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Data Lakes

By 18 julio, 2022agosto 17th, 2022No Comments

Data Lakes

Obtiene rápidamente el análisis de tu negocio, maneja diversas fuentes de datos y alcanza una mejor comprensión del mundo a través de estos repositorios centralizados.
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¿Qué es un Data Lake?

Un data lake (o lago de datos) es un repositorio de datos que puede ser almacenado en la infraestructura de la empresa, donde con flexibilidad podemos guardar el máximo de la información que recolectamos.

Un data lake proporciona una plataforma escalable y segura que permite a las empresas transferir cualquier dato desde cualquier sistema y a cualquier velocidad (incluso si los datos provienen de sistemas que son locales, de la nube o de procesamiento perimetral); almacenar cualquier tipo o volumen de datos con fidelidad absoluta; procesar datos en tiempo real o en modo por lotes; y analizar datos mediante SQL, Python, R o cualquier otro lenguaje, datos de terceros o aplicaciones de estadísticas.

Diferencias entre Data Lake y Data Warehouse.

Muchas veces se suele confundir ambos conceptos, debido a que ambos funcionan como repositorios de datos.
Sin embargo, existen algunas diferencias clave:

Data lake es más flexible porque permite datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Data warehouse, por su naturaleza, se concentra en los estructurados.

Data lake es más ágil porque mantiene los datos en su formato original en una arquitectura plana. Data warehouse emplea una estructura jerárquica con carpetas y archivos.

Los datos de data lake pueden ser accedidos en cualquier situación, mientras que los de data warehouse se restringen a proporcionar información sobre preguntas predefinidas para los tipos de datos predefinidos.

A diferencia de data lake, que conserva todos los datos, data warehouse requiere un esfuerzo de perfilado de datos y de toma de decisiones respecto de qué se conserva y qué se excluye del almacén.

Data warehouse apunta principalmente a usuarios operativos, mientras que data lake habilita la posibilidad de realizar análisis más profundos, para los que incluso pueden ser necesarios los científicos de datos que apliquen herramientas analíticas avanzadas.

En general, data lake se utiliza para superar las limitaciones de data warehouse. No obstante, ambos esquemas pueden funcionar de manera complementaria y no necesariamente la existencia de uno niega la del otro.

Un data lake es la herramienta más efectiva para enfrentar los desafíos que los datos imponen hoy a las empresas.

  • Permite gestionar una amplia variedad de fuentes de manera centralizada.
  • Almacena tanto datos estructurados (los que están por ejemplo en bases
    de datos), no estructurados (imágenes, videos) y semiestructurados (un
    híbrido entre los dos anteriores).
  • Conserva los datos en bruto, en su formato nativo, en una arquitectura
    plana: es decir, no utiliza ni carpetas ni archivos ni estructuras jerárquicas.
  • No tiene límites fijos en términos de tamaño ni de tipo para los datos
    almacenados.
  • Guarda todos los datos, incluso aquellos que no tienen utilidad en lo inmediato pero con potencial para tenerla en el futuro.
  • No es necesario utilizar tiempo ni recursos en decidir qué va y qué no en el almacén.
  • Cada elemento de data lake cuenta con un identificador único y está etiquetado a partir de un conjunto de metadatos extendidos.
  • En cada oportunidad en que es necesario resolver un problema de negocios, es posible recuperar del data lake todos los datos relacionados
    para efectuar un análisis concentrado en ese subconjunto. 

Ventajas y Beneficios de un Data Lake.

Las empresas, a su vez, generan cantidades enormes de datos: en sus sistemas transaccionales, en sus herramientas de software para gestión de la producción, en las aplicaciones de experiencia del cliente, en los sensores de internet de las cosas, etc.

Acumular datos no tiene mayor sentido. Saber cómo compararlos, analizarlos y obtener conclusiones válidas a partir de ellos, en cambio, es la clave para llevar una empresa hacia el futuro.

Permite combinar y procesar fuentes dispares de datos.

Permite compartir los datos de manera colaborativa y reutilizarlos tantas veces como sea necesario.

Destaca los datos relevantes para el negocio.

Es la clave empresarial para comprender el mundo a través de los datos, acelerando las decisiones estratégicas.

Habilita los datos en el momento en que se los necesita, con altísimos estándares de seguridad.

Casos de Uso de un Data Lake.

Almacenamiento de Datos.

Ejecutar consultas analíticas complejas y de SQL en datos estructurados y no estructurados en tu Data Lake.

  • Procesamiento de grandes volúmenes de datos de manera rápida y sencilla para ingeniería de datos, desarrollo de ciencia de datos y colaboraciones.

Procesamiento de Big Data.

Plug & Play Data Lake de Nubiral, configura automáticamente los servicios fundamentales para etiquetar, buscar, compartir, transformar, analizar y administrar fácilmente subconjuntos específicos de datos en toda una empresa a un bajo costo y una alta calidad en tiempo real. Además, garantiza la disponibilidad de datos en todo momento.

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Principales diferencias entre Data Lake y Data Warehouse.
Ambos conceptos suelen confundirse y hasta utilizarse indistintamente. ¿En qué se distinguen y cuáles son las características que definen cada modelo?

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Analia

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