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¿Qué es un data lake?
Un data lake es un repositorio centralizado diseñado para almacenar, procesar y proteger grandes cantidades
de datos estructurados, semiestructurados o sin estructurar. Puede almacenar datos en su formato nativo y
procesar cualquier variedad de datos, ignorando los límites de tamaño.
Un data lake proporciona una plataforma escalable y segura que permite a las empresas realizar las siguientes
tareas: transferir cualquier dato desde cualquier sistema y a cualquier velocidad (incluso si los datos provienen
de sistemas que son locales, de la nube o de procesamiento perimetral); almacenar cualquier tipo o volumen de
datos con fidelidad absoluta; procesar datos en tiempo real o en modo por lotes; y analizar datos mediante SQL,
Python, R o cualquier otro lenguaje, datos de terceros o aplicaciones de estadísticas.
Descripción general de los data lakes
Los data lakes se diseñaron con el objetivo principal de controlar grandes volúmenes de macrodatos, por lo que
las empresas pueden mover datos sin procesar por medio de lotes o transmisiones a un data lake sin tener que
transformarlos. Las empresas confían en los data lakes en situaciones clave para lograr los siguientes
objetivos:
Disminuir el costo total de propiedad
Simplificar la administración de datos
Prepararse para incorporar inteligencia artificial y aprendizaje automático
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  • 9. Imagen de Google Cloud Architecture Center
  • 10. Imagen de Google Cloud Architecture Center
  • 11. Imagen de Google Cloud Architecture Center
  • 12. Data Lake Imagen de Google Cloud Architecture Center
  • 13. Google Cloud architecture diagramming tool
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  • 15. Un data lake proporciona una plataforma escalable y segura que permite a las empresas realizar las siguientes tareas: transferir cualquier dato desde cualquier sistema y a cualquier velocidad (incluso si los datos provienen de sistemas que son locales, de la nube o de procesamiento perimetral); almacenar cualquier tipo o volumen de datos con fidelidad absoluta; procesar datos en tiempo real o en modo por lotes; y analizar datos mediante SQL, Python, R o cualquier otro lenguaje, datos de terceros o aplicaciones de estadísticas. Descripción general de los data lakes
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  • 17. Productos y servicios relacionados

Notas del editor

  1. Arquitectura a Alto nivel
  2. Transformación de datos sin procesar y carga en BigQuery
  3. Batch analytics
  4. Real-time analytics
  5. Pasos que hemos visto a lo largo del Bootcamp
  6. Link a herramienta para diagramas
  7. Link a herramienta para diagramas
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