Data Lakehouse: Transformación de la gestión de datos empresariales

En los últimos años, Casas de lagos de datos se han convertido en un componente esencial para la gestión de sistemas de datos expansivos. Actuando como puente entre los almacenes de datos tradicionales y los lagos de datos contemporáneos, reúnen las fortalezas de ambos. Esta integración nos permite manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y resolver los desafíos críticos que enfrenta el panorama de la ciencia de datos.

Al combinar los aspectos de alto rendimiento de los almacenes de datos con la escalabilidad de los lagos de datos, los data lakehouses ofrecen una solución única. Abordan cuestiones relacionadas con el almacenamiento, la gestión y la accesibilidad de los datos, lo que las hace indispensables en nuestra era digital. A medida que exploremos más a fondo este concepto, descubriremos por qué los data lakehouses son superiores a los sistemas en los que antes confiábamos y el papel crucial que desempeñan para garantizar la seguridad y la gobernanza de los datos.

Conclusiones clave

• Los data lakehouses combinan las características de los lagos de datos y los almacenes de datos.
• Abordan los principales desafíos en el almacenamiento y la gestión de datos.
• Una gobernanza de datos eficaz es esencial en los data lakehouses.

¿Qué es un Data Lakehouse?

¿Cómo funciona una casa de lago?

En esencia, un lakehouse combina características de lagos de datos y almacenes de datos. Obtenemos las ventajas de escalabilidad y coste de un lago de datos a la vez que nos beneficiamos de la gestión y el rendimiento de un almacén. Este diseño nos permite realizar analíticas tanto de datos estructurados como no estructurados dentro de un único marco. Al eliminar el almacenamiento de datos aislado, las casas de lago facilitan un mejor flujo e integración.

Rastreando el origen de las bases de datos relacionales

Comprender la importancia de una casa lago requiere mirar hacia atrás en la evolución de la gestión de datos. En la década de 1980, a medida que las empresas reconocieron la importancia de los conocimientos, surgió la necesidad de sistemas que pudieran manejar grandes cantidades de datos. Esta transición condujo al desarrollo de bases de datos relacionales. Revolucionaron la gestión de datos al introducir SQL y garantizar la integridad de los datos con propiedades ACID.

Descripción del procesamiento de transacciones

En esencia, el procesamiento de transacciones gestiona las alteraciones de datos en tiempo real. Esto implica insertar, actualizar o eliminar datos de forma rápida y precisa. Dichos sistemas garantizan que los cambios se ejecuten correctamente, o que no se produzcan alteraciones si surge un error. Esta fiabilidad es vital para las aplicaciones empresariales críticas en las que se debe mantener la precisión de los datos.

De los almacenes a los nuevos horizontes

Inicialmente, los almacenes de datos se adaptaron a formatos de datos fijos. Sobresalieron en análisis detallados, pero tuvieron dificultades a medida que surgieron diversas fuentes de datos. Su estructura rígida resultó costosa e ineficiente para los ágiles Análisis de datos necesidades. A medida que las empresas se expandían, también lo hacían sus requisitos de datos, lo que provocó la llegada de soluciones de almacenamiento de datos a gran escala.

La llegada de los Data Lakes

Los lagos de datos transformaron la forma en que se administraban las extensas recopilaciones de datos. Estas soluciones permitieron a las organizaciones almacenar grandes cantidades de datos sin procesar sin una organización inmediata, atendiendo a diversas entradas como registros web y fuentes de IoT. Una ventaja clave era el bajo costo de almacenamiento, aunque el mantenimiento Calidad de los datos y la confiabilidad fueron desafíos que surgieron.

¿Qué es un Data Lake?

Un lago de datos sirve como un vasto repositorio donde se almacenan los datos sin procesar hasta que se necesiten. A diferencia de los almacenes que requieren una organización previa, los lagos de datos adoptan un enfoque de "esquema en lectura". Esta flexibilidad es beneficiosa para los científicos y analistas de datos, ya que permite el examen y la interpretación sin estructuras fijas.

Beneficios de los repositorios de datos de gran tamaño

• Escalabilidad : Gestionan datos sustanciales sin cambios significativos en la infraestructura.
• Eficiencia de costos : El almacenamiento en lagos de datos es más asequible, lo que reduce los gastos operativos.
• Soporte de datos diverso : Acomodan datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de manera efectiva, lo que los hace versátiles para diversas necesidades analíticas.

Al evolucionar de los sistemas tradicionales al tiempo que incorpora la versatilidad de los lagos, el concepto de casa del lago proporciona un enfoque moderno para la gestión y el análisis de datos, fusionando lo mejor de ambos métodos fundamentales.

Recapitulación: Del lago de datos al pantano de datos

Construir un buen data lakehouse definitivamente tiene sus desafíos. Al principio, las empresas apostaron por los lagos de datos, pensando que serían la solución mágica a todos sus problemas de almacenamiento. Pero sin una gestión adecuada, estos lagos pueden convertirse en pantanos de datos, donde es mucho más difícil extraer algo útil.

¿Qué es exactamente un pantano de datos?

Cuando las empresas adoptaron por primera vez los lagos de datos, esperaban una solución ideal para sus problemas de almacenamiento. Pero sin la estructura y la supervisión adecuadas, estos lagos de datos pueden convertirse en recopilaciones de datos caóticas o pantanos. En tal estado, encontrar información útil se convierte en un desafío. Estos son algunos de los problemas:

• Datos duplicados : Las copias de los datos pueden acumularse, lo que genera confusión y mayores costos de almacenamiento.
• Mala calidad de los datos : Los datos inexactos conducen a decisiones equivocadas, lo que afecta el rendimiento general del negocio.
• Cuestiones regulatorias : Los datos mal administrados pueden significar no cumplir con las leyes protección de datos normas.

Los silos de datos y la obsolescencia de los datos a menudo surgen de estos repositorios desorganizados, lo que conduce a conjuntos de datos aislados e información obsoleta que obstaculizan aún más nuestra capacidad para tomar decisiones oportunas.

Características de un Data Lakehouse

Para contrarrestar estos problemas, surgió el concepto de data lakehouse, que ofrece un enfoque más equilibrado para la gestión de datos. Este sistema nos permite almacenar grandes cantidades de datos sin procesar, lo que proporciona flexibilidad a los analistas y científicos de datos. A diferencia de los sistemas más antiguos, se alinea con las necesidades modernas de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, lo que facilita el análisis avanzado.

El data lakehouse combina elementos de lagos de datos y almacenes. Exploremos sus características:

• Transacciones confiables : Admite transacciones, lo que garantiza que los datos sean precisos y confiables.
• Datos estructurados : Utiliza la aplicación de esquemas para mantener los datos organizados y confiables.
• Almacenamiento y procesamiento separados : Desacopla el almacenamiento y la computación, optimizando la eficiencia.
• Formatos flexibles : Compatible con formatos de mesa abierta como Delta, Iceberg y Hudi.
• Manejo versátil de datos : Maneja datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
• Transmisión en tiempo real : Totalmente compatible con la transmisión, lo que permite análisis actualizados.

Estas características abordan las limitaciones de los sistemas tradicionales, lo que nos permite trabajar con datos de manera más efectiva. Al capitalizar estas fortalezas, podemos posicionarnos bien en un mundo cada vez más impulsado por los datos.

Gobernanza de datos en Data Lakehouses

La gobernanza de datos en una configuración de lakehouse es crucial para mantener la precisión, la accesibilidad y la seguridad, al tiempo que cumple con las regulaciones. Nos aseguramos de que nuestros datos sigan siendo fiables centrándonos en varios aspectos:

• Catálogo de datos : Organizamos todos los datos y metadatos, lo que permite un fácil descubrimiento y recuperación.
• Responsabilidad y calidad :Nuestro Administradores de datos son responsables de mantener la calidad y la coherencia de los datos.
• Acceso controlado : Al implementar el acceso basado en roles, nos aseguramos de que solo las personas autorizadas puedan ver información confidencial.

Estas prácticas nos ayudan a mantener un entorno de datos flexible e interoperable, lo que garantiza la privacidad y la coherencia.

Comparación de Data Lakehouses y Data Warehouses

La arquitectura de un data lakehouse ofrece ventajas únicas sobre los almacenes de datos tradicionales. Mientras que los almacenes están diseñados para datos estructurados y sobresalen en análisis, los lakehouses brindan flexibilidad al permitir que coexistan datos estructurados y no estructurados. Este enfoque brinda a las organizaciones la capacidad de aprovechar diversos tipos de datos de manera eficiente.

Diferencias clave:

• Almacenamiento de datos: Los almacenes requieren que los datos se estructuren antes de almacenarlos, mientras que las casas de lago pueden mantener los datos sin procesar, procesándolos según sea necesario.
• Rendimiento de las consultas: Los almacenes sobresalen en consultas complejas de datos estructurados, mientras que los lakehouses admiten diversos tipos de datos con consultas más rápidas utilizando herramientas como Apache Spark.
• Costar: Las casas de lago a menudo utilizan almacenamiento económico, lo que reduce los costos en comparación con el almacenamiento de alto rendimiento requerido por los almacenes.
• Escalabilidad: Los lakehouses escalan fácilmente con nodos de almacenamiento adicionales, a diferencia de los almacenes que tienen límites de escalabilidad a medida que aumenta el tamaño de los datos.

Evolución del esquema en Data Lakehouses

La evolución del esquema es muy importante porque permite a las empresas ajustar su configuración de datos sin estropear sus flujos de trabajo actuales. Y, sinceramente, en el mundo actual de los datos, que se mueve rápidamente, ese tipo de flexibilidad es imprescindible.

Adopción de nuevos estándares

Anteriormente, cambiar los esquemas de la base de datos, como agregar columnas o modificar estructuras, era complicado y podía provocar tiempo de inactividad. Con las casas de lago, los cambios de esquema son sencillos e integrados en el sistema. Esto permite a nuestros equipos adaptarse rápidamente a los nuevos requisitos de datos, manteniendo operaciones eficientes.

Hacer que el sistema sea eficaz

• Control de versiones: Realizamos un seguimiento de las versiones de los conjuntos de datos para adaptarse a los cambios y, al mismo tiempo, admitir formatos más antiguos.
• Reconocimiento automatizado de esquemas: El empleo de herramientas que detectan alteraciones en el esquema garantiza que nuestro procesamiento de datos Los flujos de trabajo siguen siendo fluidos.
• Escrutinio de datos: Al implementar reglas de validación, nos aseguramos de que los datos entrantes se ajusten a los formatos esperados, evitando problemas de procesamiento.

Con estas estrategias, podemos hacer que nuestros sistemas de datos sean más receptivos y robustos, manejando las demandas cambiantes de la gestión de datos de manera efectiva.

Mantener sus datos seguros y listos: por qué es importante

El papel del almacenamiento en la nube

El almacenamiento de objetos en la nube desempeña un papel vital para garantizar que nuestros datos permanezcan seguros y accesibles. Este tipo de almacenamiento mantiene nuestros activos digitales, ya sean datos empresariales estructurados o archivos multimedia variados, bien organizados y seguros. Funciones como las copias de seguridad y el control de versiones son esenciales porque ofrecen tranquilidad. Si algún dato se corrompe o se pierde, podemos restaurarlo rápidamente, lo que nos ayuda a evitar posibles interrupciones.

Formatos de datos abiertos flexibles

Los estándares de datos abiertos son cruciales para la flexibilidad de los datos. Mediante el uso de formatos como Parquet u ORC, nos aseguramos de que nuestros datos sigan siendo adaptables. De esta manera, no estamos atados a una sola herramienta o proveedor, lo que significa que podemos ajustar nuestros sistemas según sea necesario. Esta flexibilidad es clave para garantizar que nuestros datos se puedan utilizar de manera eficiente en diferentes plataformas y herramientas.

Beneficios empresariales de una gestión de datos fiable

Un entorno de datos bien estructurado que utilice almacenamiento de objetos en la nube y formatos abiertos es ventajoso para cualquier empresa. Garantiza que nuestros datos comerciales estén seguros y accesibles cuando sea necesario. Ya sea que administremos conjuntos de datos estructurados o contenido multimedia variado, obtenemos la flexibilidad y la confiabilidad necesarias para nuestras operaciones. A medida que nuestro negocio evoluciona o el volumen de datos crece, es esencial contar con una configuración que se adapte a estos cambios. Este enfoque garantiza que podamos seguir el ritmo de nuestras necesidades de datos y mantener operaciones comerciales fluidas.

El futuro de los Data Lakehouses

La arquitectura de datos sigue creciendo y adaptándose a las crecientes demandas de análisis de datos y ciencia de datos. A medida que más empresas se sumerjan en la IA y el aprendizaje automático, será crucial contar con una configuración de datos sólida y flexible.

Conexión con la IA y el aprendizaje automático

Los lagos de datos proporcionan una base sólida para tareas como aprendizaje automático . Al fusionar datos estructurados y no estructurados en una sola plataforma, podemos optimizar el flujo de trabajo de los científicos de datos. Esta configuración ayuda a desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático de manera efectiva, mejorando nuestras capacidades de ciencia de datos.

¿Qué nos depara el futuro?

Con el progreso tecnológico continuo, los data lakehouses continuarán evolucionando. Anticipamos mejoras como la gobernanza de datos automatizada, medidas de seguridad mejoradas y herramientas que aumentan el rendimiento. Estas actualizaciones reforzarán el papel de los data lakehouses en Estrategias de datos modernas , garantizando que sigan siendo parte integral de nuestros esfuerzos por gestionar y analizar datos de forma eficiente.

Por qué Ilum es un ejemplo perfecto de un Data Lakehouse bien definido

Ilum encarna lo que debería ser un data lakehouse, armonizando la versatilidad de los lagos de datos con el control integral de los almacenes de datos. Profundicemos en las razones por las que Ilum destaca en este espacio.

• Gestión unificada de múltiples clústeres
  Nuestra plataforma simplifica la gestión de múltiples clústeres de Spark, ya sean basados en la nube o en las instalaciones. Esta característica garantiza un manejo de datos sin problemas en diferentes entornos.
• Flexibilidad de Kubernetes y Hadoop
  Ilum es compatible tanto con Kubernetes como con Hadoop Yarn, lo que ofrece a las empresas la opción de gestionar sus clústeres de Spark de la manera que más les convenga. Esta flexibilidad permite a las empresas pasar de las configuraciones tradicionales de Hadoop a entornos modernos y nativos de la nube, adaptándose al panorama actual impulsado por la tecnología.
• Sesiones interactivas de Spark y REST API
  Al utilizar nuestra API REST para trabajos de Spark, Ilum mejora la interactividad, lo que permite operaciones de datos en tiempo real. Esto no solo eleva la experiencia de la plataforma de datos, sino que también permite la creación de aplicaciones dinámicas que responden instantáneamente a las solicitudes de los usuarios, una característica esencial para los data lakehouses avanzados.
• Código abierto y accesibilidad gratuita
  Un rasgo notable de Ilum es su Rentabilidad , ya que está disponible sin costo alguno. Al utilizar herramientas de código abierto como Apache Spark, Jupyter y Apache Ranger, Ilum evita la dependencia de un proveedor, lo que lo convierte en una opción atractiva para que tanto las nuevas empresas como las empresas exploren la arquitectura de data lakehouse sin costos elevados.

Los puntos fuertes de Ilum radican en su escalabilidad, flexibilidad, interactividad en tiempo real y asequibilidad. Atiende a aquellos que buscan un lago de datos bien diseñado que no comprometa el rendimiento o la gobernanza. Adoptar las características avanzadas de Ilum nos permite aprovechar al máximo el potencial de una solución moderna de data lakehouse, combinando realmente los beneficios de los lagos de datos y los almacenes.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los componentes principales de un Data Lakehouse?

Los data lakehouses combinan elementos de los lagos de datos y de los almacenes de datos. Los componentes clave incluyen una capa de almacenamiento que maneja grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, una capa de procesamiento para ejecutar consultas y transformaciones de datos, y una capa de administración para mantener la organización y la gobernanza de los datos.

¿Cómo se compara el rendimiento de Data Lakehouse con el de los almacenes de datos tradicionales?

Los data lakehouses suelen tener un rendimiento mejorado debido a su capacidad para manejar diversos tipos de datos y realizar consultas complejas. Integran el almacenamiento flexible de los lagos de datos con el rendimiento eficiente de las consultas de los almacenes de datos, ofreciendo un enfoque equilibrado para el almacenamiento y la computación de datos.

¿Cuáles son las ventajas de utilizar un Data Lakehouse para el análisis de datos?

El uso de un data lakehouse puede agilizar el análisis de datos al proporcionar una única plataforma que admite tanto el almacenamiento como el análisis. Esta integración reduce el movimiento y la duplicación de datos, lo que permite una información más rápida y una gestión de datos más eficiente. Además, los data lakehouses ofrecen escalabilidad y flexibilidad, esenciales para manejar grandes conjuntos de datos.

¿Qué herramientas y tecnologías son comunes en la construcción de un Data Lakehouse?

Las herramientas comunes incluyen Apache Spark para procesar grandes conjuntos de datos y Delta Lake para ofrecer una indexación de datos confiable y control de versiones. Las tecnologías como los servicios de almacenamiento en la nube y las herramientas de gobernanza de datos son fundamentales para gestionar de forma eficiente los lagos de datos a gran escala.

¿Cómo gestionan los Data Lakehouses la seguridad y la gobernanza de los datos?

La gobernanza y la seguridad de los datos se gestionan mediante la implementación de sólidos protocolos de autenticación, técnicas de cifrado y enmascaramiento de datos. Esto garantiza que solo los usuarios autorizados puedan acceder a información confidencial, salvaguardando la integridad y la privacidad de los datos dentro del entorno de lakehouse.

¿Cuándo es preferible un Data Lakehouse a un Data Lake?

Se prefiere un data lakehouse cuando es necesario admitir cargas de trabajo de análisis y cargas de trabajo de consultas operativas tradicionales en diversos tipos de datos. Es ideal para organizaciones que requieren un sistema unificado que reduzca los silos de datos y simplifique los procesos de gestión de datos.