No sorprende que, en 2023, las empresas comerciales quieran convertirse en organizaciones verdaderamente basadas en datos. Para muchas de estas organizaciones, el camino para volverse más impulsadas por los datos radica en el poder de los lagos de datos, que combinar elementos de la arquitectura del almacén de datos con lagos de datos.
La arquitectura de lago de datos es especialmente atractiva para las empresas que desean digitalizarse más rápidamente e invertir más en operaciones basadas en datos, y por una buena razón: los lagos de datos hacen que sea más sencillo para las empresas hacer que sus procesos de migración y actualización de pilas de datos sean más eficientes y menos costosos. muchos recursos. Además, los lagos de datos ofrecen múltiples beneficios, como una mayor calidad de los datos, una mejor productividad y la desintegración de los silos de datos en toda la empresa.
Para explorar mejor la inversión continua de las empresas en la arquitectura de lagos de datos, echemos un vistazo a qué son los lagos de datos y qué papel pueden desempeñar en la migración de datos organizacionales en el futuro cercano.
¿Qué es un lago de datos?
Para definir los lagos de datos, primero cubramos rápidamente qué son los lagos de datos: son, en esencia, almacenes de datos (ya sea en formato sin formato o natural). lagos de datos almacenar datos de múltiples fuentes – que van desde sistemas y tableros de ML hasta sistemas de análisis e incluso aplicaciones móviles y redes sociales – y es esta multitud de fuentes de tecnología lo que dio lugar a los lagos de datos en primer lugar; Mientras que las soluciones convencionales, como los almacenes de datos, se utilizan mejor para alojar simplemente datos estructurados, los lagos de datos pueden subsumir tanto datos estructurados como no estructurados.
Sin embargo, el problema con los lagos de datos es su falta de las características necesarias para realizar cosas como la inteligencia artificial (IA) y los datos a escala.
Carecen de características tales como características transaccionales sólidas; gobernabilidad, y ACID conformidad.
Ahí es donde entra en juego la arquitectura del lago de datos: los lagos de datos permiten una estrategia de datos combinados, gracias a la unión de los lagos de datos y los almacenes de datos para otorgar un mayor acceso a los empleados y el uso de datos para, en última instancia, informar las decisiones comerciales.
A los ojos de muchas empresas, la arquitectura Data Lakehouse representa el siguiente paso en lo que respecta a las actualizaciones de la pila de datos que también permiten la agilidad y la flexibilidad de los datos. La adopción exitosa de modelos de data lakehouse permite a las empresas mejorar la calidad de los datos, facilitar una colaboración más productiva y desintegrar los silos de datos que a menudo afectan a las empresas más grandes.
Por qué la integración de datos y la calidad se benefician de Data Lakehouses
Ahora que tiene una buena idea de qué es la arquitectura de lago de datos y en qué se diferencia de los lagos de datos, es importante profundizar en los mayores impactos que tiene la arquitectura de lago de datos en la integración y la calidad de los datos.
La construcción de una pila de datos moderna basada en los lagos de datos es esencial para enfrentar los problemas generalizados relacionados con la integración y la calidad de los datos. La arquitectura de Data Lakehouse se basa en tecnología de código abierto y aprovecha los recursos de gobierno de datos, y aborda el enorme desafío de controlar y proteger grandes volúmenes de datos en formatos sin procesar.
Básicamente, los lagos de datos se colocan encima de otros lagos para mantener la confiabilidad y la coherencia cuando se trata de datos; esto es especialmente importante en ciertos contextos como la banca abierta, donde los desarrolladores de terceros son confiables para construir aplicaciones para las instituciones financieras y la seguridad de los datos financieros es primordial. Ciertos marcos de almacenamiento de código abierto que facilitan la creación de arquitecturas de lagos de datos también sirven como capas de administración y almacenamiento de datos abiertos y confiables para los lagos de datos.
Data Lakehouses desintegra sistemas heredados y silos
La mayoría de las plataformas SaaS en las que confían las empresas modernas son, para su crédito, capaces de proporcionar una gran cantidad de datos útiles y esclarecedores. Estos volúmenes masivos de datos, cuando se administran adecuadamente, pueden contribuir en gran medida a brindar a las empresas una ventaja medible y significativa sobre sus competidores.
Entonces, ¿qué se interpone en el camino de las empresas para aprovechar de manera efectiva esta ventaja competitiva? En pocas palabras, silos de datos: estos silos de datos Hazlo difícil para que las organizaciones se alejen de las arquitecturas heredadas y, posteriormente, optimicen sus conjuntos de datos.
A menudo surgen problemas cuando las organizaciones desean administrar capacidades como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la inteligencia comercial en pilas de datos dispares; esto contribuye a mayores niveles de complejidad de los datos y complica aún más el desafío de administrar el escalado de datos, la calidad de los datos y la integración de datos.
Además, no es factible que las organizaciones administren volúmenes de datos cada vez mayores con herramientas heredadas: estas herramientas no pueden escalar y, posteriormente, hacen que los equipos dediquen muy poco tiempo a recopilar información útil de los datos que han analizado. No es raro que los equipos dediquen una gran cantidad de tiempo durante los proyectos de análisis de datos simplemente a preparar los datos para el análisis. Para colmo, ya no es posible que los equipos soporten una pila dedicada a cargas de trabajo de inteligencia artificial a la luz de lo desafiante que se está volviendo administrar la replicación de datos en varias plataformas.
Allanando el camino para ML e IA rentables
Negocios que están interesados en manejar y almacenar datos sin procesar de forma económica en varios formatos suelen ser los que mejor se adaptan al uso de la tecnología Data Lakehouse. La tecnología Lakehouse también es adecuada para las organizaciones interesadas en hacer que su uso de IA y ML sea más rentable: dado que los lagos de datos combinan los beneficios de los lagos de datos y los almacenes, pueden admitir varios tipos de cargas de trabajo de datos y tipos que las herramientas de análisis e IA necesitan ingerir. .
Además, un repositorio de datos común crea un gran nivel de control y visibilidad en entornos ricos en datos, lo que permite a las empresas basadas en datos obtener una ventaja competitiva en nuestro mundo moderno, hiperconectado y que se digitaliza rápidamente. Las organizaciones también pueden disfrutar de aumentos considerables en los ingresos, así como en la retención de empleados y clientes gracias a su Inversiones impulsadas por IA.
Una forma para que las organizaciones logren capacidades impulsadas por IA y aborden sus desafíos relacionados con la calidad de los datos y la integración de datos es adoptar nuevas herramientas de gobernanza y calidad de datos, así como soluciones de código abierto. Para lograr esto, es importante que las empresas construyan o inviertan en una infraestructura que proporcione una forma para que varios equipos interactúen con los datos a través de una única fuente, lo que permite que varios equipos de datos trabajen con información idéntica que no esté desactualizada.
Conclusión
Está claro que las empresas que se esfuerzan por volverse más impulsadas por los datos están interesadas en invertir en data lakehouses para modernizar sus pilas de datos y, posteriormente, otorgar más agilidad a sus equipos de datos.
Hay muchos beneficios que vienen con la adopción de modelos de datos Lakehouse, como una mejor calidad de datos, productividad y colaboración, así como la desintegración de los silos de datos. Una pila de datos moderna que se encuentra en la parte superior de los lagos de datos también puede generar aumentos significativos en los ingresos para las empresas, así como un aumento en las tasas de retención de clientes y empleados.
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- Fuente: https://www.dataversity.net/data-lakehouses-the-future-of-data-migration/
