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El ciclo de vida de data science o ‘’Data Science Pipeline’’, incluye alrededor de 5 a 16 procesos continuos que están superpuestos, descubra cuáles son.
Los Data Lakes son soluciones de gestión de datos híbridos de última generación que pueden hacer frente a los retos de big data y que impulsan nuevos niveles de analítica en tiempo real. Su entorno altamente escalable soporta volúmenes de datos extremadamente grandes, y acepta datos en su formato nativo a partir de varios orígenes de datos. Como complementos para su data warehouse, proporcionan la plataforma para machine learning y analítica avanzada en tiempo real en un entorno colaborativo.
Los Data Lakes consolidan los datos de una organización en un entorno gobernado y bien administrado que admite tanto el desarrollo de análisis como las cargas de trabajo de producción. Abarca múltiples plataformas de datos tales como relational data warehouses, apache hadoop clusters y dispositivos analíticos, y los gestiona juntos a través de un programa de gobernanza común. Estas plataformas de datos se pueden distribuir geográficamente. El acceso a las plataformas de datos está restringido a los servicios del Data Lake y los motores que administran los datos. Las aplicaciones y las personas acceden a los datos a través de los servicios del Data Lake
La asociación de IBM con Cloudera ofrece productos y servicios de nivel empresarial que le ayudan a crear un data lake y, a continuación, a gestionar, gobernar, acceder y descubrir big data. Estas soluciones combinan tecnología de código abierto rentable y de nivel empresarial con recursos analíticos en tiempo real. Aproveche el tremendo potencial de los datos no analizados previamente y tome decisiones más inteligentes, ágiles y basadas en los datos.
Los Data Lakes retienen todos los datos.
Los Data Lakes admiten todos los tipos de datos.
Los Data Lakes se adaptan fácilmente a los cambios.
El ciclo de vida de data science o ‘’Data Science Pipeline’’, incluye alrededor de 5 a 16 procesos continuos que están superpuestos, descubra cuáles son.
“ El uso de Big SQL como nuestro motor principal nos dio confianza de que podríamos tener éxito en el uso de un data lake de Hadoop como plataforma empresarial. ”
— Raj Ramani, Director de Gestión de la Información, Deloitte Canada
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