A principios de año se ha visto a los analistas explicar cómo la protección de datos en realidad puede potenciar una nueva generación de desarrollo de aplicaciones. Como parte de esto, se dijo que no hay ninguna razón para que la función de respaldo no pueda desempeñar un papel vital para ayudar a las empresas a impulsar la innovación. Esta fue la base para empezar el desarrollo de un lago de datos.

¿Cómo pueden ayudar las copias de seguridad?

Se afirmó que las copias de seguridad en una plataforma podrían mejorarse de las siguientes formas:

• Crear un catálogo de metadatos.
• Usar rastreos de datos.
• Establecer una mejor funcionalidad de búsqueda dentro de los datos
• Servir como un motor de transformación.
• Operar como un motor de flujo de trabajo.
• Analizar el uso de datos a lo largo del tiempo.

También se sugirió que incorporar esos mecanismos, dentro de una plataforma, podrían usarse para satisfacer una variedad de casos de uso, por ejemplo:

• Comprender qué datos tienes
• Obtener acceso a todos los datos
• Extraer basura
• Retroceder en el historial temporal de los datos
• Realizar análisis de metadatos

Comvault y Lucidworks

Por lo tanto, fue muy interesante escuchar que Commvault (empresa especializada en la protección de información) había hecho un acuerdo de asociación con Lucidworks, un motor de búsqueda con inteligencia artificial que debería poder hacer muchas de las cosas que fueron mencionadas anteriormente.

La idea es que el índice dinámico que crea Commvault como parte de su proceso se pueda incorporar a Lucidworks. Postereiorment puede hacer una búsqueda basada en el contenido. También puede usar sus algoritmos para enriquecer los datos y encontrar datos relacionados en un forma de resolución de la entidad. Una combinación de este tipo contribuye en gran medida a proporcionar a una empresa muchos de los beneficios que proporciona un “lago de datos”.

Un lago de datos es un depósito de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos en bruto, en su formato original, hasta que son requeridos. Mientras que un almacén de datos jerárquico almacena datos en archivos o carpetas, un lago de datos utiliza una arquitectura totalmente plana para almacenar datos. A cada elemento de datos en un lago se le asigna un identificador único. Además, se lo etiqueta con un conjunto de etiquetas de metadatos extendidos. Cuando surge una pregunta comercial, se puede consultar el lago de datos para obtener datos relevantes. Luego se puede analizar ese conjunto más pequeño de datos para ayudar a responder la pregunta.

¿Un nuevo tipo de lago de datos?

¿De qué manera la asociación Commvault-Lucidworks nos lleva por el camino hacia un lago de datos de facto? Bueno, para empezar, al combinar la búsqueda y la tecnología de inteligencia artificial con copias de seguridad y protección de datos, las empresas pueden obtener más de sus datos existentes y aprovechar eso para el análisis.

Como señala el comunicado de prensa de las dos compañías sobre la asociación, fusionar la capacidad de Commvault para recopilar, indexar y almacenar datos de toda la organización con “Lucidworks” y las capacidades de aprendizaje automático, permitirán a las empresas realizar investigaciones y análisis consciente de contenido crítico en las fuentes de datos, ya sea en las instalaciones o en la nube.

La integración también proporcionará un flujo constante de enriquecimiento de datos para los datos de Commvault. Cuando los modelos actualizados de AI de Lucidworks y los datos de uso de búsqueda (señales) se vuelven a aplicar a los datos de Commvault, se aplica un contexto y significado adicional a los datos administrados. Los datos enriquecidos ofrecen al usuario una experiencia de descubrimiento de datos guiada. Igualmente, es más rápida para encontrar rápidamente los datos más relevantes para reducir el tiempo y los gastos incurridos en eventos de descubrimiento o potenciar nuevos casos de uso de aplicaciones de búsqueda.