en 2025 , según una encuesta de Scoop Market Research . La razón detrás de este crecimiento acelerado no es la exageración , sino una observación práctica: los datos ya están ahí, en ERP, CRM, sensores, hojas de cálculo, historiales operativos, pero siguen desconectados de la inteligencia empresarial.
Mientras que muchas empresas todavía luchan con silos, duplicación, baja calidad y tiempo perdido recopilando información, otras están construyendo un entorno unificado, flexible y escalable : el data lake . Y no se trata de almacenar más, sino de acceder a él mejor; de transformar un volumen sin procesar en un flujo útil y, por supuesto, hacerlo de forma segura, rápida y con integración nativa con las herramientas que impulsan el negocio.
En este artículo, mostramos por qué el data lake ha dejado de ser una tendencia y se ha convertido en una infraestructura crítica para cualquiera que quiera que los datos realmente trabajen a favor de la toma de decisiones.
¿Nos vamos?
2. Lago de datos : el concepto detrás de la flexibilidad analítica
Hoy en día, pocas empresas sufren de falta de datos. El verdadero desafío es activar esta información de forma rápida y segura , y hacer que fluya hacia donde genera valor. Esta es la función del data lake : un entorno que centraliza datos sin procesar de diferentes fuentes y formatos, manteniéndolos accesibles para su análisis, integración y automatización, sin requerir una estructura rígida desde el principio.
Según 451 Research , el 52% de las empresas ya han migrado sus datos no estructurados a data lakes , buscando una mayor flexibilidad e integración entre sistemas y análisis. Esto demuestra que la adopción del modelo ya forma parte de la realidad para quienes necesitan responder rápidamente a las demandas del negocio basadas en datos cada vez más variados y en tiempo real.
Pero, ¿qué diferencia exactamente a un data lake de otras estructuras tradicionales? ¿Y cuándo deja de ser una posibilidad técnica para convertirse en un camino estratégico?
2.1. ¿Qué cambios hay en relación con el almacén de datos?
El almacén de datos surgió con un propósito claro: centralizar datos estructurados para análisis repetitivos e históricos. Es robusto, confiable y funciona muy bien en escenarios predecibles, siempre que los datos estén limpios, estandarizados y organizados antes de ingresar al sistema . Este enfoque se llama esquema en escritura .
El lago de datos , por otro lado, surge de la necesidad de lidiar con la complejidad actual: múltiples fuentes, formatos variados y cambios constantes en las preguntas que el negocio necesita responder. Permite almacenar datos en su formato crudo, estructurándolos solo cuando es necesario, un enfoque conocido como esquema en lectura .
Esta lógica hace que el lago de datos sea más adecuado para explorar nuevas correlaciones, probar hipótesis e integrar tecnologías como IA, automatización y análisis en tiempo real, todo sin detener las operaciones con largos procesos de reestructuración.
2.2. ¿Cuándo tiene sentido considerar un lago de datos?
La comparación con un almacén de datos lo deja claro: un lago de datos es ideal en contextos donde el volumen, la variedad y la velocidad de los datos aumentan constantemente . Y este escenario ya es una realidad para un gran número de empresas.
Si su organización gestiona múltiples fuentes (como sistemas ERP, CRM, sensores, hojas de cálculo y API) y necesita cruzar esta información rápidamente, un lago de datos deja de ser una opción técnica para convertirse en una necesidad estratégica .
Es especialmente útil cuando:
- Los datos llegan en diferentes formatos, no siempre estructurados;
- Las áreas de negocio requieren mayor autonomía y rapidez en el análisis;
- Los proyectos de IA, BI o automatización están en el radar, pero el modelo actual no está a la altura de la tarea.
En estas situaciones, un lago de datos permite a la empresa avanzar sin tener que remodelar todo para cada nuevo uso. Centraliza, organiza y prepara los datos para que la inteligencia se genere con menos fricción y mejores resultados.
A medida que los datos dejan de seguir un patrón fijo y comienzan a reflejar la complejidad real del negocio, el lago de datos resulta no solo útil, sino inevitable. Organiza lo que antes estaba disperso, da contexto a lo que era solo volumen y transforma la variedad en valor.
Pero esta arquitectura por sí sola no es suficiente. Para que el lago de datos alcance su potencial con escalabilidad, rendimiento y seguridad, es necesario ir más allá de la estructura : se necesita el entorno adecuado. Y en este punto, la elección de la nube deja de ser una cuestión de conveniencia para convertirse en una estrategia. ¿Por qué?
3. Por qué la nube es el entorno ideal para su lago de datos.
No basta con crear un repositorio de datos moderno si está vinculado a una infraestructura que envejece demasiado rápido. La lógica de un data lake es de crecimiento continuo, fuentes diversas y análisis en tiempo real, y esto exige un entorno que siga el ritmo de esta dinámica .
Intentar sostener este modelo en centros de datos significa sofocar la innovación dentro de límites físicos, costos impredecibles y operaciones inflexibles. Sin embargo, en la nube, el data lake encuentra el escenario ideal para sin fricciones , una integración ágil de nuevas tecnologías y la garantía de la seguridad desde el principio .
Es en esta combinación de libertad y control que la nube sobresale. Y no solo como entorno técnico, sino como facilitador de una nueva forma de operar con datos, como veremos a continuación.
3.1. Beneficios técnicos y operativos reales
Adoptar un lago de datos no solo implica transferir archivos a otro entorno, sino también repensar cómo se almacenan, procesan y acceden los datos. Es un cambio estructural que reduce los cuellos de botella técnicos y facilita la toma de decisiones más rápidas y alineadas con el negocio.
En la práctica, esto se traduce en:
- Escalabilidad bajo demanda : su infraestructura crece con el volumen y la complejidad de los datos, sin necesidad de reconfiguraciones constantes ni grandes inversiones en servidores locales;
- Resiliencia y continuidad : con replicación automática, tolerancia a fallas y copias de seguridad , se minimizan los riesgos de tiempo de inactividad y pérdida de datos;
- Carga de trabajo de TI reducida : las operaciones se vuelven más fluidas y el equipo técnico puede centrarse en desarrollar el entorno, no solo en mantener lo básico.
No es sorprendente que, según Dataversity , más del 60 % de los datos corporativos ya estén en la nube . Esto fortalece la integración entre las fuentes de datos, la consistencia de los datos y la gobernanza de los mismos. El lago de datos se convierte en una infraestructura viva que evoluciona junto con el negocio.
3.2. Listos para el ecosistema de IA, BI y automatización
Más que simplemente ofrecer espacio, la nube proporciona capas de servicio listas para usar que facilitan la activación de datos por parte de plataformas de inteligencia artificial (IA), de inteligencia empresarial (BI) y flujos de integración de sistemas automatizados.
Esto reduce drásticamente el tiempo y la complejidad necesarios para poner en marcha los proyectos. Y no es coincidencia: encuesta de Qlik , el 94% de las empresas aumentaron sus inversiones en IA , pero solo el 21% logró poner en funcionamiento con éxito estas iniciativas. Esto resalta un punto crítico : el cuello de botella no es la falta de herramientas, sino la arquitectura de datos. Si los datos no circulan, la inteligencia no sucede.
En la nube, el lago de datos deja de ser un silo sofisticado y se convierte en una plataforma de activación continua , donde la IA, la BI y la automatización ya no dependen de TI para funcionar y comienzan a responder directamente a las demandas del negocio.
Al combinar la elasticidad técnica con las conexiones inteligentes , la nube transforma el lago de datos en algo mucho más grande que un repositorio: lo transforma en un centro para datos en constante movimiento. Pero ningún potencial se realiza de forma aislada. Para aprovechar los beneficios, es necesario estructurar este entorno con criterios sólidos y una visión de futuro .
Eso es lo que exploramos a continuación: cómo construir un lago de datos que no solo funcione, sino que se adapte a la velocidad de las preguntas que su empresa necesita responder.
4. Qué tener en cuenta al estructurar su lago de datos
Más allá de la tecnología, construir un lago de datos comienza con una pregunta sencilla: ¿qué quiere hacer su empresa con los datos? Sin esta claridad, el riesgo es construir simplemente otro repositorio y no un motor de inteligencia.
Estructurar un lago de datos en la nube requiere visión, sí, pero también decisiones prácticas sobre fuentes, acceso, gobernanza y crecimiento. Por lo tanto, el secreto reside menos en seguir fórmulas predefinidas y más en crear una base que evolucione con el negocio.
Hablemos entonces de lo que realmente importa para transformar el proyecto en valor desde el principio.
4.1. Pasos fundamentales de implementación
Implementar un lago de datos en la nube no es un proyecto de TI: es una decisión estratégica que requiere bases bien definidas . Todo comienza con el mapeo de las fuentes y los tipos de datos, estructurados o no estructurados, y la definición clara de cómo se extraerán, organizarán y pondrán a disposición estos datos.
Los pasos más críticos en este proceso incluyen:
- Objetivos de inventario y uso de datos : comprender no sólo dónde se encuentran los datos, sino también cómo se utilizarán, quién los utilizará y con qué frecuencia;
- Crear canales de ingesta y catalogación : garantizar que los datos ingresen al lago de datos sin problemas, con metadatos, versiones y contexto bien definidos;
- Estructurar capas de acceso y seguridad : crear políticas que combinen la protección con la autonomía del usuario y que estén diseñadas para escalar desde el principio.
En otras palabras, no se trata sólo de mover datos, sino de prepararlos para generar valor desde el primer conocimiento .
4.2. Cómo garantizar la escalabilidad y el control
Crecer con datos es inevitable, pero crecer con control es una opción. Sin planificación , incluso el mejor lago de datos puede convertirse en un nuevo cuello de botella, con exceso de datos y escaso valor añadido. Garantizar la escalabilidad y la gobernanza se basa en tres principios fundamentales:
- Arquitectura elástica y distribuida : que se adapta a diferentes tipos y volúmenes de datos sin necesidad de reingeniería constante;
- Automatizar la gobernanza : con reglas claras de clasificación, retención y acceso basadas en perfiles y proyectos, no en silos;
- Visibilidad y trazabilidad nativas : saber, en tiempo real, a qué se está accediendo, quién lo hace y con qué impacto operativo.
Es esta combinación la que transforma el lago de datos en una base sólida y sostenible , lista para crecer junto con las ambiciones analíticas del negocio.
Pero no es necesario construir todo desde cero ni afrontar este proceso en solitario. Las plataformas ya preparadas para gestionar esta complejidad, como veremos a continuación, pueden acelerar el proceso, evitar obstáculos y garantizar que el lago de datos genere valor desde el principio. ¡Siga leyendo!
5. En la práctica: por qué Skyone acelera este camino
Hasta ahora, hemos analizado los conceptos y la estructura ideal para lagos de datos en la nube cómo ponemos todo esto en práctica y por qué elegir nuestra plataforma puede ser el paso que transforme la teoría en resultados desde el principio.
En Skyone , creemos que el valor proviene de la acción, no de la complejidad. Por eso, nuestras soluciones, como Skyone Studio, tienen un único objetivo: activar datos antiguos y nuevos en un entorno analítico listo para usar , capaz de escalar sin perder el control ni la seguridad.
5.1. Lago de datos con inteligencia integrada: Skyone Studio
El almacenamiento estático ya no es suficiente. Por eso, Skyone Studio transforma el data lake en una plataforma dinámica , con pipelines automatizados
Así, habilitamos un nuevo ritmo para la inteligencia de datos, con TI como catalizador y las áreas de negocio explorando resultados con mayor autonomía, agilidad y confianza.
En la práctica, la diferencia clave radica en cómo se conecta todo el soporte de Skyone , no solo construye un lago de datos : crea un entorno inteligente, ágil y seguro, listo para escalar con su negocio, desde datos heredados hasta futuros proyectos de IA. ¿
Quiere ver esta diferencia en su empresa? ¡ Hable con uno de nuestros especialistas y aprenda a transformar datos dispersos en decisiones más rápidas, asertivas y estratégicas!
6. Conclusión: ¿Qué esperar de los datos en la nube en los próximos años?
Los datos han dejado de ser un mero insumo para el análisis y se han convertido en una capa de inteligencia presente en toda la operación. Lo que se espera para los próximos años no es un crecimiento lineal en el volumen de datos, sino una profunda transformación en la forma en que fluyen, se conectan y se traducen en decisiones, en tiempo real, con seguridad y autonomía.
En este escenario, los data lakes se consolidan como un punto clave de la arquitectura analítica moderna. Son los que nos permiten gestionar la variedad, la velocidad y la volatilidad de los datos reales actuales. Pero, más que eso, son los que habilitan un nuevo modelo operativo , donde los datos no se quedan esperando a que alguien los busque, sino que circulan, aprenden y proactivamente a las necesidades del negocio.
Las empresas que más avanzan en esta dirección ya no debaten si migrar o no a la nube. Están debatiendo cómo estructurar esta transición de forma inteligente, aprovechando lo que ya existe y sentando las bases para lo que está por venir. En este sentido, plataformas como la de Skyone demuestran que, con las elecciones correctas, es posible acelerar este viaje sin sacrificar el control, la seguridad ni el contexto .
Por lo tanto, si el futuro de los datos reside en la nube, el siguiente paso es garantizar que esta transición sea estratégica. Para seguir explorando posibles caminos, consulte también este otro artículo de nuestro blog : «Almacenamiento en la nube empresarial: La guía práctica que necesitaba» .
Preguntas frecuentes sobre los lagos de datos en la nube
Entre el interés por transformar los datos en valor y la práctica de estructurar un data lake en la nube, surgen muchas preguntas. Esto es especialmente cierto porque no se trata solo de un proyecto tecnológico, sino de una decisión que afecta a los procesos, las personas y la estrategia empresarial.
A continuación, hemos recopilado respuestas directas a las preguntas más frecuentes de quienes están en este proceso o a punto de comenzar.
1) ¿En qué escenarios un data lake se convierte en la mejor opción?
Un lago de datos es la mejor opción cuando una empresa gestiona datos de múltiples fuentes (estructurados, semiestructurados o sin procesar) y necesita centralizar todo con flexibilidad. Es ideal para contextos donde los datos crecen rápidamente, se presentan en diversos formatos e impulsan iniciativas como IA, BI, automatización o ad hoc . También es ideal cuando las áreas de negocio exigen mayor autonomía en la exploración de datos, sin depender del departamento de TI para cada nueva pregunta.
2) ¿Por qué implementar el data lake directamente en una plataforma como la de Skyone?
Porque elimina la complejidad de empezar desde cero y acelera el valor que aportan los datos. Con Skyone, conecta sistemas heredados a la nube sin necesidad de reescribir sistemas ni interrumpir operaciones, y estructura su data lake con Skyone Studio, listo para escalar con gobernanza, automatización e inteligencia integrada. El resultado es un entorno que integra, protege y activa sus datos con mucha menos fricción.
3) ¿Cuáles son las principales consideraciones técnicas para garantizar un lago de datos escalable y confiable
Tres pilares sustentan un lago de datos y listo para crecer:
- Una arquitectura elástica (que se adapta al volumen y diversidad de datos);
- Gobernanza automatizada (con reglas claras desde la ingestión hasta el uso); y
- Visibilidad en tiempo real (para comprender cómo fluyen los datos y garantizar la seguridad).
Más que simplemente almacenar datos, el enfoque debe estar en prepararlos para que fluyan con contexto, calidad y velocidad.
