Vom Datenschatz zu einem agileren Modell: der Datenmarkt

Organisationen vertrauen Datenseen um die neuen Informationen zu speichern, die sie sammeln. Aber trotzdem, ist es ziemlich üblich, dass diese Repositorien zu passiven Speicherbereichen werden, und so wertvolle Möglichkeiten verlieren, neue geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen und kommerziellen Wert aus intelligenten Daten zu generieren.

Heute laden gute Praktiken ein Datenseen in aktive Motoren zu verwandeln um agil auf die geschäftlichen Bedürfnisse reagieren zu können. Sehen wir uns an, warum und wie.

Anfangs, es lohnt sich zu erinnern, dass ein Datensee ein geteiltes Datenumfeld in seiner nativen Form ist (nämlich, Rohdaten), das mehrere Repositorien umfasst und Big-Data-Technologien nutzt. Diese Lösung kann Daten für eine Vielzahl von analytischen Prozessen bereitstellen. Al centralizar fuentes de contenido dispares, un lago de datos permite que se combinen y procesen utilizando big data y buscar y analizar de otra manera sería imposible.

Zusammenfassend, le permite manejar múltiples tipos de datos en sus formatos nativos con un alto grado de flexibilidad, Skalierbarkeit und Sicherheit.

Este crecimiento estará impulsado por la tendencia a extraer información completa de los datos del consumidor para llevar a cabo estrategias de marketing y ventas. De esta forma es más fácil conseguir una ventaja competitiva, o lo que es más, una ventaja analítica. Esto también simplificará el acceso a los datos organizacionales de los silos departamentales, de mainframe y de sistemas.emas heredados. Und was ist mehr, Se espera que el cambio hacia el almacenamiento de datos en la nube o las plataformas de lago de datos (nämlich, dentro de los esquemas de computación en la nube) ofrezca oportunidades para una mayor adopción de los lagos de datos.

Ventaja para crecer

EIN studieren descubrió que las empresas de data lake experimentaron un crecimiento orgánico de los ingresos un 9% superior al de sus competidores. Aus welchem ​​Grund? Básicamente porque este modelo les permitió realizar nuevos tipos de análisis, empleando el aprendizaje automático en nuevas fuentes como archivos de registro, datos de clics, redes sociales y dispositivos conectados a Internet almacenados en el lago de datos.

Como indica ese mismo informe, Unternehmen implementieren einen Data Lake, um fortschrittlichere und ausgefeiltere Analysetechniken zu nutzen, die auf eine komplexere und vielfältigere Informationsbasis angewendet werden. Ja, was ist mehr, um traditionelle Aktivitäten, wie den Datenzugriff und die Geschwindigkeit der Datenwiederherstellung, effizienter und einfacher durchzuführen.

Aber trotzdem, in der Praxis, ist es allzu häufig so, dass, bei Schwierigkeiten, Data Lakes effizient zu pflegen und zu nutzen, diese zu großen passiven Datenspeichern degenerieren. Um es zu vermeiden, wir müssen uns zu einem Datenmarkt entwickeln, der die Entdeckung neuer wertvoller Informationen beschleunigt. Nämlich, es gilt, einen aktiven und agilen Data Lake einzurichten, der die Zusammenarbeit zur Gewinnung detaillierter Informationen fördert.

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Datenmarkt

Para formar un mercado de datos es necesario adoptar ciertas prácticas tecnológicas y organizativas, como el diseño orientado a la agilidad, adoptando el modelo colaborativo y de autoservicio y creando una cadena de suministro de datos inteligente.

Un lago de datos eficiente debe permitir a los equipos acceder a él de forma autónoma y descentralizada para obtener la información que necesitan. Dafür, grundsätzlich, necesitan poder explorar los conjuntos de datos, y luego poder prepararlos, para finalmente publicarlos en espacios de trabajo colaborativos.

Esta tarea requiere tanto de una estrategia como de tecnologías para la gestión de datos y aplicaciones que permitan preparar los datos de forma ágil y flexible. In diesem Sinne, hoy en día existen herramientas sofisticadas que incluyen inteligencia artificial y soluciones de aprendizaje automático para automatizar procesos. A) Ja, Ja agregar métodos efectivos de gobernanza de datos con aportes colectivos, los analistas pueden mejorar la calidad de los datos (con etiquetas y otros métodos) en un entorno de autoservicio.

Extraer valor de los datos es fundamental para las organizaciones de hoy. Y esto requiere pasar de un lago de datos pasivos a un mercado de datos activo. Este modelo ayudará a las empresas a lanzar programas de análisis rápidamente y establecer una cultura amigable con los datos a largo plazo. Además de asegurar la rentabilidad de la inversión tecnológica realizada, aportará importantes beneficios derivados de la automatización y democratización en el uso de datos.

¿Qué nivel de actividad tienen los lagos de datos en su organización?

¿Exploraste la opción de un mercado de datos ágil?