Los datos se han convertido en un activo estratégico para las empresas. Recopilar, almacenar y analizarlos permite tomar decisiones informadas y mejorar los resultados de negocio. Pero estos datos muchas veces son propiedad de los proveedores y quedan en sus manos si decidimos prescindir de ellos. Los data lakes permiten recuperar la propiedad y la independencia de terceros en la gestión del dato. En este artículo vamos a hablar del potencial de esta tecnología en el sector hospitality a través del caso de AR Hotels.

Pero antes de empezar, resolvamos una duda… 

¿Qué es un data lake?

Un data lake o lago de datos es un tipo de repositorio de datos que se utiliza para almacenar grandes cantidades de información procedente de distintas fuentes.

A diferencia de las bases de datos tradicionales, que requieren que los datos se ajusten a un esquema específico antes de ser almacenados, un data lake permite que los datos se almacenen tal como se capturan, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. 

Esto significa que puede contener datos de diversas fuentes, como registros de servidores, registros de aplicaciones, archivos de texto, imágenes, videos, datos de sensores, redes sociales y mucho más.

La flexibilidad y escalabilidad son dos características clave de un data lake. Los datos se almacenan en su forma original y se pueden procesar y analizar posteriormente según las necesidades de la empresa.

Los data lakes también fomentan la democratización de los datos, lo que significa que los equipos de toda la organización pueden acceder y analizar información relevante para sus funciones, impulsando la innovación y la agilidad empresarial.

En resumen, un data lake es un repositorio de datos versátil que permite a las organizaciones almacenar, gestionar y analizar una amplia variedad de datos de manera eficiente, lo que facilita la toma de decisiones y la realización de análisis avanzados.

¿Por qué AR Hoteles necesitaba un data lake?

AR Hotels & Resorts, cadena hotelera y de restauración española, acudió a nosotros con una necesidad clara: recuperar la propiedad de sus datos para mejorar su toma de decisiones.

El cliente se dio cuenta de que los datos de su empresa estaban repartidos y en manos de los diferentes proveedores de software que utilizaban. Esto presentaba dos grandes problemas:

1. Tenían que cruzar los datos de diferentes fuentes de manera manual a través de archivos de Excel. Esto limitaba su capacidad analítica y les impedía llevar un control en tiempo real de ciertos KPIs críticos para el negocio. 
2. No eran independientes a la hora de explotar el dato, consultarlo o transformarlo en origen o permitir integraciones de terceros.

¿Cuál era la solución que se propuso? Recuperar la independencia a través de una estructura propia; es decir, un data lake que pueda almacenar todos los datos que recogen las diferentes plataformas que utiliza la empresa para la gestión del negocio.

Con el data lake, además de ofrecer una mayor flexibilidad para trabajar con el proveedor que mejor se adapta a sus necesidades, AR Hotels sería capaz de facilitar el intercambio de información entre los diferentes sistemas y crear cuadros de mando en tiempo real para explotar sus datos de forma homogénea. 

¿Cómo hicimos esta implementación?

Aunque el data lake es una estructura propia que pertenece al cliente, es necesario contar con un proveedor que ofrezca este servicio. Los más populares actualmente son Microsoft Azure, Amazon Web Services y Google Cloud Platform. 

Las soluciones Data Lakehouse de estos tres proveedores ofrecen: 

• Soluciones de futuro y estandarizadas: actualmente son los tres líderes en soluciones cloud, incluyendo soluciones Data Lake en la nube. Sus herramientas son utilizadas por infinidad de empresas de reconocido prestigio así como de desarrolladores.
• No es necesario un Data Warehouse independiente: las soluciones Lakehouse permiten romper, en los casos donde se considere adecuado, con el esquema tradicional de tener un Data Lake con datos en bruto y un Data Warehouse independiente con datos procesados. Este enfoque se consigue garantizando un acceso sencillo y rápido a los datos almacenados en el Data Lake, de manera que puedan ser explotados como si de un Data Warehouse se tratara en caso de desearlo.
• Dispone de multitud de conectores: estas soluciones cuentan con una gran cantidad de conectores y plugins de extracción de información. Esto permite a AR Hotels extraer datos de multitud de fuentes.
• Es fácil de utilizar: aunque en distinto grado, la curva de aprendizaje de estas herramientas es adecuada. Este es un factor clave a la hora de capacitar a los equipos de desarrollo en esta tecnología y que puedan mantenerse al día en tiempo record.

¿Qué hemos conseguido con el data lake de AR Hotels?

En primer lugar, hemos logrado resolver las dos principales preocupaciones del cliente. Por un lado, el almacenamiento y procesamiento de datos es totalmente independiente y no están “atados” a terceros. Esto les ha permitido, adicionalmente, hacer integraciones desacopladas como la de su web app o el sistema comparativo de tarifas, exponiendo la información fácilmente gracias a la arquitectura API-led implementada en MuleSoft.

Por otro lado, se ha creado ya una batería de informes que cumplen con las necesidades del cliente. Esto les ha permitido tener mayor control sobre el negocio y tomar decisiones en tiempo real que tienen un impacto inmediato en los resultados.

Por ejemplo: ahora disponen de unos indicadores que les permiten, combinando esta información con datos tarifarios comparativos, mejorar la tarifa de venta con el fin de conseguir el mayor beneficio posible

Los nuevos cuadros de mando tambien les permiten optimizar turnos y plantillas, en función de la ocupación actualizada día a día.  O, incluso, qué cantidad de materia prima van a necesitar en el restaurante para poder atender los desayunos, las comidas y las cenas. 

Beneficios de un Data Lake

A través del caso de AR Hotels & Resorts podemos extraer algunas de las ventajas que ofrece esta tecnología en el sector hospitality en términos de negocio. Esto convierte al data lake en una herramienta valiosa para las organizaciones en la era de los datos. Algunas de las más destacadas incluyen:

1. Almacenamiento versátil: un data lake permite almacenar datos en su formato original, lo que significa que no es necesario estructurarlos previamente. Esto facilita la captura y el almacenamiento de los mismos. 

2. Escalabilidad: los data lakes son altamente escalables, lo que significa que pueden crecer para adaptarse a las necesidades cambiantes de una organización. Puedes agregar más datos a medida que crezcan tus operaciones y sin preocuparte por los límites de almacenamiento.

3. Costes reducidos: al utilizar tecnologías de almacenamiento asequibles, como el almacenamiento en la nube, los data lakes pueden ser más económicos que las soluciones de almacenamiento tradicionales. 

4. Análisis avanzado: los data lakes son ideales para el análisis avanzado y el aprendizaje automático. Los datos almacenados en un data lake pueden ser procesados y analizados utilizando una variedad de herramientas y técnicas, lo que permite extraer información valiosa y tomar decisiones informadas.

5. Democratización de datos: un data lake facilita el acceso a los datos a lo largo de toda la organización. Los equipos de diferentes departamentos pueden acceder y utilizar los datos relevantes para sus funciones sin depender de un equipo de TI para la preparación de datos, lo que promueve la colaboración y la innovación.

6. Mayor agilidad empresarial: la flexibilidad de un data lake permite a las empresas adaptarse rápidamente a las nuevas oportunidades y desafíos. Pueden incorporar nuevos datos y análisis sin retrasos significativos, lo que les facilita tomar decisiones ágiles y basadas en datos.

7. Cumplimiento normativo: los data lakes pueden ayudar a las organizaciones a cumplir con los requisitos de cumplimiento normativo al facilitar el rastreo y la auditoría de los datos almacenados.

En el siguiente esquema podemos apreciar, a alto nivel, la arquitectura del sistema:

En resumen, un data lake permite recopilar fácilmente y de una manera efectiva en coste toda la información de la organización que se pueda necesitar en tiempo presente o futuro. En base a esto, la información puede explotarse y gestionarse de múltiples formas. 

Por ejemplo, mediante el procesamiento de la información oportuna, se pueden transformar los datos relevantes (filtrando, normalizando, cruzando y contextualizando) para crear un Data Warehouse con la información relevante y perfectamente preparada para su explotación o, en caso necesario, la información almacenada en el Data Lake puede ser explotada directamente sin necesidad de crear un Data Warehouse, lo que convierte a nuestro Data Lake en un Data Lakehouse. 

Esto permite la toma de decisiones basadas en datos, fomenta la innovación y mejora la agilidad empresarial, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para las empresas que buscan aprovechar al máximo su información y ganar ventaja competitiva.

Si quieres saber más sobre cómo funciona esta tecnología y qué podría mejorar en tu negocio, ponte en contacto con nosotros.