Los data lakes y lakehouses de datos proporcionan un repositorio centralizado para gestionar grandes volúmenes de datos. Sirven de base para recopilar y analizar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en su formato nativo para su almacenamiento a largo plazo y para impulsar conocimientos y predicciones. A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, pueden procesar vídeos, audios, registros, textos, redes sociales, datos de sensores y documentos para impulsar aplicaciones, análisis e IA. También pueden integrarse en una arquitectura de data fabric para proporcionar los datos adecuados en el momento oportuno, con independencia de dónde residan.
Los data lakes basados en Hadoop fueron un intento de hacer frente a estas nuevas cargas de trabajo, pero requerían conocimientos difíciles de encontrar para desarrollar aplicaciones y gestionar las plataformas. Los data lakes están siendo sustituidos en gran medida por un nuevo método arquitectónico denominado lakehouse de datos.
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