La cantidad de datos que una empresa necesita tratar es, de hecho, demasiado grande. Hay mucha información, y cada vez más, diferentes sectores del mercado están expuestos a datos más complejos que requieren una poderosa capacidad de recopilación.
Un nuevo modelo de almacenamiento se vuelve más que necesario, y ahí es donde entra en juego Data Lake. Esta herramienta representa una evolución en la forma en que se recopilan los datos, lo que demuestra que la estandarización puede no ser siempre la solución.
En este artículo, le mostraremos los puntos principales de esta tecnología. ¡Comencemos!
Uno de los propósitos principales de crear un sistema como Data Lake es almacenar datos sin cambios. Es decir, la conservación de la información sin ningún tipo de filtro de la forma en que se encuentran, eso es lo que llamamos Data Lake.
Como sabemos, desde hace mucho tiempo (tres décadas), el almacenamiento de datos se basaba en sistemas de almacenamiento, donde los datos se recopilaban de forma filtrada, organizada y procesada. A pesar de la ventaja de la estandarización, es posible que se pierda información importante en este proceso, lo que hace imposible que los analistas encuentren nuevas soluciones.
Para la cantidad de datos obtenidos con Big Data, herramientas como Data Lake presentan una evolución en el almacenamiento. Es decir, es una base de información sin procesar en la que los analistas pueden evaluar lo que realmente se puede usar.
El uso de Data Lake para administrar la información de una compañía tiene varias ventajas. Aquí hemos enumerado los principales. ¡Eche un vistazo!
Data Lake es un sistema capaz de almacenar una alta carga de datos; después de todo, su propósito es recopilar información en bruto. Por esta razón, tiende a ser bastante rápido, ya que no es necesario pasar por ningún filtro anterior.
Los sistemas como los almacenes de datos tienen como estándar el acceso más restringido, dirigido únicamente a los profesionales responsables de la gestión de los datos recopilados. Por supuesto, sabemos que esto se debe a problemas de seguridad, pero eso limita las posibilidades que esta información puede brindar.
Con Data Lake, el proceso es diferente; Los datos son accesibles y se pueden compartir con diferentes personas sin necesidad de contar con el apoyo de un personal de TI.
Con un gran volumen de recopilación de datos sin procesar, el análisis obviamente debe profundizarse. Después de todo, es necesario evaluar toda la información por metadatos, con descripciones del origen, tema, objetivo, etc.
La forma en que esta información se almacena en Lake requiere que su análisis sea avanzado para que no se ignore nada, e incluso si algo queda atrás, siempre existe la posibilidad de recuperar la información.
Hay cuatro pasos esenciales para construir un Data Lake funcional para la gestión de la información. Aprendamos sobre cada paso.
El paso de ingestión de datos es donde la información se recopila sin ningún tipo de filtro. Esta etapa está separada de los sistemas informáticos comunes. Lo importante aquí es no permitir que la información almacenada se acumule, convirtiéndola en una especie de pantano de datos.
En este punto, las personas responsables del monitoreo de datos entran en escena. Los analistas deben acceder al Data Lake y pueden comenzar a realizar experimentos (creando modelos de análisis), así como evaluaciones estándar.
Es posible que Data Lake ya tenga las subdivisiones Data Marts, y la compañía puede optar por almacenar datos que no se usan constantemente, conocidos como datos en frío. Sin embargo, estos datos no estarán inactivos; Pueden ser utilizados para posteriores perspectivas.
En esta etapa, el Data Lake ya forma parte de los procesos de la empresa; reemplaza el almacenamiento de datos estándar y se convierte en un servicio para el acceso de datos.
Bueno, esperamos que este texto haya aclarado todas sus preguntas sobre Data Lake. ¿Quiere seguir aumentando sus conocimientos? ¡Entonces acceda a nuestro artículo sobre Big Data!
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