DATA LAKES: FUNDAMENTOS
Conocer sobre Data Lakes ofrece a los participantes una serie de beneficios clave:
Acceso Integral a Datos: Los Data Lakes permiten almacenar y acceder a grandes volúmenes de datos en su formato original, sin necesidad de estructurarlos previamente. Esto facilita la recopilación y almacenamiento de diversos tipos de datos, incluyendo datos no estructurados como textos, imágenes y videos. telefonica.com
Flexibilidad y Escalabilidad: Al ser altamente escalables, los Data Lakes pueden manejar un crecimiento continuo de datos sin comprometer el rendimiento. Esto permite a las organizaciones adaptarse rápidamente a las cambiantes demandas del mercado y almacenar datos de manera eficiente. hp.com
Facilitación de Análisis Avanzados: Al almacenar datos en su formato bruto, los Data Lakes permiten realizar análisis avanzados, como machine learning y análisis predictivo, sin la necesidad de procesos de transformación complejos. Esto acelera la obtención de insights valiosos para la toma de decisiones. gravitar.biz
Democratización de Datos: Al centralizar todos los datos en un único repositorio, los Data Lakes facilitan el acceso a la información por parte de diferentes equipos y departamentos dentro de la organización. Esto fomenta la colaboración y el intercambio de conocimientos, mejorando la eficiencia operativa. open3s.com
Reducción de Costos: Al utilizar modelos de precios basados en el uso y evitar la necesidad de hardware costoso, los Data Lakes pueden ser una solución más rentable para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Esto permite a las empresas ahorrar en infraestructura y recursos. hp.com

Información del curso
TRANSPARENCIAS: 42
HRS.CATEDRA: 8
1.- INTRODUCCIÓN
2.- DATABRICKS LAKEHOUSE
3.- SERVICIOS WEB DE AMAZON LAKE HOUSE
4.- ¿QUÉ ES UN LAGO DE DATOS?
5.- ¿POR QUÉ NECESITA UN LAGO DE DATOS?
6.- LAGOS DE DATOS EN COMPARACIÓN CON LOS ALMACENES DE DATOS: DOS ENFOQUES DIFERENTES
7.- ¿POR QUÉ NECESITA UN LAGO DE DATOS?
8.- LOS ELEMENTOS ESENCIALES DE UNA SOLUCIÓN DE DATA LAKE Y ANALYTICS
9.- EL VALOR DE UN DATA LAKE
10.- LOS DESAFÍOS DE DATA LAKES
11.- IMPLEMENTACIÓN DE LAGOS DE DATOS EN LA NUBE
12.- ¿QUÉ DIFERENCIAS EXISTEN ENTRE UN DATA LAKE Y UN DATA WAREHOUSE?
13.- ¿CÓMO ELEGIR ENTRE LAS OPCIONES DE DATA LAKE PARA EL PROCESAMIENTO DE DATOS?