Per determinare se la tua azienda ha bisogno di un data lake, devi tenere in considerazione i tipi di dati con cui stai lavorando, come vuoi utilizzarli, la complessità del tuo processo di acquisizione dati, la tua strategia per la gestione e la governance dei dati, nonché gli strumenti e le competenze presenti nella tua organizzazione.

Oggi le aziende iniziano anche a considerare il valore dei data lake da una prospettiva diversa: un data lake non si limita ad archiviare dati ad alta fedeltà, ma si occupa anche di fornire agli utenti informazioni più approfondite sulle situazioni aziendali, con un contesto più ampio che mai, che consente loro di accelerare gli esperimenti di analisi.

Sviluppato principalmente per gestire grandi volumi di big data, le aziende possono in genere trasferire i dati non elaborati tramite batch e/o flussi in un data lake senza bisogno di trasformarli. Le aziende si affidano ai data lake per contribuire a:

• Abbassare il costo totale di proprietà
• Semplificare la gestione dei dati
• Prepararsi a incorporare l'intelligenza artificiale e il machine learning 
• Velocizzare l'analisi
• Migliorare la sicurezza e la governance