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Creación de lagos de datos viables

  • Predictive Analytics

centro de datos

Ante el aumento de la generación de los datos, puede que las empresas deban cambiar la manera en que tradicionalmente los han almacenado y apostar por la creación de lagos de datos.

Solo en los últimos cinco años, los usuarios de Internet han aumentado en más del 82% y Gartner anticipa que el volumen de datos aumentará en un 800% para 2022, y el 80% de ellos residirá como datos no estructurados.

2019 será fundamental para que las empresas construyan un lago de datos utilizables en su organización, ya que implementan continuamente servicios en la nube. La incorporación de un conjunto inteligente de datos identificables y etiquetados de metadatos de todos sus sistemas, dispositivos y servicios para extraer el valor de los terabytes de datos estructurados y no estructurados que generan cada día les permitirá ejecutar análisis, inteligencia comercial, ML y AI, y Obtenga información vital sobre nuevas eficiencias para obtener una ventaja competitiva.

En comparación con un enfoque de almacenamiento de datos tradicional, un principio clave de la arquitectura de lago de datos es proporcionar un lugar para aterrizar todos los datos sin procesar sin transformación o pérdida, de modo que cualquier transformación en los datos pueda reproducirse a voluntad. El desafío con este enfoque en una empresa es mantener un nivel de control sobre el aterrizaje de los datos para que el volumen y la veracidad no se vuelvan abrumadores o se conviertan en un pantano de datos.

Las empresas obtienen el beneficio de poder usar la transmisión de datos para generar informes casi en tiempo real, ofreciendo una visibilidad casi inmediata de eventos importantes; un cambio significativo desde el enfoque de almacenamiento de datos tradicional donde tendría que esperar 24 horas.

Luego, las empresas deben aplicar un enfoque pragmático para dar sentido a los datos como: taxonomía de almacenamiento, curado de cargas de trabajo de datos a través de la clasificación, por ejemplo, seguridad de datos y quién tiene acceso a ellos (IdAM), así como herramientas de ciencia de datos para ayudar a los científicos a crear datos.

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