{"id":25667,"date":"2019-05-30T15:24:21","date_gmt":"2019-05-30T18:24:21","guid":{"rendered":"https:\/\/myabcm.com\/descubra-que-es-data-lake\/"},"modified":"2021-09-29T15:39:40","modified_gmt":"2021-09-29T18:39:40","slug":"descubra-que-es-data-lake","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/myabcm.com\/es\/descubra-que-es-data-lake\/","title":{"rendered":"\u00a1Descubra qu\u00e9 es Data Lake!"},"content":{"rendered":"

La cantidad de datos que una empresa necesita tratar es, de hecho, demasiado grande. Hay mucha informaci\u00f3n, y cada vez m\u00e1s, diferentes sectores del mercado est\u00e1n expuestos a datos m\u00e1s complejos que requieren una poderosa capacidad de recopilaci\u00f3n.<\/p>\n

Un nuevo modelo de almacenamiento se vuelve m\u00e1s que necesario, y ah\u00ed es donde entra en juego Data Lake. Esta herramienta representa una evoluci\u00f3n en la forma en que se recopilan los datos, lo que demuestra que la estandarizaci\u00f3n puede no ser siempre la soluci\u00f3n.<\/p>\n

En este art\u00edculo, le mostraremos los puntos principales de esta tecnolog\u00eda. \u00a1Comencemos!<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es Data Lake?<\/strong><\/h2>\n

Uno de los prop\u00f3sitos principales de crear un sistema como Data Lake es almacenar datos sin cambios. Es decir, la conservaci\u00f3n de la informaci\u00f3n sin ning\u00fan tipo de filtro de la forma en que se encuentran, eso es lo que llamamos Data Lake.<\/p>\n

Como sabemos, desde hace mucho tiempo (tres d\u00e9cadas), 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 estandarizaci\u00f3n, es posible que se pierda informaci\u00f3n importante en este proceso, lo que hace imposible que los analistas encuentren nuevas soluciones.<\/p>\n

Para la cantidad de datos obtenidos con Big Data, herramientas como Data Lake presentan una evoluci\u00f3n en el almacenamiento. Es decir, es una base de informaci\u00f3n sin procesar en la que los analistas pueden evaluar lo que realmente se puede usar.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son las ventajas de Data Lake para la gesti\u00f3n empresarial?<\/strong><\/h2>\n

El uso de Data Lake para administrar la informaci\u00f3n de una compa\u00f1\u00eda tiene varias ventajas. Aqu\u00ed hemos enumerado los principales. \u00a1Eche un vistazo!<\/p>\n

Alta capacidad de volumen y velocidad<\/strong><\/h3>\n

Data Lake es un sistema capaz de almacenar una alta carga de datos; despu\u00e9s de todo, su prop\u00f3sito es recopilar informaci\u00f3n en bruto. Por esta raz\u00f3n, tiende a ser bastante r\u00e1pido, ya que no es necesario pasar por ning\u00fan filtro anterior.<\/p>\n

Compartir Datos<\/strong><\/h3>\n

Los sistemas como los almacenes de datos tienen como est\u00e1ndar el acceso m\u00e1s restringido, dirigido \u00fanicamente a los profesionales responsables de la gesti\u00f3n de los datos recopilados. Por supuesto, sabemos que esto se debe a problemas de seguridad, pero eso limita las posibilidades que esta informaci\u00f3n puede brindar.<\/p>\n

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.<\/p>\n

An\u00e1lisis Avanzado<\/strong><\/h3>\n

Con un gran volumen de recopilaci\u00f3n de datos sin procesar, el an\u00e1lisis obviamente debe profundizarse. Despu\u00e9s de todo, es necesario evaluar toda la informaci\u00f3n por metadatos, con descripciones del origen, tema, objetivo, etc.<\/p>\n

La forma en que esta informaci\u00f3n se almacena en Lake requiere que su an\u00e1lisis sea avanzado para que no se ignore nada, e incluso si algo queda atr\u00e1s, siempre existe la posibilidad de recuperar la informaci\u00f3n.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo crear un Data Lake eficiente?<\/strong><\/h2>\n

Hay cuatro pasos esenciales para construir un Data Lake funcional para la gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n. Aprendamos sobre cada paso.<\/p>\n

Paso 1 \u2013 Zona e llegada o datos en bruto<\/strong><\/h3>\n

El paso de ingesti\u00f3n de datos es donde la informaci\u00f3n se recopila sin ning\u00fan tipo de filtro. Esta etapa est\u00e1 separada de los sistemas inform\u00e1ticos comunes. Lo importante aqu\u00ed es no permitir que la informaci\u00f3n almacenada se acumule, convirti\u00e9ndola en una especie de pantano de datos.<\/p>\n

Paso 2 \u2013 Entorno de Ciencia de Datos<\/strong><\/h3>\n

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 an\u00e1lisis), as\u00ed como evaluaciones est\u00e1ndar.<\/p>\n

Paso 3 \u2013 Descarga para Almacenes de Datos<\/strong><\/h3>\n

Es posible que Data Lake ya tenga las subdivisiones Data Marts, y la compa\u00f1\u00eda puede optar por almacenar datos que no se usan constantemente, conocidos como datos en fr\u00edo. Sin embargo, estos datos no estar\u00e1n inactivos; Pueden ser utilizados para posteriores perspectivas.<\/p>\n

Paso 4 \u2013 Componente Cr\u00edtico de las Operaciones de Datos<\/strong><\/h3>\n

En esta etapa, el Data Lake ya forma parte de los procesos de la empresa; reemplaza el almacenamiento de datos est\u00e1ndar y se convierte en un servicio para el acceso de datos.<\/p>\n

Bueno, esperamos que este texto haya aclarado todas sus preguntas sobre Data Lake. \u00bfQuiere seguir aumentando sus conocimientos? \u00a1Entonces acceda a nuestro art\u00edculo sobre Big Data!<\/p>\n

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