Les organisations font confiance lacs de données pour stocker les nouvelles informations qu'elles collectent. Cependant, il est assez courant que ces répertoires se transforment en espaces de stockage passifs, perdant ainsi de précieuses opportunités pour obtenir de nouvelles informations commerciales et générer de la valeur commerciale à partir de données intelligentes.
Aujourd'hui, les bonnes pratiques incitent à transformer les lacs de données en moteurs actifs pour répondre avec agilité aux besoins de l'entreprise. Voyons pourquoi et comment.
En principe, il convient de rappeler qu'un lac de données est un environnement de données partagées dans sa forme native (c'est-à-dire, données brutes), qui comprend plusieurs répertoires et exploite les technologies de big data. Cette solution peut fournir des données pour une grande variété de processus analytiques. En centralisant des sources de contenu disparates, un lac de données permet de combiner et de traiter en utilisant le big data et de rechercher et analyser d'une manière autrement impossible.
En résumé, il vous permet de gérer plusieurs types de données dans leurs formats natifs avec un haut degré de flexibilité, évolutivité et sécurité.
Cette croissance sera stimulée par la tendance à extraire des informations complètes à partir des données des consommateurs pour mettre en œuvre des stratégies de marketing et de vente. Ainsi, il est plus facile d'obtenir un avantage concurrentiel, ou ce qui est plus, un avantage analytique. Cela simplifiera également l'accès aux données organisationnelles provenant des silos départementaux, de mainframe et de systèmes.emas hérités. Et en plus, Se espera que el cambio hacia el almacenamiento de datos en la nube o las plataformas de lago de datos (c'est-à-dire, dentro de los esquemas de computación en la nube) ofrezca oportunidades para una mayor adopción de los lagos de datos.
Ventaja para crecer
UNE étudier descubrió que las empresas de data lake experimentaron un crecimiento orgánico de los ingresos un 9% superior al de sus competidores. Pour quelle raison? 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, les entreprises mettent en place un lac de données pour tirer parti de techniques analytiques plus avancées et sophistiquées, appliquées à une base d'informations plus complexe et diversifiée. Oui, en outre, pour rendre les activités traditionnelles, comme l'accès aux données et la rapidité de récupération, plus efficaces et faciles à réaliser.
Cependant, dans la pratique, il est trop fréquent que, face aux difficultés de maintenir et d'utiliser efficacement les lacs de données, ils dégénèrent en grands entrepôts de données passifs. Pour l'éviter, nous devons évoluer vers un marché de données qui accélère la détection de nouvelles informations précieuses. C'est-à-dire, il faut configurer un lac de données actif et agile qui favorise la collaboration pour obtenir des informations détaillées.
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Marché des données
Pour former un marché de données, il est nécessaire d'adopter certaines pratiques technologiques et organisationnelles, comme la conception orientée vers l'agilité, en adoptant le modèle collaboratif et en libre-service et en créant une chaîne d'approvisionnement de données intelligente. 
Un lac de données efficace doit permettre aux équipes d'y accéder de manière autonome et décentralisée pour obtenir les informations dont elles ont besoin. Pour cela, en principe, elles doivent pouvoir explorer les ensembles de données, puis pouvoir les préparer, pour finalement les publier dans des espaces de travail collaboratifs.
Cette tâche nécessite à la fois une stratégie et des technologies pour la gestion des données et des applications permettant de préparer les données de manière agile et flexible. Dans ce sens, de nos jours, il existe des outils sophistiqués qui incluent l'intelligence artificielle et des solutions d'apprentissage automatique pour automatiser les processus. A) Oui, Oui ajouter des méthodes efficaces de gouvernance des données avec des contributions collectives, les analystes peuvent améliorer la qualité des données (avec des étiquettes et d'autres méthodes) dans un environnement en libre-service.
Extraire de la valeur des données est essentiel pour les organisations d'aujourd'hui. Et cela nécessite de passer d'un lac de données passif à un marché de données actif. Ce modèle aidera les entreprises à lancer rapidement des programmes d'analyse et à établir une culture favorable aux données sur le long terme. En plus d'assurer la rentabilité de l'investissement technologique réalisé, apportera d'importants avantages découlant de l'automatisation et de la démocratisation de l'utilisation des données.
Quel niveau d'activité ont les lacs de données dans votre organisation?
Avez-vous exploré l'option d'un marché de données agile?
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