{"id":2865,"date":"2020-06-01T18:39:39","date_gmt":"2020-06-01T17:39:39","guid":{"rendered":"https:\/\/aprenderbigdata.com\/?p=2865"},"modified":"2025-08-31T14:11:35","modified_gmt":"2025-08-31T13:11:35","slug":"data-lake","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/","title":{"rendered":"Data Lake: Definici\u00f3n y Tecnolog\u00edas"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En esta entrada aprenderemos qu\u00e9 es un Data Lake en el mundo del Big Data y sus diferencias con los Data Silos y los Data Warehouses. Adem\u00e1s, exploraremos las alternativas que existen para construir data lakes con tecnolog\u00edas modernas y aprovechando los servicios cloud.<\/p>\n\n\n<figure class=\"aligncenter wp-block-post-featured-image\"><img decoding=\"async\" width=\"1280\" height=\"720\" src=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/data-lakes.jpg\" class=\"attachment-post-thumbnail size-post-thumbnail wp-post-image\" alt=\"Data Lakes: Caracter\u00edsticas y tecnolog\u00edas\" style=\"object-fit:cover;\" srcset=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/data-lakes.jpg 1280w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/data-lakes-300x169.jpg 300w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/data-lakes-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/data-lakes-768x432.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1280px) 100vw, 1280px\" \/><\/figure>\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Contenidos<\/p>\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a660b02de22d\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 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lake<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#Data-Silos\" >Data Silos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#Data-Lake-vs-Data-Warehouse\" >Data Lake vs Data Warehouse<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#Inteligencia-artificial-y-Data-Lakes\" >Inteligencia artificial y Data Lakes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#Azure-Data-Lake\" >Azure Data Lake<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#AWS-Data-Lake\" >AWS Data Lake<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#Cloudera-Data-Lake\" >Cloudera Data Lake<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#Cursos-de-Data-Lake\" >Cursos de Data Lake<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#Introduccion-al-diseno-de-Data-Lakes-en-AWS\" >Introducci\u00f3n al dise\u00f1o de Data Lakes en AWS<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#Modernizando-Data-Lakes-con-Google-Cloud\" >Modernizando Data Lakes con Google Cloud<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#Preguntas-Frecuentes-Data-Lakes-%E2%80%93-FAQ\" >Preguntas Frecuentes Data Lakes &#8211; FAQ<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-14\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#%C2%BFQue-es-un-Data-Lake-2\" >\u00bfQu\u00e9 es un Data Lake?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-15\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#%C2%BFPara-que-sirve-un-Data-Lake\" >\u00bfPara qu\u00e9 sirve un Data Lake?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-16\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#%C2%BFCual-es-la-diferencia-entre-un-Data-Warehouse-y-un-Data-Lake\" >\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre un Data Warehouse y un Data Lake?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-17\" href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake\/#%C2%BFQue-es-un-Data-Silo\" >\u00bfQu\u00e9 es un Data Silo?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"que-es-un-data-lake\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFQue-es-un-Data-Lake\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 es un Data Lake?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un data lake o lago de datos es un <strong>repositorio centralizado<\/strong> que permite almacenar, compartir, gobernar y descubrir todos los datos estructurados y no estructurados de una organizaci\u00f3n a cualquier escala. Es el lugar en el que se vuelcan los datos en bruto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los data lakes no requieren un esquema predefinido, se pueden almacenar y procesar datos sin esquema y en cualquier formato sin la necesidad de conocer c\u00f3mo se van a explotar en el futuro. Esta caracter\u00edstica evita que sean necesarios complejos procesos <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/herramientas-etl\/\">ETL (Extracci\u00f3n, Transformaci\u00f3n y Carga)<\/a><\/strong> de limpieza y preparaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Entre las caracter\u00edsticas m\u00e1s importantes de los data lakes se encuentra su flexibilidad en almacenar diferentes tipos de datos, que proporciona la agilidad necesaria para los procesos de ingesta. Tambi\u00e9n es muy importante que proporcione suficiente trazabilidad, y de esta manera poder determinar los cambios que han sufrido los datos en los procesos de transformaci\u00f3n o ingesta.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"buenas-practicas-en-data-lakes\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Buenas-practicas-en-Data-Lakes\"><\/span>Buenas pr\u00e1cticas en Data Lakes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un buen data lake debe permitir la <strong>ingesta de datos estructurados y no estructurados<\/strong> y almacenarlos con seguridad y con las debidas protecciones de acceso, incluso en tiempo real. Estas restricciones de acceso pueden ser de lectura o de modificaci\u00f3n al nivel del dato e incluyen todas las capas de autenticaci\u00f3n y autorizaci\u00f3n. Adem\u00e1s, debe proporcionar un cat\u00e1logo que permita a los <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/analista-datos\/\">analistas<\/a><\/strong> y profesionales descubrir los datos que contiene.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es com\u00fan que existan varias referencias a los mismos tipos de datos en un \u00fanico data lake. Puede darse el caso de que los datos almacenados tengan etiquetas diferentes pero se refieran al mismo concepto. De esta forma, se debe generar una relaci\u00f3n para que los analistas conozcan su existencia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A menudo se usan mecanismos de <strong>compresi\u00f3n<\/strong> para disminuir el espacio usado por los datos. Este mecanismo debe ser compatible con las lecturas de tecnolog\u00edas como <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/apache-hive\/\"><strong>Hive<\/strong><\/a>, <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/apache-impala\/\">Impala<\/a><\/strong> o <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/hbase\/\">HBase<\/a><\/strong>. Se deben evaluar las opciones disponibles en cuanto a ahorro de espacio y disminuci\u00f3n de performance. Los protocolos m\u00e1s comunes son Snappy y LZO (performance) o GZip (espacio).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aparte de estos puntos, en cualquier <strong>enterprise data lake<\/strong> (lago de datos empresarial) es necesaria su conexi\u00f3n con herramientas anal\u00edticas, de reporting, de procesamiento y de inteligencia artificial y de esta forma extraer valor de los datos de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-resized\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"1908\" height=\"984\" src=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/conexiontes-data-lake.png\" alt=\"Conexiones Data Lake\" class=\"wp-image-2890\" style=\"width:600px\" srcset=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/conexiontes-data-lake.png 1908w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/conexiontes-data-lake-300x155.png 300w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/conexiontes-data-lake-1024x528.png 1024w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/conexiontes-data-lake-768x396.png 768w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/conexiontes-data-lake-1536x792.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1908px) 100vw, 1908px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Conexiones en un Data Lake<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es importante anotar que en cualquier proyecto de creaci\u00f3n de data lake empresarial hay que prestar especial atenci\u00f3n al seguimiento y al desarrollo de un cat\u00e1logo de los datos. No es suficiente con crear el lago y volcar todos los datos en \u00e9l, sino que debemos evaluar constantemente las oportunidades de  sacar partido a estos datos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"puntos-clave-en-la-arquitectura-de-un-data-lake\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Puntos-clave-en-la-arquitectura-de-un-data-lake\"><\/span>Puntos clave en la arquitectura de un data lake<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para implementar un lago de datos correctamente, deberemos tener en cuenta los puntos listados a continuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Identificar los objetivos de la organizaci\u00f3n para el lago<\/li>\n\n\n\n<li>Separaci\u00f3n de c\u00f3mputo de almacenamiento, para escalar de forma independiente en funci\u00f3n de las necesidades<\/li>\n\n\n\n<li>Definir el cat\u00e1logo de datos para diferentes perfiles de datos<\/li>\n\n\n\n<li>Establecer <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/data-lake-backup\/\">backups y estrategias de recuperaci\u00f3n de desastres<\/a><\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>Implementar los mecanismos de trazabilidad, metadatado y de <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/gobierno-datos\/\">gobierno del dato<\/a><\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>Determinar las tecnolog\u00edas del lago considerando las habilidades de los usuarios y su rendimiento<\/li>\n\n\n\n<li>Usar herramientas de automatizaci\u00f3n y DevOps<\/li>\n\n\n\n<li>Dise\u00f1ar la seguridad del data lake con la autenticaci\u00f3n, autorizaci\u00f3n  y privacidad necesarias<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"data-silos\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data-Silos\"><\/span>Data Silos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los <strong>silos de datos<\/strong> ocurren cuando no existe un lugar o un sistema centralizado en el que almacenar todos los datos de la organizaci\u00f3n. Un silo, por tanto, hace m\u00e1s complicado descubrir nuevos datos, ya que cada uno de ellos est\u00e1 controlado por un departamento independiente, con diferentes pol\u00edticas e incluso tecnolog\u00edas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La raz\u00f3n principal de adopci\u00f3n de data lakes en las compa\u00f1\u00edas es evitar los silos de datos, que suelen producirse en adquisiciones o a causa de un crecimiento r\u00e1pido y poco controlado.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group pre-su\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<pre class=\"wp-block-preformatted\"><div class=\"su-service\"><div class=\"su-service-title\" style=\"padding-left:44px;min-height:30px;line-height:30px\"><i class=\"sui sui-info-circle\" style=\"font-size:30px;color:#e74273\"><\/i> \u00bfQuieres Convertirte en Ingeniero de Datos?<\/div><div class=\"su-service-content su-u-clearfix su-u-trim\" style=\"padding-left:44px\"><br>Consigue empleo con el <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/curso-ingeniero-datos\/\">programa acelerado de Data Engineer<\/a><br><\/div><\/div><\/pre>\n<\/div><\/div>\n\n\n<style>.pre-su pre {<br \/>\n\tbackground-color: #fffae9 !important;<br \/>\n}<br \/>\n<\/style>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los silos de datos pueden dar la sensaci\u00f3n de ser necesarios para permitir mayor flexibilidad a los equipos, iterar de forma m\u00e1s r\u00e1pida y ajustar sus pol\u00edticas a sus necesidades de una manera sencilla. Sin embargo, desde un punto de vista global, <strong>dificultan en gran manera extraer valor de los datos y descubrir nuevas ideas<\/strong>. Adem\u00e1s, es necesaria la creaci\u00f3n de procesos y permisos para recoger datos de muchas fuentes independientes y diversas para agregarlos m\u00e1s tarde. Estos procesos son m\u00e1s eficientes al trabajar juntos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al adoptar un data lake como repositorio central se pueden elegir tecnolog\u00edas que permitan escalar los sistemas f\u00e1cilmente. Aqu\u00ed, todos los equipos pueden seguir funcionando de forma independiente, pero con la capacidad de acceder de una forma sencilla a todos los datos de la organizaci\u00f3n si fuera necesario.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"data-lake-vs-data-warehouse\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data-Lake-vs-Data-Warehouse\"><\/span>Data Lake vs Data Warehouse<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La diferencia entre estos dos conceptos no es estricta, ya que data lake se suele usar como t\u00e9rmino para herramientas de gesti\u00f3n y de almacenamiento de datos que no cumplen el concepto tradicional de <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/requisitos-data-warehouse\/\"><strong>data warehouse<\/strong><\/a>. Por tanto, el data warehouse suele ser un subconjunto de las tecnolog\u00edas involucradas en el despliegue de data lakes. Los Data Warehouses son m\u00e1s lentos y complejos de implementar que los Data Lakes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Generalmente estos dos conceptos conviven. Por un lado, se proporciona la flexibilidad de almacenar datos estructurados y accedidos frecuentemente en el data warehouse. Por otro lado, todo el data lake permite tener una gran capacidad de almacenamiento de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados. En cuanto al procesamiento de datos, los data lakes suelen necesitar un servicio separado como Spark. Los Data Warehouses aportan este servicio de procesamiento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El data warehouse comprende los componentes del data lake encargados de tratar datos estructurados. En un data lake la preparaci\u00f3n de los datos para su an\u00e1lisis podr\u00eda realizarse en el momento en el que sea necesario, mientras que en un data warehouse es m\u00e1s sencillo explotar directamente los datos con <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/herramientas-bi\/\">herramientas de business intelligence (BI)<\/a><\/strong>.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-resized\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"243\" src=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/datalake-datawarehouse.jpg\" alt=\"Esquema Data Warehouse\" class=\"wp-image-8600\" style=\"width:600px\" srcset=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/datalake-datawarehouse.jpg 800w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/datalake-datawarehouse-300x91.jpg 300w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/datalake-datawarehouse-768x233.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Esquema Data Warehouse<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los Data Lakes se han asociado a servicios de almacenamiento cloud como S3 o <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/adls\/\"><strong>ADLS<\/strong><\/a>, mientras que los Data Warehouses se han asociado a servicios de bases de datos OLAP. Esta diferencia se est\u00e1 volviendo m\u00e1s difusa con servicios como <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/snowflake\/\">Snowflake<\/a><\/strong> o <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/databricks\/\">Databricks<\/a><\/strong> con <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/delta-lake\/\">Delta Lake<\/a><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"inteligencia-artificial-y-data-lakes\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Inteligencia-artificial-y-Data-Lakes\"><\/span>Inteligencia artificial y Data Lakes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los lagos de datos son una herramienta fundamental para el desarrollo de inteligencia artificial (AI) y <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/machine-learning\/\">machine learning (ML)<\/a><\/strong> ya que son procesos basados en grandes conjuntos de datos y de naturaleza diversa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estos procesos usan algoritmos estad\u00edsticos que se entrenan sobre datos existentes y as\u00ed son capaces de tomar decisiones sobre nuevos datos (inferencia) y de descubrir nuevos patrones o relaciones. Mediante estos algoritmos es posible generar modelos que <strong>toman decisiones inteligentes sobre datos que no exist\u00edan<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Observamos una relaci\u00f3n directa entre la cantidad de datos disponibles para entrenar los modelos y sus resultados. De forma general, cuantos m\u00e1s datos se tienen disponibles, el modelo se entrenar\u00e1 mejor y por tanto tomar\u00e1 mejores decisiones con una mayor precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La ventaja de disponer de un buen data lake para estas operaciones es evidente. Cada vez toman m\u00e1s importancia los procesos de machine learning en las organizaciones, y muchos modelos les permiten optimizar costes y estimar la demanda futura, lo que tiene un impacto enorme en los resultados empresariales. Mejorar estos procesos, por tanto, se vuelve de vital importancia, y aumentar su precisi\u00f3n est\u00e1 muy valorado.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"azure-data-lake\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Azure-Data-Lake\"><\/span>Azure Data Lake<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-resized\">\n<figure class=\"alignright size-medium\"><img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"87\" src=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/Microsoft-Azure-logo-300x87.png\" alt=\"Microsoft Azure Logo\" class=\"wp-image-2896\" srcset=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/Microsoft-Azure-logo-300x87.png 300w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/Microsoft-Azure-logo-1024x296.png 1024w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/Microsoft-Azure-logo-768x222.png 768w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/Microsoft-Azure-logo.png 1200w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La fuente de datos y principal sistema de almacenamiento en Azure para cualquier Data Lake es <strong>ADLS (Azure Data Lake Storage)<\/strong>. ADLS Gen2 extiende la funcionalidad del almacenamiento de objetos de <a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-us\/services\/storage\/blobs\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Azure Blob Storage<\/a> y lo convierte en un sistema de ficheros compatible con los conectores de Hadoop. Tiene un coste por uso y una escalabilidad pr\u00e1cticamente ilimitada.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s, Azure proporciona cl\u00fasters de varios tipos como <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/azure-hdinsight\/\"><strong>servicio en HDInsight<\/strong><\/a>. Con \u00e9l, se pueden desplegar de forma sencilla cl\u00fasters de <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/hadoop\/\"><strong>Hadoop<\/strong><\/a>, <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/introduccion-apache-spark\/\"><strong>Spark<\/strong><\/a> o <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/introduccion-apache-kafka\/\"><strong>Kafka<\/strong><\/a>, en funci\u00f3n de las necesidades.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La pieza del cat\u00e1logo de Azure para desarrollar las ETLs e integraci\u00f3n de datos es <strong>Azure Data Factory<\/strong>. De una forma visual facilita la creaci\u00f3n de flujos de datos entre los sistemas de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"aws-data-lake\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AWS-Data-Lake\"><\/span>AWS Data Lake<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-resized\">\n<figure class=\"alignright size-medium\"><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/aws-conceptos-basicos\/\"><img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"180\" src=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/AWS-logo-300x180.png\" alt=\"AWS Amazon Web Services Logo\" class=\"wp-image-2895\" srcset=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/AWS-logo-300x180.png 300w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/AWS-logo-1024x613.png 1024w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/AWS-logo-768x460.png 768w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/AWS-logo.png 1280w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/aws-conceptos-basicos\/\"><strong>Amazon Web Services (AWS)<\/strong><\/a> proporciona varias opciones para implementar nuestro Data Lake empresarial. Estos lagos se componen de varias tecnolog\u00edas que podemos dividir por categor\u00edas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como fuente de datos, <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/amazon-s3\/\"><strong>Amazon S3 (Simple Storage Service)<\/strong><\/a> se encuentra en el centro de cualquier sistema de AWS. Este servicio de almacenamiento de objetos proporciona la durabilidad y escalabilidad necesaria. Es la pieza equivalente a ADLS en Azure.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por otro lado, <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/redshift\/\">Amazon Redshift<\/a><\/strong> permite desplegar un data warehouse como servicio. Usa SQL para las consultas y es totalmente compatible con S3 como capa de almacenamiento en varios formatos. Adem\u00e1s, nos permite procesar los datos almacenados con <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/stream-processing\/\"><strong>streams<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si queremos un servicio en el que desplegar tecnolog\u00edas open source del ecosistema Hadoop, podemos usar <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/amazon-emr\/\"><strong>Amazon EMR (Elastic MapReduce)<\/strong><\/a>, que nos proporciona clusters flexibles.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como tecnolog\u00eda de ingesta de datos y ETL, podemos desplegar <strong><a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/aws-glue\/\">AWS Glue<\/a><\/strong>. Este servicio nos permite enriquecer los datos y realizar las validaciones que necesitemos para preparar nuestros datos para anal\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"cloudera-data-lake\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cloudera-Data-Lake\"><\/span>Cloudera Data Lake<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Otra forma de desplegar un data lake es mediante la distribuci\u00f3n de Hadoop de <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/introduccion-cloudera-hadoop\/\"><strong>Cloudera<\/strong><\/a>. Estas tecnolog\u00edas permiten el despliegue de lagos de datos a medida sobre hardware propio o bien en cloud. Est\u00e1 basada en tecnolog\u00edas Hadoop y <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/contribuir-open-source\/\"><strong>open source<\/strong><\/a> y el almacenamiento de datos se realiza en <a href=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/hdfs\/\"><strong>HDFS<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La distribuci\u00f3n m\u00e1s moderna de Cloudera es <strong>CDP (Cloudera Data Platform)<\/strong> y hace un uso completo de las capacidades de despliegue de componentes en cloud para ofrecer soluciones h\u00edbridas y multi-cloud.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"formacion\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Cursos-de-Data-Lake\"><\/span>Cursos de Data Lake<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con estos dos cursos podr\u00e1s aprender c\u00f3mo implementar lagos de datos en la nube desde cero, una habilidad b\u00e1sica para cualquier ingeniero de datos.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\"><div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/coursera.pxf.io\/c\/3308124\/1242836\/14726?prodsku=crse%3Are8cOiHDEeuw5wqfqZhzNw&amp;u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fintroduction-to-designing-data-lakes-in-aws&amp;intsrc=PUI2_9419\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\"><img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"300\" src=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/curso-data-lakes-aws-coursera.jpg\" alt=\"Curso Data Lakes AWS Coursera\" class=\"wp-image-8162\" srcset=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/curso-data-lakes-aws-coursera.jpg 300w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/curso-data-lakes-aws-coursera-150x150.jpg 150w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/curso-data-lakes-aws-coursera-120x120.jpg 120w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\" id=\"data-lake-en-aws\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Introduccion-al-diseno-de-Data-Lakes-en-AWS\"><\/span><a href=\"https:\/\/coursera.pxf.io\/c\/3308124\/1242836\/14726?prodsku=crse%3Are8cOiHDEeuw5wqfqZhzNw&amp;u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fintroduction-to-designing-data-lakes-in-aws&amp;intsrc=PUI2_9419\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Introducci\u00f3n al dise\u00f1o de Data Lakes en AWS<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con este curso oficial de AWS en Coursera aprender\u00e1s los conceptos b\u00e1sicos de un Data Lake en la nube r\u00e1pidamente, adem\u00e1s de explorar las herramientas y servicios serverless en AWS. Empezar\u00e1n explicando sus componentes y a lo largo de las 14 horas de curso aprender\u00e1s las mejores pr\u00e1cticas.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\"><div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><a href=\"https:\/\/coursera.pxf.io\/c\/3308124\/1242836\/14726?prodsku=crse%3AyFlo3xpQEeqQQxIxeQaLNQ&amp;u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fdata-lakes-data-warehouses-gcp&amp;intsrc=PUI2_9419\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\"><img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"300\" src=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/curso-data-lake-google-coursera.jpg\" alt=\"Curso Data Lake Google Cloud Coursera\" class=\"wp-image-8163\" srcset=\"https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/curso-data-lake-google-coursera.jpg 300w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/curso-data-lake-google-coursera-150x150.jpg 150w, https:\/\/aprenderbigdata.com\/wp-content\/uploads\/curso-data-lake-google-coursera-120x120.jpg 120w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\" id=\"servicio-de-almacenamiento-de-microsoft-azure-data-lake-gen1-y-gen2\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Modernizando-Data-Lakes-con-Google-Cloud\"><\/span><a href=\"https:\/\/coursera.pxf.io\/c\/3308124\/1242836\/14726?prodsku=crse%3AyFlo3xpQEeqQQxIxeQaLNQ&amp;u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fdata-lakes-data-warehouses-gcp&amp;intsrc=PUI2_9419\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\">Modernizando Data Lakes con Google Cloud<\/a><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este curso ofrecido directamente por Google te ense\u00f1ar\u00e1 c\u00f3mo usar Google Cloud y sus soluciones de datos para modernizar e implementar Data Lakes potentes y eficientes en la nube. <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"preguntas-frecuentes-data-lakes-faq\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Preguntas-Frecuentes-Data-Lakes-%E2%80%93-FAQ\"><\/span>Preguntas Frecuentes Data Lakes &#8211; FAQ<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\t\t<section\t\thelp class=\"sc_fs_faq sc_card    \"\n\t\t\t\t>\n\t\t\t\t<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFQue-es-un-Data-Lake-2\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 es un Data Lake?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\t\t\t\t<div>\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"sc_fs_faq__content\">\n\t\t\t\t\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" id=\"un-data-lake-es-un-repositorio-centralizado-que-permite-almacenar-compartir-gobernar-y-descubrir-grandes-cantidades-de-datos-estructurados-y-no-estructurados-de-una-organizacion-a-cualquier-escala\">Un Data Lake es un repositorio centralizado que permite almacenar, compartir, gobernar y descubrir grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de una organizaci\u00f3n a cualquier escala<\/p>\n\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section\t\thelp class=\"sc_fs_faq sc_card    \"\n\t\t\t\t>\n\t\t\t\t<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFPara-que-sirve-un-Data-Lake\"><\/span>\u00bfPara qu\u00e9 sirve un Data Lake?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\t\t\t\t<div>\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"sc_fs_faq__content\">\n\t\t\t\t\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" id=\"la-utilidad-principal-de-un-data-lake-es-almacenar-copias-en-bruto-de-los-datos-de-una-organizacion-para-su-explotacion-en-procesos-de-analisis-reporting-y-machine-learning-para-extraer-valor\">La utilidad principal de un Data Lake es almacenar copias en bruto de los datos de una organizaci\u00f3n para su explotaci\u00f3n en procesos de an\u00e1lisis, reporting y machine learning para extraer valor<\/p>\n\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section\t\thelp class=\"sc_fs_faq sc_card    \"\n\t\t\t\t>\n\t\t\t\t<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFCual-es-la-diferencia-entre-un-Data-Warehouse-y-un-Data-Lake\"><\/span>\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre un Data Warehouse y un Data Lake?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\t\t\t\t<div>\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"sc_fs_faq__content\">\n\t\t\t\t\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" id=\"la-diferencia-principal-entre-estos-dos-terminos-es-que-un-data-warehouse-contiene-datos-estructurados-y-filtrados-ya-preparados-para-procesos-analiticos-mientras-que-un-data-lake-puede-contener-todo-tipo-de-datos-incluso-sin-un-proposito-definido\">La diferencia principal entre estos dos t\u00e9rminos es que un Data Warehouse contiene datos estructurados y filtrados ya preparados para procesos anal\u00edticos, mientras que un Data Lake puede contener todo tipo de datos, incluso sin un prop\u00f3sito definido.<\/p>\n\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section\t\thelp class=\"sc_fs_faq sc_card    \"\n\t\t\t\t>\n\t\t\t\t<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFQue-es-un-Data-Silo\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 es un Data Silo?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\t\t\t\t<div>\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"sc_fs_faq__content\">\n\t\t\t\t\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" id=\"un-data-silo-o-silo-de-datos-es-un-repositorio-independiente-que-aloja-los-datos-de-un-determinado-departamento-o-seccion-de-una-organizacion-con-un-proposito-especifico-cada-uno-con-diferentes-politicas-o-tecnologias\">Un Data Silo o silo de datos es un repositorio independiente que aloja los datos de un determinado departamento o secci\u00f3n de una organizaci\u00f3n con un prop\u00f3sito espec\u00edfico. Cada uno con diferentes pol\u00edticas o tecnolog\u00edas<\/p>\n\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\n<script type=\"application\/ld+json\">\n\t{\n\t\t\"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n\t\t\"@type\": \"FAQPage\",\n\t\t\"mainEntity\": [\n\t\t\t\t\t{\n\t\t\t\t\"@type\": \"Question\",\n\t\t\t\t\"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es un Data Lake?\",\n\t\t\t\t\"acceptedAnswer\": {\n\t\t\t\t\t\"@type\": \"Answer\",\n\t\t\t\t\t\"text\": \"<p>Un Data Lake es un repositorio centralizado que permite almacenar, compartir, gobernar y descubrir grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de una organizaci\u00f3n a cualquier escala<\/p>\"\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t}\n\t\t\t}\n\t\t\t,\t\t\t\t{\n\t\t\t\t\"@type\": \"Question\",\n\t\t\t\t\"name\": \"\u00bfPara qu\u00e9 sirve un Data Lake?\",\n\t\t\t\t\"acceptedAnswer\": {\n\t\t\t\t\t\"@type\": \"Answer\",\n\t\t\t\t\t\"text\": \"<p>La utilidad principal de un Data Lake es almacenar copias en bruto de los datos de una organizaci\u00f3n para su explotaci\u00f3n en procesos de an\u00e1lisis, reporting y machine learning para extraer valor<\/p>\"\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t}\n\t\t\t}\n\t\t\t,\t\t\t\t{\n\t\t\t\t\"@type\": \"Question\",\n\t\t\t\t\"name\": \"\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre un Data Warehouse y un Data Lake?\",\n\t\t\t\t\"acceptedAnswer\": {\n\t\t\t\t\t\"@type\": \"Answer\",\n\t\t\t\t\t\"text\": \"<p>La diferencia principal entre estos dos t\u00e9rminos es que un Data Warehouse contiene datos estructurados y filtrados ya preparados para procesos anal\u00edticos, mientras que un Data Lake puede contener todo tipo de datos, incluso sin un prop\u00f3sito definido.<\/p>\"\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t}\n\t\t\t}\n\t\t\t,\t\t\t\t{\n\t\t\t\t\"@type\": \"Question\",\n\t\t\t\t\"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es un Data Silo?\",\n\t\t\t\t\"acceptedAnswer\": {\n\t\t\t\t\t\"@type\": \"Answer\",\n\t\t\t\t\t\"text\": \"<p>Un Data Silo o silo de datos es un repositorio independiente que aloja los datos de un determinado departamento o secci\u00f3n de una organizaci\u00f3n con un prop\u00f3sito espec\u00edfico. Cada uno con diferentes pol\u00edticas o tecnolog\u00edas<\/p>\"\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t}\n\t\t\t}\n\t\t\t\t\t\t]\n\t}\n<\/script>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\">A continuaci\u00f3n, el <a href=\"https:\/\/youtu.be\/Xt1l32aOvWE\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">v\u00eddeo-resumen<\/a>. \u00a1No te lo pierdas!<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<p class=\"responsive-video-wrap clr\"><iframe title=\"Data Lakes: Caracter\u00edsticas b\u00e1sicas y tecnolog\u00edas - Aprender BIG DATA #32\" width=\"1200\" height=\"675\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Xt1l32aOvWE?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\"\/>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group newsletter-re\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<!-- Begin Brevo Form -->\n<!-- START - We recommend to place the below code in head tag of your website html  -->\n<style>\n  @font-face {\n    font-display: block;\n    font-family: Roboto;\n  }\n\n  @font-face {\n    font-display: fallback;\n    font-family: Roboto;\n    font-weight: 600;\n  }\n\n  @font-face {\n    font-display: fallback;\n    font-family: Roboto;\n    font-weight: 700;\n  }\n\n  #sib-container input:-ms-input-placeholder {\n    text-align: left;\n    font-family: \"Helvetica\", sans-serif;\n    color: #c0ccda;\n  }\n\n  #sib-container input::placeholder {\n    text-align: left;\n    font-family: \"Helvetica\", sans-serif;\n    color: #c0ccda;\n  }\n\n  #sib-container textarea::placeholder {\n    text-align: left;\n    font-family: \"Helvetica\", sans-serif;\n    color: #c0ccda;\n  }\n<\/style>\n<link rel=\"stylesheet\" href=\"https:\/\/sibforms.com\/forms\/end-form\/build\/sib-styles.css\">\n<!--  END - We recommend to place the above code in head tag of your website html -->\n\n<!-- START - We recommend to place the below code where you want the form in your website html  -->\n<div class=\"sib-form\" style=\"text-align: center;\n         background-color: #ffffff;                                 \">\n  <div id=\"sib-form-container\" class=\"sib-form-container\">\n    <div id=\"error-message\" class=\"sib-form-message-panel\" style=\"font-size:16px; text-align:left; font-family:&quot;Helvetica&quot;, sans-serif; color:#661d1d; background-color:#ffeded; border-radius:3px; border-color:#ff4949;max-width:600px;\">\n      <div class=\"sib-form-message-panel__text sib-form-message-panel__text--center\">\n        <svg viewBox=\"0 0 512 512\" class=\"sib-icon sib-notification__icon\">\n          <path d=\"M256 40c118.621 0 216 96.075 216 216 0 119.291-96.61 216-216 216-119.244 0-216-96.562-216-216 0-119.203 96.602-216 216-216m0-32C119.043 8 8 119.083 8 256c0 136.997 111.043 248 248 248s248-111.003 248-248C504 119.083 392.957 8 256 8zm-11.49 120h22.979c6.823 0 12.274 5.682 11.99 12.5l-7 168c-.268 6.428-5.556 11.5-11.99 11.5h-8.979c-6.433 0-11.722-5.073-11.99-11.5l-7-168c-.283-6.818 5.167-12.5 11.99-12.5zM256 340c-15.464 0-28 12.536-28 28s12.536 28 28 28 28-12.536 28-28-12.536-28-28-28z\" \/>\n        <\/svg>\n        <span class=\"sib-form-message-panel__inner-text\">\n                          Tu suscripci\u00f3n no ha podido guardarse. 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