7 soluciones de lago de datos para 2025

Explore las 7 soluciones de lago de datos que definirán la gestión de datos en 2025. Descubra las ventajas, los aspectos esenciales de seguridad, los enfoques basados en la nube y los consejos prácticos para una implementación eficaz del lago de datos.

Hoy en día, los datos se han convertido en un factor decisivo en el entorno empresarial, cambiando todo, desde el análisis avanzado hasta la toma de decisiones en tiempo real. En la búsqueda de soluciones para gestionar fuentes de datos masivas y dispares, las soluciones de lago de datos se han convertido en una piedra angular de las arquitecturas de información actuales. De hecho, solo en los primeros cuatro meses de 2024, 35 000 millones de registros se vieron expuestos a violaciones de datos, lo que justifica la implementación de medidas de seguridad de datos más estrictas, como los lagos de datos de ciberseguridad. medidas como los lagos de datos de ciberseguridad. Los lagos de datos son muy diferentes de las rígidas estructuras de los almacenes de datos tradicionales, ya que permiten la ingestión y el procesamiento de datos en múltiples formatos.

Esta flexibilidad abre oportunidades innovadoras, pero también plantea retos en las áreas de gobernanza, rendimiento y seguridad del lago de datos. Sin embargo, muchas empresas tienen dificultades para gestionar la complejidad de la migración a un lago de datos basado en la nube, mantener la rentabilidad y mantener controles estrictos para lograr el cumplimiento normativo. También ha habido estrategias que tienden puentes entre los enfoques del lago de datos y el almacén de datos. Dada la continua evolución del panorama de los datos, es importante que las empresas determinen la plataforma de lago de datos adecuada que se ajuste a sus necesidades de rendimiento, escalabilidad y seguridad.

En este artículo, exploraremos el concepto de lago de datos, cuáles son sus principales ventajas y por qué las organizaciones actuales están recurriendo a soluciones de lago de datos. En este artículo, destacaremos las siete tecnologías principales que dominarán los entornos de lago de datos en 2025, sus características más destacadas y cómo resuelven los retos actuales en materia de datos. Exploraremos cómo cada solución aborda la ingestión, la transformación, la gobernanza y el análisis avanzado, incluida la integración con los almacenes de datos y las arquitecturas de streaming existentes. Por último, repasaremos los criterios de selección clave y las mejores prácticas para elegir la plataforma adecuada.

¿Qué es un lago de datos?

Un lago de datos es un repositorio centralizado en una ubicación centralizada que se utiliza para almacenar grandes cantidades de datos sin procesar en su formato original procedentes de una amplia variedad de fuentes (como bases de datos operativas, sensores IoT, flujos de clics y documentos no estructurados). Los lagos de datos no necesitan un esquema previo, lo que los diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales o de las soluciones de lago de datos y almacén de datos. Por el contrario, los datos permanecen intactos y la estructura solo se aplica bajo demanda (el enfoque "esquema en lectura"). Esto proporciona flexibilidad a los científicos de datos, analistas y desarrolladores para extraer información sin estar sujetos a restricciones estrictas.

Las investigaciones prevén un crecimiento anual de los datos del 28 %, lo que impulsa el uso de nuevas tecnologías para gestionar este crecimiento. En este panorama, los lagos de datos se han convertido en una solución esencial, un entorno independiente del proveedor para almacenar grandes cantidades de datos. Los lagos de datos proporcionan una forma de unificar los datos de diferentes canales, pero su enfoque de "almacenarlo todo" puede crear pantanos de datos o activos mal gestionados. Sin un marco sólido para la clasificación, el linaje y la seguridad de los datos, los lagos se vuelven rápidamente caóticos, lo que dificulta el cumplimiento normativo y el análisis avanzado.

Por eso, las soluciones modernas de lagos de datos se centran en la gobernanza, la capacidad de descubrimiento y la automatización para mantener los datos procesables y fiables.

Necesidad de soluciones de lago de datos

Las organizaciones adoptan soluciones de lago de datos por muchas razones, todas ellas relacionadas con la necesidad de proporcionar análisis flexibles y de gran volumen. A continuación se enumeran los factores clave que impulsan a las empresas modernas a crear o modernizar sus arquitecturas de lago de datos:

1. Aumento del volumen y la variedad de datos: Las empresas generan ahora una cantidad sin precedentes de datos estructurados y no estructurados procedentes de redes sociales, aplicaciones móviles, sensores IoT y API de socios. Estas cargas no son lo suficientemente escalables y flexibles para los sistemas de bases de datos tradicionales. Un lago de datos de alta capacidad basado en la nube es un método rentable de almacenar datos para su análisis futuro.
2. Análisis bajo demanda y aprendizaje automático: Los analistas y científicos de datos quieren disponer rápidamente de los datos sin procesar, sin tener que esperar a los procesos ETL. El entorno flexible del lago fomenta la experimentación y el análisis avanzado, como el modelado predictivo, al permitir a los equipos consultar y transformar los datos según sea necesario. Los lagos de datos, junto con los marcos avanzados de aprendizaje automático, pueden impulsar la obtención de información en tiempo real, así como mejorar la toma de decisiones.
3. Seguridad y gobernanza de los lagos de datos: Los lagos de datos almacenan datos masivos y variados y, como resultado, existe una necesidad urgente de seguridad de los lagos de datos , como la gestión de identidades y accesos (IAM), el cifrado y la auditoría. Las nuevas soluciones incluyen controles precisos para cumplir con las normativas GDPR y CCPA, algo de lo que carecían las primeras iniciativas de lagos de datos.
4. Eficiencia operativa: La consolidación de los datos en un único repositorio elimina los silos y, a medida que más unidades de negocio demandan información basada en datos, los equipos pueden reducir la duplicación en múltiples sistemas especializados para minimizar los gastos generales. Además, se pueden realizar transformaciones avanzadas, como la limpieza, la normalización o el enriquecimiento de datos con fuentes externas, en un único lugar de control.

7 soluciones de lago de datos en 2025

Las plataformas modernas de lago de datos están diseñadas para ingestar, almacenar, transformar y proteger grandes cantidades de datos, y proporcionan capacidades como la automatización, la gobernanza y el análisis en tiempo real.

En esta sección, revisaremos siete soluciones líderes de lago de datos con fortalezas distintas para satisfacer las diferentes necesidades de una empresa.

SentinelOne

SentinelOne Singularity Data Lake es una plataforma unificada impulsada por IA para transformar datos sin procesar en inteligencia procesable. Centraliza la ingesta de datos de fuentes dispares, lo que permite la investigación en tiempo real, la detección de amenazas y la respuesta automatizada. SentinelOne Data Lake elimina los silos de datos y simplifica el análisis, lo que permite a las empresas mejorar el rendimiento de la seguridad al tiempo que mantienen una visibilidad y un control totales de sus datos.

Descripción general de la plataforma

1. Análisis basado en IA: Singularity™ Data Lake utiliza algoritmos avanzados de IA para encontrar patrones, detectar anomalías y predecir amenazas futuras antes de que se conviertan en amenazas reales. Permite a la organización analizar enormes conjuntos de datos en tiempo real para responder de forma proactiva a los riesgos emergentes. La plataforma correlaciona eventos, proporciona información útil y simplifica las investigaciones complejas. El análisis automatizado permite a los equipos dedicar menos tiempo al análisis manual y más tiempo a iniciativas estratégicas.
2. Ingestión de datos unificada: Funciona sin esfuerzo con fuentes propias y de terceros, sin dejar ningún dato crítico sin contabilizar. La incorporación de datos se optimiza con conectores preintegrados y se reduce el tiempo de amortización. Consolida datos de múltiples entornos, incluidos la nube, las instalaciones locales e híbridos, en una única ubicación accesible. Esto rompe los silos de datos y ofrece a las organizaciones la capacidad de ver el panorama completo de su entorno operativo.
3. Cumplimiento de OCSF: Los datos ingestados se normalizan y estructuran dentro de Singularity™ Data Lake utilizando el Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF). La estandarización garantiza su compatibilidad y facilita su integración en otras herramientas y sistemas de ciberseguridad. La coherencia en la forma en que se procesan y analizan los datos proporciona a los equipos de seguridad un entorno menos complejo en el que trabajar. La plataforma permite una toma de decisiones más rápida y una mejor interoperabilidad en todo el ecosistema de seguridad al alinearse con OCSF.

Características:

1. Ingestión completa: Combina datos de cualquier fuente y nunca pierde ninguna información crítica.
2. Análisis asistido por IA: ofrece información detallada sobre amenazas, comportamientos y rendimiento mediante el aprendizaje automático.
3. Respuesta en tiempo real: permite la rápida eliminación de amenazas con información basada en el contexto.
4. Visibilidad en toda la empresa: rompe los silos de datos para una supervisión holística de la nube, los puntos finales y otros dominios.
5. Optimización del rendimiento: Supervisa los análisis y se adapta sin esfuerzo a las necesidades de la empresa.

Problemas fundamentales que elimina SentinelOne

1. Duplicación de datos: elimina las copias de datos redundantes para garantizar un almacenamiento y una recuperación eficientes.
2. Vistas de seguridad fragmentadas: Centraliza los conjuntos de datos para proporcionar una vista unificada del panorama de amenazas de la empresa.
3. Tiempos de investigación prolongados: Los flujos de trabajo automatizados y los análisis basados en inteligencia artificial aceleran el tiempo medio de respuesta.
4. Retención limitada de registros: Ofrece almacenamiento seguro a largo plazo de datos críticos para la misión.
5. Procesos manuales: Las reglas automatizadas personalizables y las correlaciones de alertas reducen los gastos generales operativos.

Testimonios

“Llevo unos meses utilizando SentinelOne Singularity y me ha impresionado mucho, especialmente su seguridad basada en inteligencia artificial, que detecta y responde automáticamente a las amenazas en tiempo real. La plataforma es fácil de gestionar y maneja de manera eficiente las amenazas y el malware.” – SEGURIDAD INFORMÁTICA & GESTIÓN DE RIESGOS

Encuentre valoraciones y opiniones de usuarios sobre SentinelOne Singularity™ Data Lake en Gartner Peer Insights y PeerSpot.

Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC)

Informatica IDMC es una plataforma que abarca la ingestión, la transformación, la gobernanza y el análisis. La arquitectura permite a las organizaciones crear canalizaciones, imponer la calidad de los datos y rastrear el linaje a lo largo de toda la canalización. IDMC cuenta con conectores integrados que ayudan a crear sinergias entre un lago de datos y un entorno de almacén de datos.

Características:

1. Catálogo de datos impulsado por IA: los nuevos conjuntos de datos se detectan automáticamente y se les asignan metadatos y registros de linaje.
2. Servicios de calidad de datos: garantiza la coherencia del formato, la deduplicación y la validación.
3. Ingestión de alta velocidad: Sistemas locales, aplicaciones SaaS o fuentes de IoT que pueden cargar cargas masivas o en streaming.
4. Gobernanza segura: La solución incluye controles de acceso basados en roles, cifrado y módulos de cumplimiento.

Descubra lo que opinan los usuarios sobre Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC) en Peerspot.

Palantir Foundry

Palantir Foundry puede implementar análisis en clientes gubernamentales y empresariales. Foundry admite el análisis colaborativo entre departamentos al tratar los datos como objetos dentro de una ontología. Proporciona a los profesionales de los datos una capa semántica que les ayuda a comprender las relaciones.

Su control de acceso también refuerza la seguridad del lago de datos, ya que solo permite el acceso a datos confidenciales al personal autorizado.

Características:

1. Modelo de datos basado en ontologías: Asigna entidades y relaciones del mundo real a datos sin procesar.
2. Herramientas de colaboración: Los conjuntos de datos pueden ser manipulados por varios equipos con control total de versiones.
3. Canales de alto rendimiento: Se escala horizontalmente para gestionar grandes ingestas multiformato.
4. Gobernanza granular: La clasificación de datos para el cumplimiento normativo está interrelacionada con la gestión de identidades.

Lea valoraciones e información auténticas sobre Palantir Foundry en Peerspot.

SAP HANA

SAP HANA ofrece procesamiento en memoria y análisis en tiempo real entre cargas de trabajo operativas y analíticas. Para los lagos de datos, HANA utiliza su almacén columnar para procesar datos no estructurados y transacciones SAP ERP tradicionales. Realiza análisis de datos en tiempo real y es capaz de almacenar registros sin transformar.

Es compatible con la planificación de recursos empresariales, la gestión de la cadena de suministro y otros sistemas de misión crítica a través de su ecosistema.

Características:

1. Motor columnar en memoria: Admite consultas en menos de un segundo en grandes volúmenes de datos.
2. Funciones predictivas y de aprendizaje automático nativas: Incluye algoritmos avanzados para la ciencia de datos en tiempo real.
3. OLTP/OLAP híbrido: Transmite cargas de trabajo transaccionales y análisis en un solo entorno.
4. Integración con aplicaciones SAP: Integración con aplicaciones como Concur, SuccessFactors y otras que se incorporan de forma nativa con S/4HANA.

Obtenga valiosas perspectivas de los usuarios sobre SAP HANA a través de Peerspot.

Azure Data Factory

Azure Data Factory es un servicio de integración de datos totalmente gestionado de Microsoft que coordina el movimiento de datos desde diversas fuentes a un lago de datos basado en la nube. El mapeo de flujos de datos proporciona un entorno sin código, pero se pueden realizar transformaciones personalizadas a través de cuadernos o scripts. Data Factory puede alimentar canalizaciones de análisis con datos en tiempo real o programados, junto con Azure Data Lake Storage o Synapse Analytics.

Características:

1. Canales personalizables: una interfaz de arrastrar y soltar para diseñar flujos ETL/ELT.
2. Amplio ecosistema de conectores: Compatible con bases de datos SQL, aplicaciones SaaS, fuentes de big data y mucho más.
3. Entorno Spark escalable: Potencia los trabajos con escalado dinámico de computación.
4. Desencadenadores basados en eventos: Ingesta al llegar un archivo o al producirse eventos empresariales específicos.

Descubra cómo los usuarios valoran y opinan sobre Azure Data Factory en Peerspot.

Matillion ETL

Matillion ETL está diseñado para facilitar las transformaciones de datos a gran escala. Matillion simplifica la creación de canalizaciones ETL para almacenes en la nube o lagos de datos gracias a su interfaz de usuario intuitiva. Los usuarios pueden definir visualmente los flujos de trabajo, desde la ingestión inicial hasta las transformaciones avanzadas. Acelera los plazos de los proyectos para las empresas medianas que no cuentan con un equipo dedicado a la ingeniería de datos, pero que aún así requieren un manejo robusto y de gran volumen.

Características:

1. Tareas de transformación gráfica: Simplifica la creación de flujos de trabajo de datos complejos, desde la ingestión hasta las fusiones.&
2. Implementación en las principales nubes: integraciones nativas con los servicios de datos de AWS, Azure y GCP.
3. Amplia gama de conectores: Incluye CRM, ERP y herramientas de marketing para una mejor conectividad.
4. Huella ligera: Matillion es una herramienta nativa de la nube que se adapta a los picos de uso.

Descubra las experiencias de primera mano de los usuarios con Matillion ETL en Peerspot.

StreamSets

StreamSets proporciona una plataforma basada en DataOps para la ingestión y transformación continua de datos con evolución de esquemas y capacidades de streaming en tiempo real. Sus canalizaciones se adaptan a los datos de diferentes fuentes, evitando que el proceso de ingestión se interrumpa cuando aparecen nuevos campos o formatos. StreamSets también puede unificar trabajos por lotes y de streaming y alimentar un lago de datos y un almacén de datos al mismo tiempo.

Características:

1. Gestión de desviaciones de esquemas: Gestiona campos o estructuras de datos inesperados sobre la marcha.
2. Supervisión en tiempo real: Paneles de control del rendimiento y la tasa de errores de la canalización.
3. Implementación en múltiples entornos: Admite entornos híbridos y multinube, que abarcan sistemas locales y aplicaciones SaaS.
4. Comprobaciones de integridad de datos: garantiza la coherencia de los datos mediante sumas de comprobación, control de versiones y alertas sobre anomalías.

Consulte opiniones reales sobre StreamSets en Peerspot.

¿Cómo elegir la solución ideal para un lago de datos?

A la hora de elegir la plataforma de lago de datos adecuada plataforma de lago de datos, hay que sopesar cuidadosamente el rendimiento, la seguridad, la integración y el coste. En la siguiente sección se tratan siete aspectos que hay que tener en cuenta, desde examinar el ecosistema actual hasta pensar en la gobernanza, para poder diseñar una arquitectura que aproveche el poder de las soluciones de lago de datos sin verse envuelto en la proliferación de datos.

1. Evalúe la compatibilidad del ecosistema existente: Compruebe cómo funciona la solución de lago de datos con sus proveedores de nube existentes, así como con las bases de datos locales, las herramientas de BI y los almacenes de datos. Esta incompatibilidad puede dar lugar a costosas reingenierías o dificultar los flujos de trabajo de análisis. Lo ideal es que la plataforma elegida cuente con conectores plug and play y API abiertas. Las pruebas de concepto exhaustivas confirman la fluidez de los flujos de datos y la mínima interrupción.
2. Priorizar la seguridad del lago de datos: Las medidas de seguridad de los lagos de datos no son negociables, dado que estos suelen almacenar información personal sensible, registros financieros o propiedad intelectual. En su lugar, busque soluciones que cifren los datos en reposo y en tránsito, utilicen el acceso basado en la identidad y registren la actividad de los usuarios para su auditoría. Algunos proveedores han añadido a la mezcla la detección avanzada de anomalías, que señala las lecturas o escrituras sospechosas. Si el cumplimiento normativo es fundamental (por ejemplo, el RGPD o la HIPAA), asegúrese de que la plataforma esté certificada para los requisitos de cumplimiento.
3. Evaluación de la escalabilidad y el rendimiento: Las herramientas menos potentes pueden atascarse con volúmenes masivos y una alta concurrencia. Asegúrese de que la solución admite clústeres de computación distribuidos, capas de almacenamiento en caché o motores en memoria para gestionar rápidamente consultas de gran tamaño. Evalúe las capacidades de escalado automático si tiene cargas de trabajo irregulares (es decir, picos diarios de ingestión). Con pruebas de rendimiento comparativas para sus tamaños de datos, puede mantener estables sus SLA.
4. Automatización en la incorporación y transformación de datos: La agilidad se ve obstaculizada por los procesos manuales. El descubrimiento automatizado de metadatos, la inferencia de esquemas o los procesos de transformación están disponibles en plataformas que permiten a los equipos de datos centrarse en tareas de valor añadido en lugar de en el trabajo rutinario. Los marcos para ETL/ELT que se ocupan de la variación de formatos reducen la fricción al añadir nuevas fuentes. Las partes interesadas con menos conocimientos técnicos encuentran especialmente útiles el diseño basado en GUI o las canalizaciones basadas en plantillas.
5. Compruebe la gestión de metadatos y el linaje de los datos: Se requiere un linaje completo para una gobernanza eficaz, desde su origen y transformaciones hasta cada registro. El temido "pantano de datos" se evita mediante herramientas que catalogan automáticamente los nuevos conjuntos de datos. También hace que la información sea más fácil de encontrar, de modo que los analistas pueden encontrar lo que necesitan, donde lo necesitan, más rápidamente. Para cumplir con la normativa, normalmente se requiere un seguimiento del linaje para mostrar cómo se recopilaron, procesaron y utilizaron los datos.
6. Evaluar las estructuras de costes: Las soluciones de lago de datos pueden cobrar en función del almacenamiento, el uso de la computación o los eventos de ingestión. Algunas simplemente lo agrupan todo en una tarifa por nodo o por instancia. Si sus volúmenes de datos crecen rápidamente, no querrá verse envuelto en gastos descontrolados. Para cargas de trabajo variables, algunas organizaciones prefieren precios de pago por uso, mientras que otras eligen descuentos por uso comprometido para estabilizar el presupuesto.
7. Busque flexibilidad híbrida y multicloud: La mayoría de las aplicaciones empresariales se ejecutan en múltiples nubes y/o en las instalaciones. La distribución geográfica, la conmutación por error y la optimización de costes se consiguen con soluciones híbridas que abarcan múltiples proveedores. Además, compruebe si la herramienta puede replicar o federar datos entre AWS, Azure, GCP o su centro de datos. Eso garantiza la resiliencia y mitiga la dependencia de un proveedor, al tiempo que proporciona una gobernanza centralizada.

Conclusión

Al final, hemos aprendido cómo los lagos de datos ocupan el centro de la gestión moderna de datos, combinando la ingesta de datos sin procesar, el almacenamiento de gran volumen, el análisis flexible y las transformaciones avanzadas en un único dominio. Las soluciones de lago de datos le permiten incorporar datos de IoT en streaming a sus lagos de datos o unificar los datos aislados de los departamentos, lo que abre nuevas oportunidades para obtener información e innovación. Pero todo esto solo es posible si la arquitectura se ajusta a los objetivos empresariales y se resuelven cuestiones como la seguridad del lago de datos, la gobernanza de los metadatos y la optimización de los costes.

Hemos visto que cada una de las siete plataformas presentadas tiene su propio conjunto de características, desde el enfoque en la seguridad hasta el modelado basado en ontologías. Para tomar una decisión informada, una empresa debe probar casos de uso del mundo real, examinar la integración con el ecosistema existente y asegurarse de que el soporte operativo sea sólido. Si se hace correctamente, un lago de datos puede convertirse en un activo estratégico, que permita avances en el aprendizaje automático, decisiones basadas en datos y una ventaja competitiva a largo plazo en un mundo rico en datos.

Con SentinelOne Singularity Data Lake, puede capacitar a su empresa para adelantarse a las amenazas, al tiempo que mantiene una visibilidad y un control completos. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para obtener más información o programar una demostración personalizada.

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FAQs

¿Qué es un lago de datos y en qué se diferencia de un almacén de datos?

Un lago de datos es un repositorio que almacena datos sin procesar en su formato nativo, mientras que un almacén de datos define un esquema de antemano y está optimizado para el análisis. Los lagos de datos funcionan según un modelo de "esquema en lectura", que proporciona flexibilidad para datos no estructurados o semiestructurados.

Por otro lado, los almacenes de datos suelen tratar datos estructurados y limpios con el fin de generar informes rápidamente. Los lagos de datos son la mejor opción para casos de uso de análisis exploratorio y aprendizaje automático, ya que contienen información más amplia y menos procesada.

¿Cuáles son las ventajas de las soluciones de lagos de datos basadas en la nube?

Las soluciones de lago de datos basadas en la nube con alta escalabilidad y precios de pago por uso no requieren grandes inversiones iniciales en hardware. Estas soluciones también facilitan el acceso global a equipos distribuidos y admiten herramientas de análisis avanzadas dentro del mismo ecosistema de nube. Los costes de almacenamiento se reducen al trasladar los datos a los que se accede con menos frecuencia a capas más económicas mediante funciones integradas como la clasificación automática por niveles. Además, la mayoría de los proveedores de nube ofrecen servicios nativos de inteligencia artificial y análisis que se integran de forma nativa con su lago de datos.

¿Cómo benefician a las empresas los lagos de datos basados en la nube?

Al implementar un lago de datos basado en la nube, se eliminan las cargas operativas, como el mantenimiento del hardware local. La rápida elasticidad permite a las empresas hacer frente a picos repentinos de datos, como aumentos estacionales del tráfico o expansiones nocturnas, sin necesidad de rediseñar la arquitectura. Los científicos de datos también pueden crear clústeres de análisis bajo demanda, por lo que los lagos basados en la nube también aceleran el tiempo de obtención de información.

Además, los proveedores de nube suelen ofrecer funciones nativas de gobernanza, seguridad y auditoría de datos que facilitan el cumplimiento normativo.

¿Qué medidas de seguridad son esenciales para los lagos de datos?

La seguridad de los lagos de datos debe ser sólida y puede incluir el cifrado en reposo, el cifrado en tránsito y controles estrictos de identidad y acceso. La trazabilidad de quién ha accedido o modificado los datos se garantiza en la seguridad de los lagos de datos con registros de auditoría, y las herramientas de detección de anomalías detectan patrones de uso sospechosos. Las normativas de privacidad se cumplen con permisos basados en roles o incluso con controles basados en atributos para restringir los campos sensibles. Además, muchos también incluyen detección avanzada de amenazas o políticas de confianza cero para detener el movimiento lateral en entornos compartidos.

¿Cuáles son las principales plataformas de lagos de datos en 2025?

SentinelOne Data Lake, Informatica IDMC, Palantir Foundry, SAP HANA, Azure Data Factory, Matillion ETL y StreamSets son algunas de las plataformas de lago de datos líderes. Cada una de ellas se adapta a diferentes necesidades organizativas, algunas centradas en transformaciones sin código, streaming en tiempo real o gobernanza avanzada. La mejor opción para usted depende de la tecnología que ya tenga, de sus obligaciones de cumplimiento normativo o de sus requisitos de rendimiento.

Muchas veces, realizar una prueba de concepto aclara qué plataforma funciona mejor para sus necesidades.

¿Cómo pueden las empresas utilizar eficazmente el análisis de lagos de datos?

La gobernanza de datos es crucial para las empresas al principio, ya que garantiza que los datos se cataloguen, documenten y no se dupliquen. Los equipos pueden gestionar consultas a gran escala y modelos predictivos mediante motores distribuidos como Spark o marcos de aprendizaje automático especializados. Los esfuerzos en materia de datos se centran en identificar problemas empresariales de gran impacto, como la pérdida de clientes o la optimización de la cadena de suministro.

Por último, un lago de datos combinado con un almacén de datos sólido o un canal de transmisión en tiempo real completa un ecosistema de análisis que ofrece resultados reales.