Teradata anuncia un nuevo enfoque para el despliegue de Data Lakes
Desde Teradata son conscientes de que sus clientes enfrentan problemas a la hora de integrar Data Lakes y ha presentado novedades para su herramientas de gestión de grandes datos.
Teradata, compañía especializada en análisis de big data y aplicaciones de marketing, ha anunciado un nuevo enfoque de diseño para el despliegue de Data Lakes, la herramienta que emplea la experiencia en consultoría y optimización de Big Data para ayudar a los clientes a sacar más provecho de las informaciones de los clientes.
De acuerdo con un comunicado emitido por Teradata, “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”.
Así, desde la firma aclaran que 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). “Se necesita 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”, según Teradata.
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. Ron Bodkin, presidente de Think Big, compañía de Teradata, explica que a la hora de implementar estas herramientas, las empresas se encuentran con fallos y a veces altos costes, algo que Teradata quiere remediar.
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.
Y para su propósito, Teradata recuerda que cuenta con herramientas como Teradata Listener, que simplifica los datos streaming y los incluye en el Data Lake mediante un software; Teradata Appliance para Hadoop, la opción de coste reducido para almacenar datos; Presto, que proporciona una moderna arquitectura SQL-on-Hadoop; y los aceleradores creados desde IP, denominados Pipeline Controller y Buffer Server, que movilizan los datos desde los servidores locales a Hadoop.