Arquitectura de almacenamiento: data lakes, data warehouses y lakehouses — cuándo usar cada uno
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.
Muchos proyectos de datos brillan en laboratorio, pero se apagan en producción.
El paso del Proof of Concept al entorno operativo es el punto más crítico (y menos documentado) en toda arquitectura de datos.
En este nuevo capítulo de la serie “Arquitectura de Datos Empresarial”, exploramos cómo gestionar esa transición con éxito..
Uno de los problemas que encuentran muchas empresas a la hora de vender es que las puertas a las que llaman se encuentran cerradas. O dicho de otro modo, los clientes a los que están contactando no les prestan atención. El primer paso para tener un base de datos de clientes de calidad comienza por una adecuada captación. Cuando los equipos de ventas y marketing no captan clientes de forma adecuada se reduce mucho la tasa de conversión, haciendo que nuestros esfuerzos no se traduzcan en mejoras en la facturación y creando frustración en los equipos comerciales..
MySQL, al igual que la mayoría de gestores de bases de datos, permite modificar fácilmente sus parámetros que controlan tamaños de memoria dedicados a determinadas tareas, utilización de recursos, límites de concurrencia, etc.