Según BusinessWire, el 90% de las empresas coinciden en que para tener éxito deben basar sus decisiones en datos. Con esto buscan mejorar la rentabilidad, descubrir nuevas oportunidades, detectar posibles problemas, acelerar la innovación y mejorar las experiencias de sus clientes. De aquí surge la creciente necesidad de un acceso rápido a datos confiables.

¿Cómo lograrlo?

Conseguir un acceso ágil a datos críticos no es algo trivial. Existen muchos desafíos que deben superarse. El volumen de datos crece cada vez más y de forma variable, lo que hace que el desafío crezca de forma exponencial. A medida que las empresas incrementan el ritmo de sus negocios y aumenta la cantidad de datos provenientes del Internet de las cosas, se encuentran con nuevas dificultades para capturar y procesar big data en tiempo real.

Desde una perspectiva de TI, cuanto más complejos sean los datos, mayor será el riesgo de que sean incompletos, inconsistentes, inexactos, inseguros e incompatibles con controles internos y regulaciones externas. Esto, a su vez, dificulta el negocio. Sin enfoques rápidos, flexibles y sistemáticos para la gestión de datos, las organizaciones corren el riesgo de comprometer la velocidad con que entregan los datos, así como la calidad de los mismos. Y, en última instancia, debido al riesgo real de incumplimientos de seguridad de datos, la credibilidad de la organización estará en juego.

Para minimizar los riesgos y maximizar los beneficios de los datos, lo ideal es un enfoque sistemático basado en data lakes para poder aportar rápidamente más valor al big data sin incrementar el riesgo.

4 beneficios clave del Data Lake en la nube

1- Listo para la nube desde el primer día

Los productos de gestión de datos más populares, como los de Informatica, están certificados para funcionar no sólo en todas las distribuciones Hadoop locales más conocidas, sino también para el despliegue fuera de las instalaciones.

Gracias a la conectividad inmediata a las bases de datos en la nube en la nube, los almacenes y las aplicaciones en la nube, se puede transformar prácticamente cualquier información en activos de datos de confianza en cualquier lugar.

2- Integración más rápida y sencilla de fuentes de datos

Los especialistas en gestión de datos maximizan el valor de sus inversiones en Hadoop cuantos más datos logren integrar. Por ejemplo, una biblioteca con cientos de conectores pre-construidos, el procesamiento de secuencias simplificado por encima tanto de motores de código abierto y propietario, así como la conectividad inmediata a las bases de datos, almacenes y aplicaciones. Todo esto permite integrar casi cualquier dato en cualquier lugar.

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3- Data quality colaborativo, mastering y gobernabilidad con autoservicio y machine learning

TI puede garantizar el cumplimiento de los controles internos y las regulaciones externas, al mismo tiempo que faculta a la empresa para participar en la calidad de datos y data governance. El descubrimiento de datos basado en el machine learning permite encontrar nuevos datos y relaciones que serían desafiantes y requerirían mucho tiempo para integrarse y coincidir manualmente.

4- Entrega de datos sin riesgo

Al ser un enfoque centrado en el riesgo para proteger el big data, se clasifican automáticamente los datos confidenciales y se detecta de forma proactiva las amenazas de acceso o de proliferación de datos no autorizados. Basándose en las evaluaciones, los datos pueden protegerse para obtener acceso seguro a información contextual.

La creciente confianza en los datos a la hora de tomar las decisiones más críticas de negocio hace que el trabajo del departamento de TI de garantizar que estos datos sean precisos, confiables y de rápido acceso, sea cada vez más crucial.

¿Está tu organización considerando implementar o migrar un Data Lake a la nube?