Las organizaciones están explorando la funcionalidad de los Data Lakes para conseguir nuevas oportunidades, aunque han aparecido ciertos problemas, como la falta de casos de éxito, la escasez de científicos de datos e incluso la confusión acerca de qué es un Data Lake.

Los Data Lakes se pueden desarrollar con múltiples tecnologías como Hadoop, NoSQL, Amazon Simple Storage Service (S3) o con una base de datos relacional (RDBMS). Para que tenga éxito en su funcionalidad, es necesario que el Data Lake cuente con un patrón de diseño consistente en una propiedad intelectual basada en casos de éxito empresariales, combinados con productos desarrollados por el alto compromiso con los clientes.

El acceso a nueva información, como los expedientes del servicio a clientes, el tráfico IP y los datos clickstream, permite a los usuarios abordar los casos que requieren múltiples interpretaciones simultáneas, por ejemplo:

Generar modelos de detección más eficientes extrayendo información de las llamadas del servicio a clientes almacenada en el Data Lake, para posteriormente aplicar métodos analíticos de texto predictivo.

Contraponer análisis y combinaciones de datos de máquinas y de consumidores. En la industria de servicios, entre otras, los Data Lakes preparan el terreno para enfrentar múltiples modelos con el fin de examinar el impacto de instalar dispositivos eficientes.

“¿Quién no ha oído hablar sobre las pesadillas que surgen a la hora de implementar los Data Lakes? Las empresas nos piden que eliminemos los fallos y reduzcamos los costes, por eso estamos evolucionando continuamente”, afirma Ron Bodkin, presidente de Think Big, compañía de Teradata. “Adaptamos nuestro patrón de diseño según las circunstancias. Existen empresas que tienen problemas con la gestión del Big Data, por lo que les ayudamos a salir de una crisis y a beneficiarse del valor de negocio que generan los Data Lakes”.

Según la empresa, Think Big se centra en producir un valor tangible mediante tecnologías Open-Source. Los servicios de Data Lakes disponibles con Think Big son: Data Lake Foundation, para equipos que comienzan o que buscan consultoría de casos de éxito; Data Lake Architecture, diseñado para organizaciones que necesitan recomendaciones para casos de éxito de Data Lakes y opciones tecnológicas; y Data Lake Analytics, que organiza los datos para llevar a cabo ciclos analíticos.