Importancia del data lake para evitar fallas

por | 6 Nov, 2019 | Analytica & Big Data | 0 Comentarios

La aplicación del data lake en las empresas modernas es útil y necesario debido a la excesiva cantidad de datos que las compañías actualmente manejan. Esta tecnología ha hecho un cambio enorme en el modo de almacenar, analizar y optimizar la información. Las empresas se apoyan sobre una estructura de herramientas y funciones a fin […]

La aplicación del data lake en las empresas modernas es útil y necesario debido a la excesiva cantidad de datos que las compañías actualmente manejan. Esta tecnología ha hecho un cambio enorme en el modo de almacenar, analizar y optimizar la información.

Las empresas se apoyan sobre una estructura de herramientas y funciones a fin de ofrecer datos valiosos que muy pocas veces están en un formato estandarizado, por ello esta IT representa una nueva frontera para las empresas al tomar toda la información en bruto y sin filtrar de las compañías para analizarla, ofreciendo al final asombrosas oportunidades, perspectivas y optimizaciones.

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¿Cómo evitar las fallas?

Para que las compañías puedan sacar el máximo provecho de los data lakes, deben contar con una firme política interna de control y la recomendación es usarlo junto a catálogos de datos como Azure Data Catalog, por ejemplo.

El sistema de etiquetado de un catálogo sirve para unificar los datos mediante la creación e implementación de un lenguaje común, que incluye información útil y conjuntos de datos, glosarios, definiciones, informes, métricas, cuadros de mando, algoritmos y modelos.

Este lenguaje de unificación permite a los usuarios comprender los datos en términos empresariales y establecer, a la vez, relaciones y asociaciones entre los conjuntos de datos, es decir, cuando estos alcanzan la fase relacional o de almacenamiento.

Al establecer esta nueva tecnología y otras herramientas complementarias que contribuyan a la mejora de la organización y el análisis, el data lake será una fuente de información transparente para cualquier empresa durante muchos años.

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Análisis del contenido

El contenido de los data lakes se puede analizar por medio del servicio de trabajo de análisis de Azure o de HDInsight. Por ejemplo, Azure Data Lake incluye toda la funcionalidad necesaria para facilitar a los desarrolladores, científicos de datos y analistas, el almacenamiento de datos de cualquier tamaño, forma y velocidad, y para desarrollar todo tipo de procesamiento y análisis en diferentes plataformas y lenguajes.

Azure Data Lake elimina las complejidades de introducir y almacenar todos los datos, al tiempo que acelera la puesta en marcha y ejecución con análisis interactivos, de lotes y de streaming. Esto permite aprovechar las inversiones existentes en TI destinadas a la identidad, la gestión y la seguridad para simplificar el control y la gestión de datos.

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