in modo che possano essere trovati e consultati dagli utenti autorizzati?

Uno de los grandes retos tecnológicos a los que se disponen que hacer frente las compañías es, senza dubbio, el crecimiento de los datos. ¿Quién no ha oído hablar de terabytes, petabytes y exabytes? Hoy son términos comunes en casi todos los sectores, especialmente cuando se habla de capacidad de almacenamiento.

Una cosa è chiara: la aparición de nuevas tecnologías en Internet se ha traducido en un acceso y almacenamiento excesivo de información tanto de los propios clientes como de los clientes potenciales. E, dada la gran cantidad de datos, es fundamental tener un sistema que los mantenga seguros, como Data Lake.

Cos'è un data lake?

De acuerdo con Servizi Web Amazon la definición de Data Lake es:

Repositorio centralizado que posibilita almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Puede almacenar sus datos como están, sin tener que estructurarlos primero, y ejecutar diferentes tipos de análisis, desde paneles y visualizaciones hasta procesamiento de big data, análisis en tiempo real y aprendizaje automático para tomar mejores decisiones.

El término Data Lake (letteralmente, data lake in inglese) fue acuñado por James Dixon, director de tecnología de Pentaho, y se refiere a la naturaleza particular de los datos en este sistema, en contraste con los datos limpios y procesados ​​almacenados en los sistemas tradicionales de almacenamiento de datos o Data Mart.

Según Dixon, “Si piensa en un Data Mart como un almacén de agua embotellada limpia, empaquetada y estructurada para un consumo fácil, un Data Lake sería una gran masa de agua en un estado más natural. Su contenido proviene de una fuente que llena el lago y varios usuarios del mismo pueden acercarse a examinar, bucear o tomar muestras ”.

Los Data Lakes de forma general se configuran en un grappoloUn cluster è un insieme di aziende e organizzazioni interconnesse che operano nello stesso settore o area geografica, e che collaborano per migliorare la loro competitività. Questi raggruppamenti consentono la condivisione delle risorse, Conoscenze e tecnologie, promuovere l'innovazione e la crescita economica. I cluster possono coprire una varietà di settori, Dalla tecnologia all'agricoltura, e sono fondamentali per lo sviluppo regionale e la creazione di posti di lavoro.... de hardware de consumo escalable y económico, lo que posibilita que los datos se vuelquen en él en caso de que se necesiten más adelante sin tener que preocuparse por la capacidad de almacenamiento. Estos clústeres pueden existir localmente o en la nube.

Por qué usar un lago de datos

Según el estudio Buscando conocimiento en el lago de datos actual En Aberdeen, las instituciones que generen valor comercial con éxito a partir de sus datos superarán a sus competidores. In realtà, las compañías que implementaron un lago de datos superaron a sus pares en un 9% en el crecimiento orgánico de los ingresos.

Perché, pudieron realizar nuevos tipos de análisis, como el aprendizaje automático, en nuevas fuentes, como archivos de registro, datos de transmisión de clics, redes sociales y dispositivos conectados a Internet almacenados en un lago de datos.

Esto les ayudó a identificar y actuar sobre las posibilidades de crecimiento empresarial más rápidamente, atrayendo y reteniendo clientes, impulsando la productividad, manteniendo proactivamente los dispositivos y tomando decisiones informadas.

5 ventajas de un lago de datos

Entre los principales beneficios de un Data Lake se encuentran los siguientes:

1. Posibilita centralizar todos los datos en un mismo lugar, sea cual sea su origen. Una vez incluidos en su respectivo silo de información, se pueden procesar con herramientas de Big Data. Es factible que ante tal disparidad de información existan datos que necesiten un tratamiento especial con respecto a seguridad, pero es un aspecto solucionable con este sistema.
2. La fuente original de los datos puede estar desactualizada o deshabilitada, pero su contenido aún puede ser valioso para el análisis. Con este sistema puede entrar a esta información.
3. Todos los datos que llegan al sistema se pueden normalizar y enriquecer.
4. Los datos se preparan de acuerdo a las necesidades del momento, lo que reduce significativamente costos y tiempos.
5. Cualquier usuario autorizado puede entrar y enriquecer la información desde cualquier lugar, ayudando a la organización a recolectar más fácilmente los datos necesarios para tomar decisiones.

Data Lake frente a Data Warehouse

Cuando se habla de almacenamiento de datos suele surgir otro concepto relacionado con el tema que nos ocupa: el Data Warehouse o data warehouse. Se trata de una Banca datiUn database è un insieme organizzato di informazioni che consente di archiviare, Gestisci e recupera i dati in modo efficiente. Utilizzato in varie applicazioni, Dai sistemi aziendali alle piattaforme online, I database possono essere relazionali o non relazionali. Una progettazione corretta è fondamentale per ottimizzare le prestazioni e garantire l'integrità delle informazioni, facilitando così il processo decisionale informato in diversi contesti.... optimizada para analizar datos relacionales de sistemas transaccionales y aplicaciones de línea de negocio.

Nonostante questo, aún cuando ambos paradigmas se enfocan en el almacenamiento de datos, existen algunas diferencias entre un lago de datos y un almacén de datos:

• Struttura dati: un almacén de datos solo recopila datos estructurados, mientras que un lago de datos recopila datos estructurados y no estructurados.
• Finalidad de los datos: este aspecto puede estar definido o no en un Data Lake, mientras que en un Data Warehouse no hay margenEl margen es un término utilizado en diversos contextos, como la contabilidad, la economía y la impresión. En contabilidad, se refiere a la diferencia entre los ingresos y los costos, lo que permite evaluar la rentabilidad de un negocio. En el ámbito editorial, el margen es el espacio en blanco alrededor del texto en una página, que facilita la lectura y proporciona una presentación estética. Su correcta gestión es esencial... para la improvisación.
• Flessibilità: en un Data Lake es más fácil hacer cambios debido a que no tiene estructura, pero en un Data Warehouse es más complejo debido a que intervienen otros procesos.
• Esquema: los lagos de datos se centran en esquemas en lectura y almacenes de datos en esquemas en escritura.
• Utenti: en un Data Lake los datos son administrados por analistas, mientras que en un Data Warehouse cualquier usuario con acceso puede administrar los datos.
• Accessibilità: mientras que en un Data Lake hay una gran y fácil accesibilidad, en un Data Warehouse esta sección es más cara y compleja.
• Magazzinaggio: un Data Lake tiene un costo limitado con oportunidad de expansión en la nube, mientras que un Data Warehouse es de forma general más caro.

Come ultima opzione, ambos sistemas están destinados a aquellas instituciones que basan sus decisiones en datos y que pueden poner en práctica estrategias y comunicaciones más personalizadas o centradas en el cliente.

Lago de datos de Azure

Lago de datos de Azure es el repositorio de hiperescala de Microsoft para grandes cargas de trabajo de análisis de datos en la nube. Este servicio está diseñado para la nube, es compatible con HDFSHDFS, o File system distribuito Hadoop, Si tratta di un'infrastruttura chiave per l'archiviazione di grandi volumi di dati. Progettato per funzionare su hardware comune, HDFS consente la distribuzione dei dati su più nodi, garantire un'elevata disponibilità e tolleranza ai guasti. La sua architettura si basa su un modello master-slave, dove un nodo master gestisce il sistema e i nodi slave memorizzano i dati, facilitare l'elaborazione efficiente delle informazioni.. (File system distribuito HadoopEl Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop (HDFS) es una parte fundamental del ecosistema Hadoop, diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos de manera distribuida. HDFS permite el almacenamiento escalable y la gestión eficiente de datos, dividiendo archivos en bloques que se replican en diferentes nodos. Esto asegura la disponibilidad y la resistencia ante fallos, facilitando el procesamiento de datos masivos en entornos de big data....) y se escala sin límites con un rendimiento masivo y capacidades de nivel empresarial.

Azure Data Lake resuelve muchos de los desafíos de productividad y escalabilidad que impiden que las instituciones maximicen el valor de los recursos de datos con un servicio que está listo para satisfacer sus necesidades comerciales actuales y futuras.

Entre los diferentes servicios incluidos en Azure Data Lake se encuentran los siguientes:

• Data Lake Analytics: servicio de trabajo de análisis en la nube ilimitado que le posibilita desarrollar y ejecutar programas de procesamiento y transformación de datos en paralelo usando lenguajes U-SQL, R, Python y .Net.
• HDInsight: Servizio cloudIl "Servizio cloud" si riferisce alla fornitura di risorse informatiche su Internet, Consentire agli utenti di accedere allo storage, elaborazione e applicazioni senza la necessità di un'infrastruttura fisica locale. Questo modello offre flessibilità, Scalabilità e risparmio sui costi, poiché le aziende pagano solo per ciò che usano. Cosa c'è di più, Facilita la collaborazione e l'accesso ai dati da qualsiasi luogo, migliorare l'efficienza operativa in vari settori.. a partire dal Apache SparkApache Spark è un motore di elaborazione dati open source che consente l'analisi di grandi volumi di informazioni in modo rapido ed efficiente. Il suo design si basa sulla memoria, che ottimizza le prestazioni rispetto ad altri strumenti di elaborazione batch. Spark è ampiamente utilizzato nelle applicazioni di big data, Apprendimento automatico e analisi in tempo reale, grazie alla sua facilità d'uso e... y Hadoop para compañías que proporciona clústeres de análisis open source para Spark, AlveareHive è una piattaforma di social media decentralizzata che consente ai suoi utenti di condividere contenuti e connettersi con gli altri senza l'intervento di un'autorità centrale. Utilizza la tecnologia blockchain per garantire la sicurezza e la proprietà dei dati. A differenza di altri social network, Hive consente agli utenti di monetizzare i propri contenuti attraverso ricompense in criptovalute, che incoraggia la creazione e lo scambio attivo di informazioni...., Map Reduce, HBaseHBase es una base de datos NoSQL diseñada para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos en clústeres. Basada en el modelo de columnas, permite un acceso rápido y escalable a la información. HBase se integra fácilmente con Hadoop, lo que la convierte en una opción popular para aplicaciones que requieren almacenamiento y procesamiento de datos masivos. Su flexibilidad y capacidad de crecimiento la hacen ideal para proyectos de big data...., Tempesta, Kafka y R-Server, respaldado por un acuerdo de nivel de servicio del 99,9%.
• Data Lake Store: repositorio ilimitado de datos en la nube para análisis de big data que se puede escalar y construir de forma masiva según el estándar abierto HDFS.