¿Qué es data lakehouse?
Un data lakehouse es una arquitectura de administración de datos que combina las mejores características de «data lakes» y «data warehouses». Ofrece la flexibilidad, la rentabilidad y la escalabilidad de los data lakes y, al mismo tiempo, proporciona la administración de datos, las transacciones ACID y las características de estructura de los data warehouses.
Esto permite la inteligencia empresarial (BI) y el machine learning en todos los tipos de datos, incluidos los datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Al combinar las capacidades de ambos sistemas en una única plataforma, los equipos de datos pueden acceder y utilizar los datos de manera más eficiente sin necesidad de cambiar entre varios sistemas.
Arquitectura del data lakehouse
Una arquitectura data lakehouse combina las mejores características de data lakes y data warehouses en una única plataforma. Normalmente consta de cinco capas:
- Capa de recopilación: responsable de recopilar grandes volúmenes de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados de diversas fuentes en el data lakehouse
- Capa de almacenamiento: aprovecha el object storage en el cloud de bajo coste para almacenar todo tipo de datos, proporcionando la flexibilidad y escalabilidad de los data lakes
- Capa de metadatos: administra los metadatos, como información de esquema, linaje de datos y procedencia de datos, lo que permite una mejor organización y control de los mismos
- Capa API: proporciona una interfaz unificada para acceder y procesar los datos, soportando varios lenguajes de consulta como SQL, y herramientas como Python y blocs de notas
- Capa de consumo: permite a los usuarios realizar análisis, machine learning y tareas de inteligencia empresarial en los datos, lo que proporciona una vista integral única de los mismos
Al adoptar un enfoque por capas para unificar las capacidades de data lakes y data warehouses, los data lakehouses permiten a las organizaciones acceder y usar los datos de manera más eficiente sin necesidad de cambiar entre múltiples sistemas.
Características del Data Lakehouse
Los data lakehouses permiten que la estructura y el esquema, como los utilizados en un data warehouse, se apliquen a los datos no estructurados del tipo que normalmente se almacenan en un data lake. Esto significa que los usuarios de datos pueden acceder a la información más rápido.
En comparación con un data warehouse, un data lakehouse es barato de escalar porque la integración de nuevas fuentes de datos es un proceso más automatizado. Las consultas pueden provenir de cualquier lugar mediante cualquier herramienta y no se limitan a aplicaciones que sólo pueden manejar datos estructurados.
De hecho, muchas de las características excepcionales de los data lakehouses existen para reducir las diferencias entre un data lake y un data warehouse. Algunas de estas características clave incluyen:
Capas de metadatos
Estas capas ayudan a organizar y administrar los datos, lo que facilita su ubicación y uso
Ejecución SQL de alto rendimiento
Esto permite una consulta y recuperación de datos eficientes y un acceso optimizado tanto para la ciencia de datos como para las herramientas de machine learning
Compatibilidad con diversos tipos de datos
Los data lakehouses pueden manejar tipos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que permite almacenar, acceder, refinar y analizar una amplia gama de tipos de datos y aplicaciones
Lectura y escritura simultáneas
Varios usuarios pueden leer y escribir simultáneamente transacciones conformes con ACID sin comprometer la integridad de los datos
Movimiento de datos reducido
Al combinar las mejores características de data warehouses y data lakes, los data lakehouses pueden reducir el movimiento de datos y la redundancia, lo que lleva a un uso más eficiente de los recursos
Soporte para análisis avanzados
Los data lakehouses son adecuados para análisis avanzados y machine learning porque pueden manejar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes
Estas características reducen la necesidad de acceder a varios sistemas, lo que garantiza que los equipos tengan los datos más completos y actualizados disponibles para los proyectos de analítica empresarial, ciencia de datos y machine learning.
Por último, un data lakehouse ofrece una gobernanza de datos más sólida que los data lakes o almacenes tradicionales, lo que garantiza la calidad y conformidad de los datos.
Ventajas de los data lakehouses
Estas características ofrecen amplias ventajas. Su sencillez, flexibilidad y el bajo coste son ventajosos, ya que los data lakehouses implementan estructuras de datos y funciones de administración de datos similares a las de un data warehouse, directamente en el tipo de almacenamiento barato utilizado para data lakes.
Un data lakehouse ofrece las características estructuradas y las capacidades de los data warehouses mientras mantiene la adaptabilidad de los data lakes. Este modelo híbrido también es más rentable que las soluciones de data warehousing convencionales.
Las organizaciones recurren cada vez más al modelo data lakehouse para superar las limitaciones inherentes a los data warehouses y los data lakes tradicionales. Este enfoque proporciona una solución equilibrada, que combina las fortalezas de los sistemas de administración y almacenamiento de datos.
La flexibilidad es otro beneficio clave. Los data lakehouses permiten el procesamiento de diversos tipos de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Esta versatilidad soporta una amplia gama de aplicaciones, que van desde el data analytics estándar y la inteligencia empresarial hasta usos más avanzados en machine learning, IA y transmisión de datos en tiempo real.
Además, los data lakehouses permiten la personalización utilizando lenguajes de programación populares como Python y R, lo que aumenta aún más su atractivo para las organizaciones.
Ejemplos de data lakehouse
Los data lakehouses se están adoptando en varias industrias para diversos casos de uso, debido a su capacidad para combinar las mejores características de data lakes y data warehouses. A continuación algunos ejemplos de data lakehouses en uso:
Salud
Los data lakehouses pueden almacenar y analizar datos de registros electrónicos de salud, dispositivos médicos y otras fuentes, lo que ayuda a las organizaciones de asistencia sanitaria a mejorar la atención al paciente y la salud de la población.
Finanzas
Del mismo modo, los lakehouses pueden utilizarse para almacenar y analizar diversos datos de transacciones financieras, sistemas de gestión de riesgos y otras fuentes, lo que ayuda a las organizaciones de servicios financieros a tomar mejores decisiones de inversión y gestión de riesgos.
Modernización del data analytics
Los data lakehouses se pueden utilizar para modernizar los sistemas de datos existentes, mejorando su rendimiento, administración y rentabilidad. Esto incluye la transición de la infraestructura de datos on premises al cloud, la descarga de data warehouses y la habilitación de nuevas capacidades de datos, como la virtualización de datos y las aplicaciones de datos orientadas al cliente.
Procesamiento de datos en tiempo real
Lakehouses soporta el procesamiento de datos en tiempo real y por lotes, lo que permite a las organizaciones analizar los datos a medida que se generan. Esto permite informes y análisis en tiempo real, eliminando la necesidad de sistemas separados dedicados a servir aplicaciones de datos en tiempo real.
El núcleo de este amplio conjunto de aplicaciones es el hecho de que los data lakehouses pueden manejar tipos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que permite a las organizaciones almacenar, acceder, refinar y analizar una amplia gama de tipos de datos y aplicaciones, como datos de IoT, texto, imágenes, audio, video, registros del sistema y datos relacionales.
Los data lakehouses son baratos de escalar porque la integración de nuevas fuentes de datos es automatizada. No es necesario que se ajusten manualmente a los formatos de datos y al esquema de la organización, ahorrando así tiempo y recursos.
Data warehouse, data lake o data lakehouse
Cada una de estas arquitecturas ofrece características distintas y satisface necesidades diferentes en el ámbito del procesamiento y análisis de datos. Comprender sus matices es esencial para las empresas que buscan aprovechar sus datos de manera efectiva.
Data Warehouses
Un data warehouse es un repositorio estructurado de datos, meticulosamente organizado y optimizado para consultas e informes. Es la base de la inteligencia empresarial, ya que proporciona una plataforma centralizada en la que se integran, transforman y almacenan datos de varias fuentes, como sistemas ERP y CRM, sitios web y redes sociales.
Esta estructura es particularmente adecuada para mejorar las capacidades de informe y análisis, optimizar los procesos de toma de decisiones al proporcionar acceso a datos históricos y aumentar la eficiencia en el manejo y análisis de datos.
Sin embargo, los data warehouses no están exentos de limitaciones. A menudo carecen de la flexibilidad necesaria para manejar datos no estructurados, como las redes sociales y el streaming de datos. El coste de mantener un data warehouse puede ser alto y existen problemas de seguridad inherentes, especialmente cuando se trata de información confidencial o propietaria. Además, pueden surgir problemas de compatibilidad debido a la integración de datos de diversas fuentes con formatos y mediciones variables.
Data lakes
Por otro lado, los data lakes ofrecen un enfoque más flexible para el almacenamiento de datos. Son grandes pools de datos sin procesar almacenados en su formato nativo. Esta arquitectura está diseñada para manejar una amplia gama de tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados.
La principal ventaja de los data lakes reside en su capacidad para almacenar grandes volúmenes de datos de manera rentable, lo que los hace especialmente adecuados para las aplicaciones de machine learning y análisis predictivo.
A pesar de estas ventajas, los data lakes no están exentos de desafíos. Pueden ser difíciles de administrar de manera efectiva y, si no se organizan adecuadamente, pueden convertirse en lo que se conoce coloquialmente como «pantanos de datos».
Los data lakes mal administrados pueden generar desafíos en la recuperación de datos y la integración con herramientas de inteligencia empresarial. Además, la falta de estructuras de datos coherentes puede dar lugar a resultados de consultas inexactos, y la naturaleza abierta de los data lakes puede plantear importantes desafíos de seguridad de los datos.
Data Lakehouse
Un data lakehouse representa ese enfoque híbrido más reciente, que combina los mejores elementos de data warehouses y data lakes. Ofrecen una plataforma unificada para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, proporcionando la flexibilidad de un data lake con el entorno estructurado de un data warehouse.
Esta arquitectura es especialmente atractiva por su rentabilidad y la reducción de la duplicación de datos. Soporta una amplia gama de herramientas de inteligencia empresarial y machine learning, lo que ofrece una mejor administración y seguridad de los datos en comparación con los data lakes tradicionales.
Sin embargo, como concepto relativamente nuevo, el data lakehouse sigue evolucionando. Pueden presentar desafíos en cuanto a funcionalidad reducida en comparación con sistemas más especializados y requieren un mayor desarrollo para hacer realidad plenamente su potencial.
Tomar la decisión correcta
Los data warehouses son ideales para organizaciones que requieren capacidades sólidas y estructuradas de data analytics e inteligencia empresarial. Los data lakes son más adecuados para quienes necesitan una solución flexible y rentable para almacenar y analizar grandes volúmenes de diversos tipos de datos, especialmente para aplicaciones de machine learning. Los data lakehouses, que son una mezcla de ambos, ofrecen una solución versátil que puede satisfacer una amplia gama de necesidades de análisis y almacenamiento de datos.
A medida que el campo del Big Data continúa evolucionando, también lo harán estas soluciones de almacenamiento. Cada arquitectura tiene su lugar en el ecosistema de datos, y elegir una dependerá de los requisitos específicos, los tipos de datos y los objetivos estratégicos de la organización. Comprender las fortalezas y limitaciones de cada una de ellas es clave para tomar una decisión informada que se alinee con la estrategia de datos de la organización y los planes de crecimiento futuros.
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