¿Qué es un Data Lakehouse?

Descripción general

Un data lakehouse permite a las empresas gestionar eficazmente el creciente volumen de datos, mejorar la seguridad, reducir los costes de almacenamiento y aprovechar la inteligencia artificial general (GenAI) y la inteligencia empresarial. Descubra cómo funcionan los data lakehouses, las principales ventajas de adoptar esta arquitectura y cómo acceder a análisis en tiempo real y aprendizaje automático, independientemente de dónde se almacenen los datos: en un data lakehouse, un almacén de datos o un data lake.

Data lakehouse

¿Qué es un data lakehouse?

Un data lakehouse es una plataforma de gestión de datos que integra aspectos de un almacén de datos y un data lake, ofreciendo además ventajas en rendimiento, seguridad y flexibilidad. En esencia, un data lakehouse es un almacén de datos de alto rendimiento, capaz de soportar todo tipo de datos (estructurados, no estructurados y semiestructurados) con herramientas de procesamiento de datos integradas. El resultado es una base de gestión de datos única y potente que impulsa el procesamiento de datos para IA y análisis avanzados.

Las innovaciones en la arquitectura de los data lakehouses han impulsado su adopción, también motivadas por la necesidad de gestionar de forma más eficiente los crecientes volúmenes de datos diversos, salvar la brecha entre un data lake y un data warehouse, y ofrecer inteligencia empresarial y IA fiables.

¿En qué se diferencian los lagos de datos, los centros de almacenamiento de datos y los almacenes de datos?

Si bien un data lakehouse, un data lake y un data warehouse son todos repositorios de datos, cada uno presenta diferencias distintivas y casos de uso específicos. Comparemoos estos tres enfoques de datos.

Un almacén de datos centraliza el almacenamiento de datos estructurados, permitiendo consolidar información de múltiples fuentes en una única ubicación. De esta forma, los almacenes de datos eliminan los silos de información, brindando a los usuarios empresariales un acceso rápido a los datos y la capacidad de consultarlos para generar informes y obtener información valiosa. Los almacenes de datos son compatibles con la minería de datos, el análisis de datos y los casos de uso de inteligencia empresarial, lo que permite a las organizaciones comprender el rendimiento del negocio, descubrir tendencias y tomar decisiones empresariales más fundamentadas.

Sin embargo, los almacenes de datos presentan desafíos, ya que los complejos procesos ETL (extracción, transformación y carga) aumentan los requisitos de gestión y elevan los costos. Además, los almacenes de datos fuera de la nube pueden tener dificultades para escalar y dar soporte al crecimiento de los datos empresariales y a nuevos casos de uso, lo que repercute aún más en el costo total de propiedad.

Un lago de datos almacena grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, con la capacidad de escalar fácilmente para soportar volúmenes crecientes. Su capacidad para admitir diversos tipos y formatos de datos hace que los lagos de datos sean idóneos para casos de uso de big data, como el aprendizaje automático y la ciencia de datos, y ofrecen una opción más rentable en comparación con un almacén de datos.

Sin embargo, la complejidad y el tamaño de los lagos de datos requieren una gestión adecuada para evitar que los datos se vuelvan inmanejables y difíciles de administrar, y normalmente requieren científicos de datos o ingenieros de datos para utilizarlos de manera efectiva.

Históricamente, los almacenes de datos y los lagos de datos se implementaban como arquitecturas independientes y aisladas, lo que requería compartir los datos entre dos sistemas. Un data lakehouse puede utilizarse junto con un lago de datos y un almacén de datos, proporcionando una opción de almacenamiento flexible y de bajo costo para todo tipo de datos y formatos, y eliminando la necesidad de múltiples copias de datos en diferentes sistemas.

Gracias a la compatibilidad con transacciones ACID, los usuarios pueden ejecutar consultas mediante comandos SQL para datos estructurados y no estructurados, utilizando IA y análisis de alto rendimiento para diversos casos de uso. Como resultado, las organizaciones pueden potenciar el análisis para lograr operaciones más inteligentes, aplicando la información obtenida para personalizar la experiencia del cliente, mejorar la toma de decisiones, acelerar el desarrollo de productos, optimizar los flujos de trabajo e impulsar el crecimiento de los ingresos.

¿Por qué las organizaciones están adoptando una arquitectura de almacenamiento de datos en lago?

Las limitaciones de las arquitecturas de datos tradicionales, como los altos costos y la escalabilidad limitada, están impulsando a las organizaciones a adoptar los data lakehouses. Una encuesta reciente reveló que el 87 % de más de 200 líderes de TI planean repatriar cargas de trabajo en un plazo de dos años.

Existen varios factores que contribuyen al deseo de adoptar un enfoque de arquitectura de datos más moderno, entre ellos:

• Aumento del volumen de datos no estructurados: Las organizaciones necesitan una forma más eficiente de almacenar, gestionar y utilizar correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, imágenes de productos, vídeos, transcripciones de centros de llamadas, mensajes de chat, etc.
• Enfoque preciso en el servicio al cliente: El análisis avanzado y el aprendizaje automático dentro de una arquitectura de almacenamiento de datos pueden ayudar a identificar patrones de comportamiento del cliente, obtener información valiosa de las interacciones de servicio y crear experiencias más personalizadas y basadas en datos.
• Ahorro de costes: El uso de un repositorio de datos en la nube puede reducir los costes de almacenamiento y procesamiento, así como mejorar la gestión de datos en diversas cargas de trabajo.
• Adoptar una estrategia de datos híbrida: una arquitectura de almacenamiento de datos en la nube (data lakehouse) ofrece a las organizaciones la flexibilidad de aprovechar tanto el almacenamiento de datos en la nube como fuera de ella, en función de los requisitos de implementación, seguridad y cumplimiento deseados.

¿Cómo funciona un data lakehouse?

Data Lakehouse normalmente consta de cinco capas:

• Capa de ingestión
• capa de almacenamiento
• capa de metadatos
• capa API
• Capa de consumo

Exploremos el papel de cada uno:

La capa de ingesta, la primera capa, recopila datos de diversas fuentes, como bases de datos transaccionales, bases de datos NoSQL y API. A partir de ahí, los datos se transforman a un formato accesible para que el repositorio de datos los almacene y analice.

La capa de almacenamiento es donde se ingieren y almacenan todos los datos (no estructurados, estructurados y semiestructurados) en el servidor central. Los datos se almacenan en formatos de archivo abiertos para optimizar el rendimiento analítico.

La tercera capa es la capa de metadatos , que clasifica los metadatos asociados a los datos que se han ingerido y almacenado.

La cuarta capa utiliza API para realizar análisis más avanzados, lo que permite que las herramientas de análisis y las aplicaciones de terceros consulten los datos dentro de la arquitectura del repositorio de datos. Esta capa admite el procesamiento de datos en tiempo real, lo que permite a los equipos acceder a análisis en tiempo real incluso cuando los datos se actualizan.

La capa de consumo permite que las aplicaciones y herramientas accedan a todos los metadatos y datos almacenados en el servidor central. Esto proporciona a los usuarios empresariales el acceso a los datos que necesitan, permitiéndoles realizar tareas analíticas como la creación de paneles de control, la visualización de datos, consultas SQL y tareas de aprendizaje automático.

¿Cuáles son las ventajas comerciales de una arquitectura de almacenamiento de datos en lago?

Los centros de datos distribuidos (data lakehouses) ofrecen numerosos beneficios a organizaciones y usuarios, como una mejor gestión de datos, ahorro de costes y un mayor potencial para la IA y el aprendizaje automático desde una misma fuente. Estas son algunas de las principales ventajas que puede ofrecer un centro de datos distribuido:

• Una única fuente de información fidedigna: Unifique la gestión de datos e integre datos de múltiples fuentes y formatos para lograr la coherencia de los datos.
• Escalabilidad deseada: Con recursos de almacenamiento y computación independientes, se puede admitir y escalar una amplia variedad de cargas de trabajo.
• Nuevas oportunidades para la IA general: Las capacidades y la estructura de un repositorio de datos permiten a las organizaciones aprovechar los recursos de datos para aplicaciones de IA general y utilizarlos para la creación de contenido, la obtención de información valiosa y respuestas personalizadas y rápidas.
• Rendimiento analítico: Mejore el rendimiento de las consultas de datos para aumentar la velocidad y la precisión de los resultados.
• Gobernanza de datos confiable: Marco y controles sólidos de gobernanza de datos para garantizar la calidad y la seguridad de los datos.
• Flexibilidad de implementación: optimice el costo y el rendimiento con opciones para implementaciones fuera de la nube, híbridas y multinube.

¿Cómo puede Rocket ayudarte a aprovechar las ventajas de un almacenamiento de datos en un lago?

Gracias a sus análisis en tiempo real y al aprendizaje automático integrado, Rocket permite a las organizaciones analizar datos sin problemas dentro de un repositorio de datos centralizado, optimizando el uso de los recursos y reduciendo el coste total de propiedad.

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