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• Para ayudar a las empresas a adaptarse y triunfar en este nuevo escenario, han surgido los data lakes como valiosas construcciones arquitectónicas.
• Diseñados para almacenar y procesar de forma eficiente y rentable volúmenes masivos de diversos conjuntos de datos, pueden proporcionar a las empresas de TI la plataforma escalable que necesitan para aprovechar todos los datos y facilitar la analítica a los expertos en datos, a los analistas y a los responsables de la toma de decisiones.
• Sin el estorbo de las implementaciones basadas en Hadoop, ahora los data lakes son más elásticos, manejables y rentables gracias al aprovechamiento de las plataformas en la nube y a la adopción del procesamiento en tiempo real basado en Spark y mucho más
• ¿Qué hay detrás de todas estas dificultades? Procesos de integración de datos anticuados. Ciertas prácticas, como la programación de actualizaciones por lotes o la realización de diseños y transformaciones manuales, son lentas y requieren una actividad de programación intensa. Suelen dar lugar a canales de datos propensos a errores, a problemas de integridad de datos y de confianza y a retrasos en la obtención de conocimiento. Además, son caras y requieren importantes recursos de ingeniería y ciencia de datos.

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