Lago de datos frente a Hub de datos
Los lagos de datos y los hubs de datos son muy diferentes en su n¨²cleo. Un lago de datos est¨¢ dise?ado para almacenar los datos de la manera m¨¢s eficiente posible y dise?ado con tecnolog¨ªas tradicionales como el almacenamiento basado en DAS. El reto de un lago de datos es que crea silos de datos que inhiben la capacidad de combinar los conjuntos de datos necesarios para los an¨¢lisis en un conjunto cohesionado.
Un concentrador de?datos?es una arquitectura moderna y centrada en los datos para el almacenamiento, que?impulsa las anal¨ªticas y la IA?, al permitir que las empresas consoliden y compartan los datos en el mundo actual que prioriza los datos. A diferencia de los lagos de datos y las arquitecturas DAS heredadas dise?adas principalmente para almacenar datos, un concentrador de datos est¨¢ dise?ado para compartir y proporcionar datos en tiempo real y de manera multidimensional.
Por qu¨¦ est¨¢n muriendo los lagos de datos
Los lagos de datos est¨¢n muriendo porque se construyeron con la premisa obsoleta de que todos los datos no estructurados deben almacenarse. Algunos de ellos se almacenan en almacenes de datos, mientras que otros se pierden en lagos de datos. La unificaci¨®n de los datos se rompe y la velocidad de los datos se paraliza. Entonces, ?por qu¨¦ es tan dif¨ªcil para los sistemas de almacenamiento tradicionales unificar los datos en una ¨²nica plataforma? El problema es que cada aplicaci¨®n tiene diferentes requisitos para sus datos, por lo que la proliferaci¨®n de silos de datos. Ha llegado el momento de replantearse el almacenamiento.
Los datos son el combustible para la empresa moderna. Sin embargo, la mayor¨ªa de los datos se almacenan en silos, fuera del alcance de las anal¨ªticas y las aplicaciones de IA. La inteligencia moderna requiere una arquitectura dise?ada no solo para almacenar datos, sino tambi¨¦n para compartir y proporcionar datos.