5 mejores prácticas sobre data lakes que realmente funcionan

Anteriormente, las empresas recurrían a almacenes de datos para gestionar, almacenar y tratar los datos que recababan. Pero la llegada de los big data supuso una complicación para estos sistemas, agotó su capacidad e incrementó los costes de almacenamiento. Por este motivo algunas empresas empezaron a trasladar datos a un nuevo tipo de repositorio llamado lago de datos o data lake.

Una estructura de data lake suele ofrecer muchas ventajas en comparación con otros tipos de repositorios de datos, como los almacenes o los data marts, en parte debido a su capacidad para almacenar cualquier tipo de datos: internos, externos, estructurados o no estructurados. Debido a la falta de estructura y la mayor flexibilidad de un data lake, resulta relativamente sencillo realizar cambios en los modelos y consultas del repositorio, además de reconfigurar la estructura en función de los cambios en lasnecesidades del negocio.

Además de las ventajas estructurales, los data lake suelen mejorar la accesibilidad y la democratización de los datos. Si bien los científicos de datos suelen ser los usuarios principales de los data lakes, el repositorio permite que cualquier persona extraiga información de forma eficiente y rápida de los datos de la empresa. Este tipo de accesibilidad permite la exploración iterativa y convierte a los data lakes en el aspirante ideal para encontrar respuestas a problemas menos estructurados y que requieren soluciones flexibles.

¿Qué más podríamos pedirle a un repositorio de datos?

Ahora que ya ha decidido que un data lake es la mejor opción para usted y para su empresa, toca dar los primeros pasos. En este artículo analizaremos algunas mejores prácticas para configurar un data lake y cómo aprovechar las herramientas de integración de datos para garantizar el éxito a largo plazo.

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Cómo empezar a trabajar con data lakes

Para crear un data lake que sustente sus objetivos comerciales, en primer lugar debe responder a unas cuantas preguntas esenciales para identificar sus necesidades como organización:

  • ¿Dónde residen sus datos?
  • ¿De qué tipos de datos dispone?
  • ¿Qué sucede con sus datos?
  • ¿Son datos veraces y seguros?
  • ¿Puede evitar depender de una única tecnología o proveedor?
  • ¿Cómo podrá aprovechar las innovaciones futuras de su sector?

Además de entender el estado actual de sus datos, también tendrá que plantearse quién y cómo tendrá acceso a los mismos, dado que la principal ventaja de los data lakes es la facilidad de acceso a los datos.

Una vez que haya evaluado estos factores y estipulado su estrategia de gestión de datos ideal, estará listo para crear un repositorio de datos que resulte adecuado a sus requisitos actuales y que pueda adaptarse ante futuras necesidades de almacenamiento de datos.

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5 pasos para la migración a un data lake

Con el aumento de las soluciones de gestión y de data lakes, puede parecer tentador adquirir una herramienta lista para su uso y punto. No obstante, para establecer un sistema de almacenamiento y gestión eficiente, deberán aplicarse las mejores prácticas siguientes en el plano estratégico.

1) Adáptese a los volúmenes de datos del mañana

La cantidad de datos a nuestro alcance es ingente y no hace más que crecer. Tendrá que pensar cómo gestionará su data lake sus proyectos de datos actuales, pero también los futuros. Esto significa asegurarse de que cuenta con suficientes desarrolladores, además de los procesos previstos, para gestionar, limpiar y gobernar centenares o miles de nuevas fuentes de datos de forma eficiente y rentable, sin que ello afecte el desempeño.

2) Céntrese en los resultados comerciales

No puede transformar su empresa si no entiende qué es lo más importante para su negocio. Comprender las iniciativas comerciales más esenciales de una organización es la clave para identificar las preguntas, casos prácticos, análisis, datos y los requisitos subyacentes en cuanto a arquitectura y tecnología para su data lake.

3) Amplíe su equipo de datos

La calidad de datos cada vez se está convirtiendo más en una prioridad estratégica para toda la empresa y atañe a personas de distintos departamentos, no tan solo al equipo de informática. Como muchas veces los analistas comerciales hacen lo que pueden porque los datos que les llegan son deficientes, es lógico incorporar a usuarios corporativos en su proceso de calidad de datos. Los analistas comerciales tienen los conocimientos y las competencias especializadas para elegir los datos más adecuados a sus necesidades como empresa, de modo que darles acceso en autoservicio contribuirá a garantizar la consecución de los objetivos primordiales del data lake.

4) Blinde su infraestructura ante cambios futuros

Las necesidades de las empresas cambian constantemente, por lo que es probable que su data lake acabe ejecutándose en otras plataformas. Puesto que los distintos equipos de una misma organización suelen utilizar diferentes proveedores de servicios cloud en función de sus necesidades y recursos, la mayoría de empresas opera en una infraestructura multicloud.

Si es el caso de su organización, tendrá que asegurarse que su infraestructura de datos es capaz de manejarlo todo optando por una estrategia flexible que le permita conservar agilidad a medida que sus elecciones tecnológicas varíen. Un enfoque que habitualmente funciona consiste en aplicar una metodología de bóveda de datos que le dé la flexibilidad de incorporar continuamente nuevos tipos de datos.

5) Cree una estrategia de gobernanza de datos

No espere a que su data lake ya esté creado para pensar en la calidad de sus datos. Contar con una estrategia bien diseñada de gobernanza de datos desde el principio es una práctica fundamental para cualquier proyecto de big data, ya que contribuye a uniformizar y compartir procesos y responsabilidades. Empiece identificando factores comerciales clave para el negocio en los datos que deben controlarse con cuidado y las ventajas que espera obtener. Esta estrategia constituirá la base de su marco de gobernanza de datos.

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Cómo encontrar la mejor herramienta de integración de datos

La transición a un data lake puede ser complicada, pero una herramienta de integración de datos puede contribuir a superar gran parte de los retos que pueden surgir. Al elegir una solución, busque una que se ajuste a todos los pasos de la gestión de datos de una empresa, desde la ingesta al uso compartido de datos. Una herramienta de gestión de datos debería:

  • Conectarse a fuentes de datos ilimitadas y permitirle añadir nuevas fuentes fácilmente
  • Tratar datos en grandes volúmenes y de forma segura
  • Tratar datos por lotes y en tiempo real a cualquier velocidad
  • Incluir machine learning integrado y herramientas de calidad de datos
  • Incluir gobernanza de datos integrada, gestión de metadatos y seguimiento de linaje de datos
  • Ofrecer herramientas en autoservicio accesibles a cualquier perfil, desde usuarios corporativos a científicos de datos especializados
  • Ejecutarse en cualquier cloud o plataforma presencial
  • Incluir opciones y servicios de bóveda de datos integrada

Encontrar una herramienta que cubra todos estos frentes le ayudará no solo a configurar correctamente su data lake sino también a mantenerlo de forma fácil y eficiente de la forma que más beneficie a su empresa.

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Aumento de ingresos de un 11 % para Lenovo gracias a un data lake cloud

Lenovo, uno de los principales fabricantes de ordenadores del mundo, analiza más de 22 000 millones de transacciones de datos estructurados y no estructurados anualmente  con el fin de hacerse una idea de conjunto de cada uno de sus millones de clientes de todo el mundo. Con todos estos datos a su alcance, Lenovo tuvo que hacer frente a una transformación rápida de una retahíla de informaciones de clientes en información comercial real para aplicarla a la creación de nuevos e innovadores productos. Este reto movió a Lenovo a asociarse con Talend para crear un data lake cloud ágil que permitiera realizar análisis predictivos en tiempo real.

Al combinar todos los datos disponibles en un único repositorio, el equipo de analíticas de Lenovo gana acceso a datos de más de 60 fuentes que les permiten seguir reforzando la experiencia que brindan a sus clientes y diferenciar a la empresa de la competencia. He aquí algunos resultados cuantificables atribuidos al proyecto de data lake cloud: incrementar los ingresos por unidad en un 11 %, reducir los costes operativos en más de 1 millón de dólares en un año, más que duplicando a la vez la productividad y rebajando los tiempos de notificación y procesamiento de horas a minutos.

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Muchas otras organizaciones se están dando cuenta de que el salto a un data lake cloud es la decisión más adecuada para aprovechar toda la potencia de sus big data. Ya no es cuestión de pasarse a un data lake o no, sino de elegir la mejor solución para desplegar. Talend Cloud ofrece una plataforma completa para transformar los datos sin tratar en información muy valiosa.

La solución Talend utiliza una metodología contrastada y un enfoque de estándares abiertos que elimina muchos de los obstáculos que se suelen encontrar en despliegues de data lakes. Al reducir la programación manual, se solventan los problemas de portabilidad y mantenimiento. Además, su avanzada plataforma permite automatizar tareas rutinarias para que los desarrolladores puedan centrar sus esfuerzos en un trabajo de mayor valor, como el machine learning.

¿Preparados para una estructura de gestión de datos eficiente? Empiece a crear un data lake que redunde en mejores indicadores de negocio con una prueba gratuita de Talend Cloud Integration.

| Last Updated: octubre 25th, 2019