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, possono essere elaborati con strumenti di Big Data. È possibile che, di fronte a tale disparità di informazioni, esistano dati che necessitano di un trattamento speciale per quanto riguarda la sicurezza, ma è un aspetto risolvibile con questo sistema.
2. la fonte originale dei dati potrebbe essere obsoleta o disabilitata, ma il suo contenuto può ancora essere prezioso per l'analisi. Con questo sistema si può accedere a queste informazioni.
3. Tutti i dati che arrivano al sistema possono essere normalizzati e arricchiti.
4. I dati vengono preparati in base alle necessità del momento, il che riduce significativamente costi e tempi.
5. Qualsiasi utente autorizzato può accedere e arricchire le informazioni da qualsiasi luogo, aiutando l'organizzazione a raccogliere più facilmente i dati necessari per prendere decisioni.

Data Lake contro Data Warehouse

Quando si parla di archiviazione dei dati, emerge spesso un altro concetto correlato all'argomento in questione: Il Data Warehouse o data warehouse. Si tratta di 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.... ottimizzata per analizzare dati relazionali di sistemi transazionali e applicazioni di linea di business.

Nonostante questo, anche se entrambi i paradigmi si concentrano sull'archiviazione dei dati, esistono alcune differenze tra un lago di dati e un magazzino di dati:

• Struttura dati: un magazzino di dati raccoglie solo dati strutturati, mentre un lago di dati raccoglie dati strutturati e non strutturati.
• Finalità dei dati: questo aspetto può essere definito o meno in un Data Lake, mientras en un Data Warehouse no hay margineMargine è un termine usato in una varietà di contesti, come la contabilità, Economia e stampa. In contabilità, si riferisce alla differenza tra ricavi e costi, che permette di valutare la redditività di un'impresa. Nel campo dell'editoria, Il margine è lo spazio bianco intorno al testo di una pagina, che lo rende facile da leggere e fornisce una presentazione estetica. La sua corretta gestione è fondamentale.. para la improvisación.
• Flessibilità: en un Data Lake es más fácil hacer changes 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 amministrati por analistas, mientras en un Data Warehouse cualquier usuario con accesso puede administrar los datos.
• Accessibilità: mientras en un Data Lake hay una gran y facile accesibilidad, en un Data Warehouse esta sección es más cara y compleja.
• Magazzinaggio: un Data Lake tiene un costo limitado con opportunità di espansione 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 decisions en datos y que pueden poner en prácticas 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 HadoopIl Sistema di File Distribuito di 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 servizio che está listo para soddisfare 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 è un database NoSQL progettato per gestire grandi volumi di dati distribuiti in cluster. In base al modello a colonne, Consente un accesso rapido e scalabile alle informazioni. HBase si integra facilmente con Hadoop, il che lo rende una scelta popolare per le applicazioni che richiedono un'elevata quantità di archiviazione ed elaborazione dei dati. La sua flessibilità e capacità di crescita lo rendono ideale per i progetti di 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.