Las empresas deben poder brindar acceso más rápido y sencillo a datos utilizables y de calidad, descubre cómo hacerlo con un data lake en la nube
Últimamente se habla mucho del potencial transformador del big data pero si esta práctica no suma valor concreto para la toma de decisiones basadas en datos, se queda en la mera promesa. ¿Y qué es lo que se requiere para que se despliegue realmente este potencial y obtener el máximo valor de los grandes volúmenes de datos?
Las empresas deben poder brindar a los usuarios de toda la organización un acceso más rápido y sencillo a datos utilizables y de calidad, para que puedan aprovecharlos directamente según sus necesidades para proyectos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), análisis avanzados e informes de inteligencia de negocio (BI). Para ello las compañías necesitan “procesos escalables para acceder a los datos que no generen un cuello de botella y que les proporcionen formas estandarizadas y repetibles de hacer las investigaciones que necesitan”.
El factor clave para habilitar este acceso directo, intuitivo y amplio –y la capacidad de innovación que se deriva de él– es contar con una estrategia de gestión y gobierno de datos basada en un lago de datos en la Nube.
Un Cloud data lake es “un repositorio centralizado alojado en la Nube que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala, normalmente utilizando un almacén de objetos como Microsoft Azure Data Lake Storage (ADLS). Al estar ubicado en la Nube se puede interactuar con él según resulte necesario, ya sea para procesamiento, análisis o realización de informes. Este almacenamiento de datos compartido proporciona una fuente unificada de verdad para las necesidades de datos de toda una organización.
El escalado automático es el beneficio principal que se obtiene al colocar un data lake en la Nube. Además, debido a su ubicación centralizada, la infraestructura del lago de datos en la Nube proporciona acceso de autoservicio a usuarios y desarrolladores.
Si bien los primeros lagos de datos se construyeron en las propios data centers de las empresas, las organizaciones empezaron a trasladarlos a la Nube a medida que las ofertas de infraestructura como servicio se volvieron cada vez más populares. En los lagos de datos en la Nube las compañías pueden pagar solo por el almacenamiento de datos y el poder computacional que necesitan; esto significa que pueden escalar hacia arriba o hacia abajo según lo requieran.
Un data lake en la Nube simplifica drásticamente el esfuerzo por obtener información confiable y valor de los datos y, en última instancia, produce resultados comerciales más rápidos.
Además de contar con datos limpios y fiables, las organizaciones necesitan disponer de un catálogo de datos basado en IA que permita visualizar todo el entorno del data lake o subconjuntos de él, debidamente integrado con repositorios de metadatos y glosarios de negocio. Al poder clasificar los datos según el dominio, el origen, el linaje, la información personal identificable y la sensibilidad del cumplimiento, los usuarios podrán analizarlos en base a numerosos criterios. Y al tener la posibilidad de preparar los datos de forma inteligente y colaborativa, podrán obtener datos ajustados a su finalidad, a los que además podrán acceder directamente.
Con el autoservicio, los usuarios de análisis de negocio y datos con conocimientos estarán facultados para fusionar, transformar y limpiar los datos relevantes de formas más fiables y certificadas antes del análisis. Además, las técnicas de IA y ML pueden proporcionar una experiencia automatizada y guiada a los analistas de negocio a medida que exploran y detectan los datos del data lake. Esta es una forma más centrada y eficiente de extraer la inteligencia y aumentar el valor de los datos existentes, que evita que los data lakes se conviertan en “ciénagas de datos”.
A medida que las empresas se esfuerzan por estar más impulsadas por los datos es necesario tener una estrategia sólida de lago de datos que facilite la exploración y propicie la innovación. Cuando se conjugan con una estrategia de gobierno de datos apropiada, los Cloud data lakes logran un importante impacto en la accesibilidad y la gestión de datos.
Esto es particularmente cierto cuando los lagos de datos se montan sobre la plataforma Microsoft Azure Data Lake Storage (ADLS), que es un repositorio para el almacenamiento y la ejecución de análisis de datos a gran escala en la Nube. Azure es el único proveedor Cloud que ofrece un servicio de almacenamiento de lago de datos diseñado específicamente para el análisis de big data.
Con un data lake en la nube las organizaciones pueden obtener incorporación, entrega y procesamiento de datos, productividad de desarrollo y flexibilidad de implementación más rápidas para acelerar los análisis procesables, la información y los resultados de negocio. Y así poder lograr accesibilidad y calidad en los datos que brinda al negocio.
¿Tienes dudas sobre cómo implementar tu data lake en la nube?
La IA y el gobierno de datos transforman organizaciones. Descubre casos reales y beneficios que revolucionan la toma de decisiones empresariales.
Descubre por qué las cuestiones relativas a la seguridad informática en las empresas son cuestión de prevención de data loss y data leakage
El Market Intelligence es toda la información que recopilamos, que se relacionan con el mercado, los clientes y la competencia. Conoce cómo lograrla.
