Cómo desarrollar un lago de datos preparado para el futuro 10 veces más rápido

Un lago de datos es un tipo de almacenamiento de datos que permite acumular grandes cantidades de datos en su formato nativo y sin procesar.

Los lagos de datos almacenan datos sin procesar y sin estructurar, por lo que las personas pueden acceder rápida y fácilmente a todos los datos de una organización, independientemente de su fuente o formato.

La flexibilidad de los lagos de datos los hace especialmente adecuados para explorar conjuntos de Big Data.

Los lagos de datos pueden utilizarse para dar soporte a diversas aplicaciones basadas en datos, como la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo.

Los lagos de datos pueden ofrecer ventajas significativas a las organizaciones que buscan sacar el máximo partido de sus datos.

Un lago de datos puede crearse en las propias instalaciones, en la nube o de forma híbrida. Es una solución ampliable que puede ajustarse fácilmente para adaptarse a las necesidades cambiantes en materia de datos.

Mayor eficiencia y productividad

Los lagos de datos facilitan a las organizaciones el acceso a los datos y su utilización. En el pasado, los datos solían estar aislados en diferentes departamentos o almacenes de datos, lo que dificultaba la obtención de una visión integral del negocio. Con un lago de datos, todos los datos están centralizados y cualquier persona de la organización puede acceder a ellos fácilmente.

Ahorro de costes

Los lagos de datos pueden ayudar a las organizaciones a ahorrar dinero al evitar la necesidad de adquirir costosas soluciones de almacén de datos. Además, los lagos de datos suelen implementarse en hardware básico, lo que reduce aún más los costes.

Mejora de la toma de decisiones

Con todos los datos en un solo lugar, las organizaciones pueden tomar decisiones mejor informadas. Los lagos de datos permiten analizar rápidamente grandes conjuntos de datos e identificar tendencias que de otro modo serían difíciles de detectar.

Mayor agilidad

Los lagos de datos mejoran la agilidad organizativa al permitir a las empresas adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado. También facilitan la experimentación con nuevas iniciativas basadas en datos sin tener que pasar por un largo proceso de aprobación.

Más información útil

Los lagos de datos permiten obtener información útil que, de lo contrario, quedaría oculta en conjuntos de datos aislados. Al reunir datos de distintas fuentes, las empresas pueden generar nueva información útil para mejorar productos y servicios o crear nuevas fuentes de ingresos.

UNA PESADILLA TÉCNICA

Aunque los lagos de datos ofrecen muchas ventajas, también tienen una serie de inconvenientes.

Uno de esos inconvenientes es la necesidad de que los ingenieros de datos cualificados codifiquen a mano las canalizaciones de datos para poder extraer información útil de los datos. El lago de datos moderno es un concepto poco preciso, por lo que cada lago se crea de forma diferente. Y, para desarrollar uno, su equipo de datos tendrá que dominar una amplia variedad de tecnologías. ¿Tiene su equipo conocimientos de R, Python, Hive, NoSQL o Parquet? ¿Y de Hadoop, Sqoop, Pig, Kafka, Scala o Avro? Esta es solo una pequeña lista de los conjuntos de habilidades tecnológicas que necesitaría contratar o adquirir para empezar siquiera a planificar un lago de datos.

cómo-trabajamos

Pero, supongamos que forma a su equipo, contrata a unos cuantos especialistas y a algunos consultores y alguien desarrolla esta estructura. Luego viene la siguiente fase: el mantenimiento. Si los datos cambian o necesitan actualizarse, el ingeniero de datos puede tener que retroceder y realizar cambios en la canalización, lo que puede resultar difícil y llevar mucho tiempo, especialmente si se ha escrito código personalizado, pero el desarrollador original ya no está disponible.

LAS FUENTES DE DATOS NO DEJAN DE RENOVARSE, CRECER Y CAMBIAR

Por lo tanto, no solo debe tener en cuenta sus datos actuales, sino también la velocidad a la que crecen o cambian. Estos son algunos ejemplos de lo que muy probablemente ocurrirá con los datos de sus fuentes de datos:

Nuevas tablas/campos que se añaden

Cambio de nombre de tablas/campos

Tablas/Campos eliminados

Cambios de tipo de datos/estructura

Cambio/Actualización de fuentes de datos

Nuevas fuentes de datos añadidas

Es evidente que esto sobrecarga sus escasos y costosos recursos cuando necesitan programar y rediseñar canalizaciones frágiles, ajustar las llamadas a la API y actualizar los conectores constantemente. Esto hace que a los ingenieros de datos les resulte casi imposible seguir el ritmo si se opta por hacerlo manualmente.

¿DESEA TECNOLOGÍA O UNA SOLUCIÓN?

Antes de empezar a desarrollar su lago de datos debe preguntarse si desea tecnología o una solución. Desarrollar el lago de datos no consiste en “este modelo frente a aquel otro” o “qué tecnología es mejor”. Se trata de identificar qué problema empresarial intenta resolver con el lago de datos y, a continuación, ofrecer la solución para ello lo más rápido posible y de la forma más preparada para el futuro. Parte de priorizar el progreso frente a la perfección consiste en utilizar una metodología que fomente este tipo de comportamiento. La primera consideración debería ser si desea reinventar continuamente la rueda usted mismo o si quiere que la automatización trabaje por usted.

LA AUTOMATIZACIÓN ES LA CLAVE

Como hemos establecido, los lagos de datos se crean tradicionalmente mediante un proceso de codificación manual, que puede llevar mucho tiempo y resultar caro. Sin embargo, ahora los lagos de datos pueden desarrollarse utilizando herramientas automatizadas de integración de datos. Una herramienta de integración de datos automatizada le permitirá conectarse rápida y fácilmente a cualquier fuente de datos, sin necesidad de codificación manual. Esto significa que los ingenieros de datos pueden centrarse en tareas más importantes, como el modelado y el análisis de datos.

Además, las herramientas de integración de datos como TimeXtender pueden detectar automáticamente los cambios en las fuentes de datos y realizar los cambios necesarios en las canalizaciones de datos sin necesidad de intervención humana. Esto significa que los lagos de datos pueden crearse 10 veces más rápido y están más preparados para el futuro, ya que pueden adaptarse fácilmente a los cambios en las fuentes de datos.

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CÓMO TIMEXTENDER PERMITE A LOS EQUIPOS DE DATOS DESARROLLAR LAGOS DE DATOS PREPARADOS PARA EL FUTURO 10 VECES MÁS RÁPIDO

TimeXtender resuelve los problemas mencionados mediante la automatización. El Intercambio de datos operacionales (ODX) de TimeXtender puede sincronizarse automáticamente con sus fuentes de datos. TimeXtender sincronizará automáticamente la estructura de la fuente con los metadatos almacenados en el repositorio ODX.

Una vez que TimeXtender detecte un cambio en la estructura de sus datos, hará lo siguiente automáticamente:

Crear una nueva versión basada en la estructura nueva o modificada de la tabla específica en el lago de datos

Iniciar una carga completa para la tabla específica para reponer los datos si procede

Iniciar una carga completa para la tabla específica en el almacén de datos para propagar el cambio integral en su patrimonio de datos

Cambiar automáticamente a carga incremental, si está disponible

TimeXtender utiliza la última versión de sus datos de forma automática

El servidor ODX de TimeXtender crea varias versiones de sus datos de origen. Esto puede iniciarse por un cambio detectado en la estructura de los datos o por la opción de almacenar cada transferencia programada como una nueva versión. Esto supone un gran beneficio para la empresa, ya que ahora se creará automáticamente una copia de seguridad y un historial que pueden utilizarse para la recuperación o para disponer de versiones más antiguas de los datos (estructura).

Con la automatización de TimeXtender es posible configurar y programar una tarea de gestión del almacenamiento para eliminar y gestionar las versiones antiguas de los datos con el fin de liberar almacenamiento en el lago de datos. Este proceso de archivo se basa en un almacenamiento económico y se integra perfectamente en el concepto de lago de datos.

El ODX de TimeXtender también puede mover automáticamente las versiones antiguas del lago de datos del almacenamiento de acceso frecuente al almacenamiento de acceso no frecuente para ahorrar costes. ¡Y todo ello sin necesidad de intervención manual!

TimeXtender hace que resulte superfácil crear y mantener conexiones con cientos de tipos de fuentes de datos diferentes. Utilizando el “Asistente de fuentes de datos”, los usuarios pueden elegir entre más de 260 conectores de fuentes de datos, introducir sus credenciales y comenzar la sincronización inmediatamente. En comparación con los 90 conectores diferentes de Azure Data Factory, el procedimiento de TimeXtender facilita enormemente la conexión y el mantenimiento de sus conexiones.

TimeXtender también le proporciona un análisis visual del linaje de datos y del impacto para que pueda rastrear dónde se están utilizando los datos en todo el patrimonio de datos.

Los lagos de datos pueden desarrollarse de forma fácil y rápida utilizando herramientas automatizadas de integración de datos como TimeXtender

TimeXtender también ofrece otras ventajas, como la capacidad de conectarse automáticamente a cualquier fuente de datos, crear una documentación completa del lago de datos y realizar un seguimiento del linaje de los datos. Esto significa que los ingenieros de datos pueden liberarse de estas tediosas tareas manuales y centrarse en otras más importantes, como el modelado y el análisis de datos.

Si busca una herramienta de integración de datos que le ayude a desarrollar un lago de datos preparado para el futuro 10 veces más rápido, TimeXtender es la solución que necesita.

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¿Qué es un lago de datos?

LAS 5 PRINCIPALES VENTAJAS DE UN LAGO DE DATOS

Los lagos de datos ofrecen muchas ventajas, entre las que destacan: