Transformación del lago de datos

1. ¿Qué es ETL en Data Lake??
2. ¿Los lagos de datos usan ETL??
3. ¿Qué es el concepto de Data Lake??
4. ¿Cuáles son las 5 etapas de transformación de datos en información??
5. ¿Es Data Lake ETL o ELT??
6. ¿Cuáles son las 3 capas en ETL??
7. Se usa S3 para Data Lake?
8. ¿Podemos usar SQL en Data Lake??
9. ¿Cuál es la diferencia entre Data Lake y ETL??
10. ¿Qué es Data Lake Architecture??
11. ¿Cuál es un ejemplo de la vida real de un lago de datos??
12. ¿Es Kafka un lago de datos??
13. ¿Cuál es la diferencia entre Data Lake y ETL??
14. ¿Qué significa ETL??
15. ¿Qué es ETL y explicar??
16. ¿Qué es ETL y por qué se usa??
17. ¿Puedes usar SQL en un lago de datos??
18. ¿Podemos usar SQL en Data Lake??
19. Es s3 un lago de datos?

¿Qué es ETL en Data Lake??

ETL, que significa "extraer, transformar, carga", son los tres procesos que, en combinación, mueven datos de una base de datos, múltiples bases de datos u otras fuentes a un repositorio unificado, típicamente un almacén de datos.

¿Los lagos de datos usan ETL??

ETL no es normalmente una solución para lagos de datos. Transforma los datos para la integración con un sistema de almacén de datos relacional estructurado. ELT ofrece una tubería para lagos de datos para ingerir datos no estructurados. Luego transforma los datos según lo sea necesario para el análisis.

¿Qué es el concepto de Data Lake??

Un lago de datos es un repositorio centralizado diseñado para almacenar, procesar y asegurar grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Puede almacenar datos en su formato nativo y procesar cualquier variedad de él, ignorando los límites de tamaño. Obtenga más información sobre cómo modernizar su lago de datos en Google Cloud.

¿Cuáles son las 5 etapas de transformación de datos en información??

Para ser utilizado de manera efectiva para tomar decisiones, los datos deben pasar por un proceso de transformación que involucre seis pasos básicos: 1) recopilación de datos, 2) organización de datos, 3) procesamiento de datos, 4) integración de datos, 5) informes de datos y finalmente, 6) utilización de datos.

¿Es Data Lake ETL o ELT??

Con ETL, los datos sin procesar no están disponibles en el almacén de datos porque se transforma antes de cargarlos. Con ELT, los datos sin procesar se cargan en el almacén de datos (o el lago de datos) y las transformaciones se producen en los datos almacenados.

¿Cuáles son las 3 capas en ETL??

ETL significa extracto, transformación y carga.

Se usa S3 para Data Lake?

Almacenamiento central: Amazon S3 como la plataforma de almacenamiento de Data Lake. Un lago de datos construido en AWS utiliza Amazon S3 como su plataforma de almacenamiento principal. Amazon S3 proporciona una base óptima para un lago de datos debido a su escalabilidad prácticamente ilimitada y alta durabilidad.

¿Podemos usar SQL en Data Lake??

Los lagos de datos modernos aprovechan la elasticidad en la nube para almacenar cantidades de datos prácticamente ilimitadas "tal cual", sin la necesidad de imponer un esquema o estructura. El lenguaje de consulta estructurada (SQL) es una herramienta poderosa para explorar sus datos y descubrir ideas valiosas.

¿Cuál es la diferencia entre Data Lake y ETL??

Data Lake define el esquema después de que se almacenan los datos, mientras que Data Warehouse define el esquema antes de que se almacenen los datos. Data Lake utiliza el proceso ELT (extra de transformación de carga), mientras que el almacén de datos utiliza el proceso ETL (extracción de carga de transformación).

¿Qué es Data Lake Architecture??

Un lago de datos es un repositorio de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos en su formato nativo. Las tiendas de Data Lake están optimizadas para escalar a terabytes y petabytes de datos. Los datos generalmente provienen de múltiples fuentes heterogéneas, y pueden estructurarse, semiestructurados o no estructurarse.

¿Cuál es un ejemplo de la vida real de un lago de datos??

Hay un interés académico gradual en el concepto de lagos de datos. Por ejemplo, el DataSake personal de la Universidad de Cardiff es un nuevo tipo de lago de datos que tiene como objetivo administrar grandes datos de usuarios individuales al proporcionar un solo punto de recopilación, organización y compartir datos personales.

¿Es Kafka un lago de datos??

Una solución moderna del lago de datos que utiliza Apache Kafka, o un servicio Apache Kafka de Apache Kafka, como Confluent Cloud, permite a las organizaciones utilizar la riqueza de los datos existentes en su lago de datos local mientras traslada esos datos a la nube.

¿Cuál es la diferencia entre Data Lake y ETL??

Data Lake define el esquema después de que se almacenan los datos, mientras que Data Warehouse define el esquema antes de que se almacenen los datos. Data Lake utiliza el proceso ELT (extra de transformación de carga), mientras que el almacén de datos utiliza el proceso ETL (extracción de carga de transformación).

¿Qué significa ETL??

Que es ETL? ETL, que significa extracto, transformación y carga, es un proceso de integración de datos que combina datos de múltiples fuentes de datos en un solo almacén de datos consistente que se carga en un almacén de datos u otro sistema de destino.

¿Qué es ETL y explicar??

Extracto, transformación y carga (ETL) es el proceso de combinar datos de múltiples fuentes en un repositorio central grande llamado almacén de datos. ETL utiliza un conjunto de reglas comerciales para limpiar y organizar datos sin procesar y prepararlo para el almacenamiento, el análisis de datos y el aprendizaje automático (ML).

¿Qué es ETL y por qué se usa??

ETL significa extracto, transformación y carga y es una forma tradicionalmente aceptada para que las organizaciones combinen datos de múltiples sistemas en una sola base de datos, almacén de datos, almacén de datos o lago de datos.

¿Puedes usar SQL en un lago de datos??

Hay varias formas de ingerir datos en un lago de datos utilizando SQL, como usar una instrucción SQL Insertar o usar una herramienta ETL basada en SQL (Extract, Transform, Load). También puede usar SQL para consultar fuentes de datos externas y cargar los resultados en su lago de datos.

¿Podemos usar SQL en Data Lake??

Los lagos de datos modernos aprovechan la elasticidad en la nube para almacenar cantidades de datos prácticamente ilimitadas "tal cual", sin la necesidad de imponer un esquema o estructura. El lenguaje de consulta estructurada (SQL) es una herramienta poderosa para explorar sus datos y descubrir ideas valiosas.

Es s3 un lago de datos?

El servicio de almacenamiento simple de Amazon (S3) es un servicio de almacenamiento de objetos ideal para construir un lago de datos. Con una escalabilidad casi ilimitada, un Amazon S3 Data Lake permite a las empresas escalar sin problemas desde gigabytes a petabytes de contenido, pagando solo por lo que se usa.