La decisión entre data lake, data warehouse o lakehouse no es una mera elección tecnológica: define cómo su organización almacenará, procesará y extraerá valor de los datos durante los próximos años. Esta arquitectura condiciona los tiempos de acceso, los costes operativos, la agilidad analítica y, en última instancia, la capacidad competitiva de la empresa.

Puntos clave que vamos a tratar:
- Las características fundamentales, ventajas y limitaciones de cada arquitectura
- Criterios técnicos y de negocio para seleccionar la estrategia adecuada
- Patrones híbridos y arquitecturas convergentes (lakehouse)
- Migración y coexistencia de múltiples paradigmas
- Errores comunes y antipatrones que debe evitar..

La capacidad de gestionar y analizar grandes volúmenes de datos es esencial para la competitividad de cualquier empresa. El software de base de datos y las plataformas de datos proporcionan el soporte necesario para integrar, almacenar y procesar información de manera ágil y segura.

En Dataprix hemos elaborado nuestro TOP 10 de software o plataforma de datos, una clasificación que reúne las soluciones más destacadas del mercado en términos de rendimiento, escalabilidad, seguridad e integración. Descubre las 10 herramientas que están transformando la gestión de datos en las empresas.

Todo el mundo habla de Big Data. Esta palabra suena tanto a niveles técnicos y tecnológicos como a nivel empresarial, de organizaciones gubernamentales, o de campos tan dispares como la meteorología y la mejora de las previsiones del tiempo y otros fenómenos naturales, la construcción de casas inteligentes, las ciudades inteligentes, el deporte y los entrenadores personales, el marketing online perfectamente dirigido y personalizado, la medicina y los diagnósticos basados en datos, o diversos tipos de robots o máquinas que vayan aprendiendo de los datos..

Cada vez más el Big Data y la analítica van estando más presentes en el día a día de un analista de negocio. Uno de los pilares de la transformación digital es el dato y cada vez es más necesario formarse en estos campos para un analista de negocio.

Una primera introducción en el Big Data y analytics podría ser:

• Aprender a manejar grandes volúmenes de datos sin morir en el intento o generar Exceles inmantenibles o cuya ejecución se demora en exceso.
• Conocer lo necesario (sin ser un experto) de estadística o machine learning para que me ayude en mis procesos de reporting y análisis.
• Conocer lo necesario (sin ser un experto) de infraestructuras Big Data y Cloud para poder manejar y procesar lo que antes era inmanejable.
• Beneficiarme de la capacidad de visualización de datos de herramientas potentes y sencillas de manejar.

Recomendamos el siguiente curso (gratuito) como un útil primer paso para irse adentrando en estas cuestiones: