Imagine una cocina espaciosa con una despensa grande en una pared. Dentro de la despensa, hay estantes cuidadosamente organizados llenos de diferentes tipos de ingredientes: frascos de especias, cajas de cereal, bolsas de harina y azúcar, latas de frijoles y más. Cada estante está etiquetado con el tipo de ingrediente que contiene, y cada contenedor está etiquetado con el nombre del ingrediente y su fecha de vencimiento.

Entras en la despensa, escaneas los estantes y localizas rápidamente los ingredientes que necesitas: canela, extracto de vainilla y azúcar morena. Saca los recipientes, mide las cantidades correctas y los devuelve a sus lugares correspondientes. Puede completar la receta de manera rápida y eficiente porque todo está organizado y etiquetado claramente.

De manera similar, un analista de datos o un usuario comercial puede ingresar a un almacén de datos y encontrar fácilmente los datos que necesita para su análisis o generación de informes. Los datos están organizados de forma estructurada, con etiquetas y categorías claras, y existen procesos para garantizar su calidad, consistencia y precisión. El almacén de datos está optimizado para realizar consultas e informes, al igual que la despensa está optimizada para encontrar y usar ingredientes en una receta.

En ambos casos, la organización y estructura del sistema facilita encontrar y utilizar los recursos que necesita. Y así como una despensa bien surtida puede ayudar a un chef a crear comidas deliciosas, un almacén de datos bien organizado puede ayudar a un usuario comercial a tomar decisiones informadas y lograr sus objetivos.

Lago de datos:

Al entrar en el bullicioso mercado, el olor a especias y productos frescos llena tu nariz. Ves vendedores de todo tipo con filas y filas de puestos que venden todo tipo de ingredientes, desde especias exóticas hasta productos frescos. Los olores de diferentes cocinas se mezclan en el aire, y la charla de vendedores y clientes crea un ambiente animado. Te abres paso por el mercado, observando los puestos, examinando los productos de cada vendedor para encontrar los ingredientes perfectos para su receta.

De manera similar, un analista de datos o un científico podría ingresar a un gran lago de datos donde puede encontrar una amplia variedad de fuentes de datos. Los datos se almacenan en su formato original y no están organizados de ninguna manera en particular. Es posible que necesiten buscar en el lago de datos para encontrar los conjuntos de datos específicos que necesitan para su análisis. Los datos pueden provenir de varias fuentes, como archivos de registro, datos de redes sociales o datos de sensores. Los datos pueden ser confusos y difíciles de trabajar, pero el analista tiene la flexibilidad de experimentar con fuentes de datos nuevas e interesantes. Al igual que un chef que busca los ingredientes perfectos para preparar su plato, el analista de datos busca los conjuntos de datos perfectos para alimentar su análisis.

Casa del lago de datos:

A medida que completa sus compras en el mercado, regresa a su cocina bien equipada, acogedora con encimeras brillantes y muchos gabinetes y estantes. En los gabinetes, se ven frascos de especias cuidadosamente organizados, bolsas de harina y azúcar y recipientes de aceite de cocina. En el refrigerador y el congelador, observa una variedad de productos frescos, carnes y productos lácteos. Esta cocina es como una casa de lago de datos, donde todos los ingredientes de datos se almacenan de forma organizada.

Pero también ves una gran isla en medio de la cocina, con una tabla de cortar y algunos ingredientes interesantes que no reconoces. Tal vez sea una verdura de aspecto original que nunca antes había visto, o una nueva mezcla de especias que le llamó la atención en el mercado. Esta isla es como la parte del lago de datos de la arquitectura, donde puede experimentar con datos nuevos y no estructurados que podrían no encajar perfectamente en las categorías existentes.

Los cocineros de esta cocina tienen lo mejor de ambos mundos: pueden acceder a los ingredientes estructurados que necesitan para sus recetas, pero también pueden probar nuevos sabores y combinaciones.

De manera similar, con una casa de lago de datos, puede almacenar sus datos en un formato estructurado para consultas e informes fáciles, pero también puede incluir datos sin procesar en la parte del lago de datos de la arquitectura para exploración y experimentación. Este enfoque híbrido le permite ser eficiente e innovador en la forma en que usa sus datos.

Malla de datos:

Es un día soleado y estás en una fiesta compartida en el parque. Ves a un grupo de personas sentadas alrededor de una gran mesa de picnic, cada una con un plato que ha traído para compartir. Una persona tiene una bandeja de frutas frescas, otra tiene un plato de pasta caliente humeante y otra tiene un plato de ensalada colorida. Cada plato es único y refleja la personalidad y gustos de quien lo trajo.

A medida que la gente comienza a pasar los platos, te das cuenta de que todos se complementan a la perfección. Las frutas dulces y ácidas van bien con la pasta salada, y las ensaladas crujientes brindan un contraste refrescante con los platos calientes. Se nota que todos pensaron y cuidaron mucho su plato, y que están emocionados de compartirlo con los demás.

Esta escena es como una malla de datos, donde cada equipo o dominio en una organización tiene su propio conjunto único de productos y servicios de datos, que comparten con otros para crear un ecosistema de datos más grande y diverso. Al igual que los platos en la fiesta compartida se complementan entre sí, los productos y servicios de datos en una malla de datos pueden trabajar juntos para crear nuevos conocimientos y valor para la organización.

Sin embargo, al igual que la fiesta compartida requiere coordinación y gobernanza para garantizar que todos traigan suficiente comida y que no haya platos duplicados, una malla de datos también requiere mucha coordinación y gobernanza para garantizar que los datos sean consistentes y precisos en toda la organización. . Es un enfoque descentralizado de la arquitectura de datos que requiere un alto nivel de colaboración y comunicación, pero puede conducir a una mayor flexibilidad, innovación y agilidad.

Elegir el modelo de arquitectura de datos correcto es crucial para el éxito de cualquier organización. Comprender las fortalezas y debilidades de cada modelo es clave para tomar decisiones informadas. Tenga en cuenta la escalabilidad, la accesibilidad y la seguridad. Con esta información, puede implementar una arquitectura de datos eficaz que impulse el crecimiento y el éxito.

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