Organizations rely data lakes on storing the new information they collect. But nevertheless, it is quite common for these repositories to become passive storage spaces, thus missing valuable opportunities to gain new business insights and generate business value from smart data.
Today, best practices encourage turning data lakes into active engines to respond agilely to business needs. Let's see why and how.
At first, it is worth remembering that a data lake data lake is a shared data environment in its native form (namely, raw data), that spans multiple repositories and leverages big data technologies. This solution can provide data for a wide variety of analytical processes. By centralizing disparate content sources, a data lake allows them to be combined and processed using big data and to be searched and analyzed in ways that would otherwise be impossible.
In summary, it enables you to handle multiple types of data in their native formats with a high degree of flexibility, scalability and security.
This growth will be driven by the trend of extracting comprehensive insights from consumer data to carry out marketing and sales strategies. In this way, it is easier to gain a competitive advantage, or even, an analytical advantage. This will also simplify access to organizational data from departmental silos, mainframe and system.and other legacy systems. And what is more, The shift towards cloud data storage or data lake platforms is expected (namely, within cloud computing frameworks) to offer opportunities for greater adoption of data lakes.
Advantage for growth
A to study found that data lake companies experienced organic revenue growth that was 9% higher than that of their competitors. For what reason? Basically because this model allowed them to perform new types of analysis, using machine learning on new sources such as log files, clickstream data, social media and Internet-connected devices stored in the data lake.
As indicated by that same report, las empresas implementan un lago de datos para aprovechar técnicas analíticas más avanzadas y sofisticadas, aplicadas a una base de información más compleja y diversa. Y, what's more, para hacer que las actividades tradicionales, como el acceso a los datos y la velocidad de recuperación, sean más eficientes y fáciles de realizar.
But nevertheless, in practice, es demasiado frecuente que, ante las dificultades para mantener y utilizar de forma eficiente lagos de datos, degeneren en grandes almacenes de datos pasivos. To avoid it, debemos evolucionar hacia un mercado de datos que acelere la detección de nueva información valiosa. Namely, debe configurar un lago de datos activo y ágil que fomente la colaboración para obtener información detallada.
No se pierda este artículo: Data management: How to turn data into intelligence?
Data market
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. For it, in principle, 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 this sense, hoy en día existen herramientas sofisticadas que incluyen inteligencia artificial y soluciones de aprendizaje automático para automatizar procesos. A) Yes, Y 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, It will bring significant benefits from the automation and democratization of data usage.
What level of activity do the data lakes have in your organization??
Have you explored the option of an agile data marketplace??
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