The Data Lake Trap: ¿Por qué muchas estrategias de AI se paran?


La tentación de centralizar todos los datos es comprensible. Parece un movimiento a prueba del futuro. Pero sin casos de uso claro que lo estimula, un lago de datos a menudo se convierte en un pantano de datos: Difícil de navegar, difícil de confiar y costoso de mantener.

La alternativa es construir lo suficiente.

Cuando el punto de partida es una decisión preciosa que merece mejorarse, la pila de datos puede ser más pequeña, más rápida y mucho más dirigida. En lugar de una inversión inicial masiva, se construye gradualmente a medida que sus necesidades evolucionan.

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