El universo de herramientas creadas para el manejo y procesamiento de datos aumenta cada vez más, por lo que desarrollar un amplio conocimiento de dicho universo implica disponer de una gran disciplina y estudio.
Dentro de ellos se encuentra los Data Lakes, por ello, comprender las características de este es fundamental para el análisis de datos, ya que es muy necesario dentro del Big Data. En este post, te presentamos cuáles son los conceptos base de los Data Lakes para conocerlos mejor.
Flexibility
Debes brindar un acceso a los datos con herramientas propias de cada usuario. Así, el usuario debe ser capaz y tener las alternativas para analizar datos de cualquier formato.
Hay que intentar siempre priorizar esta flexibilidad, incluso si no puedes automatizarla.
Findability
Al haber muchos datos necesitas asegurarte de que los usuarios puedan encontrar la información rápidamente. De manera que debes valorar cómo de fácil y rápido es encontrar los documentos o los datos que necesita el usuario.
No podrás permitir que el usuario no entienda dónde tiene que dejar un archivo para que se procese o que nunca encuentre los datos buscados, ya que también deberás contar con cierta privacidad de los datos. Es decir, el acceso a la información estará mediada por determinas herramientas de seguridad.
La gestión automatizada de metadatos
Este factor se establece como una de las características de Data Lakes más destacables, puesto que este sistema de gestión automatizada permite que las actualizaciones de los metadatos se realicen de manera continua y programada.
El nombre de Data Lake hace referencia a la flexibilidad, acceso compartido y manejo en tiempo real de un gran volumen de datos entre diferentes usuarios que se benefician o trabajan con dichos datos. Además, esto te ahorrará tiempo y trabajo durante la gestión de metadatos.
Analítica de datos como Servicio (DAaaS)
La Analítica de datos como Servicio (DAaaS) es un software que consta y ofrece un catálogo de múltiples servicios para la configuración de un análisis de data. Dentro de estos servicios se incluyen la incorporación de datos, limpieza de datos, transformación de datos, datapedias o bibliotecas de herramientas analíticas, entre muchos otros.
Un Data Analytics Service provee un servicio determinado según el cliente a quien va dirigido. De manera que estructura una serie de procedimientos, como el seguimiento de sitio web, una base de artículos, una máquina en Computer Gym o en un Raspberry que envía un correo diario, etc.
La interacción de los usuarios con los datos
Uno de los conceptos base de los datos es la interacción de los usuarios con los datos, ya que Data Lake es un repositorio con acceso flexible y remoto. Los usuarios interesados en la información podrán acceder a esta desde diferentes partes y comprender la gestión de datos que van realizando. De esta manera, se otorga a un grupo de trabajo o empresa la posibilidad de implementarlo como una estrategia empresarial que logre una mejora en la toma de decisiones y las rutas de acción.
Por medio de este post, te hemos expuesto cuáles son los conceptos clave de los Data Lakes de una manera muy sencilla y breve, sin embargo, estos conocimientos son demasiado básicos en comparación con el amplio desarrollo del Big Data. ¡Hay muchísimo más por aprender!
Por ello, en KeepCoding te ofrecemos nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Gracias a este bootcamp, podrás llevar los Data Lakes a la práctica y conocerás muchas más herramientas desde nuestra propia metodología basada en hands on, que combina teoría y práctica. Además, tendrás acceso a todos los webinars, cursos y materiales extra de nuestra plataforma.
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