Un lago de datos, en los términos más simples, combina las mejores funcionalidades de un lago de datos y un almacén de datos. Ofrece una plataforma unificada para integrar perfectamente datos estructurados y no estructurados, brindando a las empresas agilidad, escalabilidad y flexibilidad en sus procesos de análisis de datos. A diferencia de los almacenes de datos tradicionales que se basan en esquemas rígidos para organizar y almacenar datos estructurados, un data lakehouse utiliza un flexible enfoque de esquema en lectura. 

Esto significa que los datos sin procesar y sin procesar se pueden incorporar al sistema sin ninguna estructura predefinida, lo que permite el análisis y la exploración sobre la marcha. Además, una ventaja clave del data lakehouse es su capacidad para aprovechar las capacidades de procesamiento por lotes y en tiempo real. Al combinar estos dos enfoques de procesamiento dentro de una única arquitectura, las organizaciones pueden obtener información valiosa de conjuntos de datos de transmisión tanto históricos como actualizados.

Un aspecto crucial que hace que la arquitectura del lago de datos sea poderosa es su integración con análisis basados ​​en Spark. Mediante el aprovechamiento El poder de procesamiento de Spark, las organizaciones pueden realizar tareas analíticas complejas sobre los datos almacenados en la casa del lago. Esto incluye la ejecución avanzada máquina de aprendizaje algoritmos, realizar agregaciones y transformaciones complejas y ejecutar cálculos iterativos. Además, un data lakehouse permite análisis de transmisión en tiempo real al integrarse perfectamente con marcos de transmisión como Apache Kafka o Apache Flink. Esto permite a las empresas analizar y obtener información a partir de flujos de datos que fluyen constantemente a medida que llegan.

¿Cuáles son los desafíos comunes de Data Lakehouse?

El data lakehouse, a pesar de sus muchos beneficios, presenta varios desafíos relacionados con los datos. gobernanza, seguridad, privacidad y cumplimiento que es necesario abordar. La gobernanza de datos es crucial para garantizar la precisión, coherencia y confiabilidad de los datos dentro de un lago de datos. Las organizaciones deben establecer políticas y procesos claros para gestionar el control de calidad de los datos, la gestión de metadatos y los controles de acceso en todo el ecosistema.

La seguridad es otra preocupación importante cuando se trata de grandes cantidades de datos. Dado que la información confidencial reside en el lago de datos, las organizaciones deben implementar medidas de seguridad sólidas, como técnicas de cifrado y controles de acceso, para protegerse contra accesos no autorizados o infracciones. Regulaciones de privacidad como GDPR o CCPA requieren que las organizaciones protejan la información personal de manera adecuada. 

¿Cuáles son las características clave de la arquitectura Data Lakehouse?

Las diferentes capas de una arquitectura de almacén de datos

En esencia, la arquitectura de un lago de datos consta de tres capas: almacenamiento, computación y catálogo. La capa de almacenamiento almacena datos sin procesar. estructurado y no estructurado datos sin ninguna modificación. La capa informática permite capacidades de procesamiento y análisis además de esta información almacenada aprovechando varios motores como Apache Spark o Presto. Finalmente, la capa de catálogo actúa como un depósito de metadatos que proporciona una vista organizada de los conjuntos de datos disponibles dentro de la arquitectura. 

Almacenamiento, procesamiento e integración en un Data Lakehouse

Los componentes clave de un lago de datos son el almacenamiento, el procesamiento y la integración. El componente de almacenamiento de un data lakehouse permite a las organizaciones almacenar grandes cantidades de diversos tipos de datos en sus formatos nativos. Esta flexibilidad permite un fácil acceso y análisis tanto de datos históricos y en tiempo real. 

El procesamiento es otro componente crítico que permite a los usuarios obtener información valiosa a partir de los datos almacenados. Al aprovechar tecnologías informáticas distribuidas como Apache Spark o Presto, las organizaciones pueden realizar tareas analíticas complejas como aprendizaje automático, consultas ad hoc o procesamiento por lotes en su lago de datos. La integración juega un papel vital al conectar varios sistemas y aplicaciones dentro de la infraestructura de una organización. Permite la ingesta fluida de datos de múltiples fuentes como bases de datos, servicios en la nube o plataformas de streaming en la casa del lago de datos.

Escalabilidad y flexibilidad de la arquitectura Data Lakehouse  

Uno de los principales beneficios de la arquitectura del lago de datos es su escalabilidad. Los almacenes de datos tradicionales a menudo tienen dificultades para manejar el volumen, la variedad y la velocidad cada vez mayores de los datos modernos. Sin embargo, con un data lakehouse, las organizaciones pueden escalar sin problemas su capacidad de almacenamiento horizontalmente agregando más nodos a su clúster. Este distribuidos Este enfoque ofrece un manejo eficiente de cantidades masivas de datos sin comprometer el rendimiento. 

La flexibilidad que ofrece la arquitectura es crucial para adaptarse a las necesidades empresariales en evolución. Los datos en una casa del lago se pueden almacenar en su forma original sin ningún esquema o estructura predefinida, lo que facilita la incorporación de nuevos tipos de información a medida que surgen. Esta flexibilidad permite a las organizaciones capturar y almacenar diversos conjuntos de datos de diversas fuentes sin preocuparse por transformaciones iniciales o modificaciones de esquema.

La escalabilidad y flexibilidad proporcionadas por la arquitectura del lago de datos permiten a las empresas almacenar de manera eficiente grandes cantidades de información estructurada y no estructurada, sin dejar de ser adaptables a cambios futuros en sus requisitos analíticos.     

Ingestión y transformación de datos en Data Lakehouse

El análisis en tiempo real y el procesamiento por lotes son componentes cruciales de una arquitectura de data lakehouse, que permite a las organizaciones aprovechar el poder de los datos. ingestión y transformación. Estas capacidades facilitan la extracción de información valiosa a partir de datos históricos y en tiempo real, lo que garantiza una toma de decisiones oportuna y mejora la agilidad empresarial general. 

Gobernanza de datos y gestión de calidad en Data Lakehouses 

La gobernanza y la calidad de los datos son dos aspectos cruciales de una arquitectura de data lakehouse, que abarca varios componentes clave, como la aplicación de esquemas, metadatos gestión y gobierno de datos. 

La aplicación de esquemas juega un papel vital en el mantenimiento de la coherencia y confiabilidad de los datos dentro de un lago de datos. Implica definir y hacer cumplir esquemas predefinidos para diferentes conjuntos de datos para garantizar que la estructura y el formato de los datos cumplan con estándares específicos. Al hacer cumplir las reglas del esquema, las organizaciones pueden evitar inconsistencias o discrepancias en sus conjuntos de datos, lo que permite una integración y un análisis perfectos. 

La gestión de metadatos es otro componente esencial que ayuda a organizar y describir los datos almacenados en un lago de datos. Implica capturar metadatos completos, incluida información sobre la fuente, la estructura, las relaciones y los patrones de uso de los datos. La gestión eficaz de metadatos permite una mejor comprensión y descubrimiento de los conjuntos de datos disponibles, al tiempo que facilita operaciones eficientes de consulta y recuperación. 

Gobierno de Datos es fundamental para garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios, políticas de privacidad, medidas de seguridad y consideraciones éticas. Implica establecer políticas, procedimientos, roles, responsabilidades y marcos para gobernar la gestión general de datos dentro de una organización. La gobernanza de datos garantiza que existan controles adecuados para el control de acceso, mecanismos de autorización, pistas de auditoría, políticas de retención y otros aspectos relacionados con la seguridad de los datos.

Motor de consultas integrado y acceso a datos unificados

El motor de consulta integrado permite consultar y procesar sin problemas grandes cantidades de datos almacenados en el data lakehouse. Esto permite a las organizaciones realizar análisis en tiempo real de diversos conjuntos de datos sin tener que moverlos o transformarlos en un sistema separado. 

Además, la función de acceso unificado a datos garantiza que se pueda acceder a todos los tipos de datos mediante una única interfaz o lenguaje de consulta. Esto simplifica el proceso general de gestión de datos y reduce la curva de aprendizaje para analistas e ingenieros. 

Capacidades avanzadas para análisis y seguridad

La arquitectura del lago de datos incluye capacidades de análisis avanzadas y características de seguridad. Un aspecto crucial es la capacidad de aprovechar la transmisión de datos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones procesar y analizar la información a medida que fluye, lo que permite una toma de decisiones oportuna. 

La integración de ML es otro componente vital de una arquitectura de lago de datos, que permite a las organizaciones descubrir patrones y tendencias valiosos, obtener información útil y realizar predicciones precisas. 

Con los crecientes casos de filtraciones de datos y violaciones de la privacidad, las medidas de seguridad son una máxima prioridad para las organizaciones globales. Los data lakehouses proporcionan medidas de seguridad avanzadas, como métodos de cifrado avanzados, controles de acceso basados ​​en roles, capacidades de auditoría y cumplimiento de los estándares de la industria. 

¿Cuáles son los beneficios de la arquitectura Data Lakehouse?

A continuación se muestra un resumen de los beneficios clave de un data lakehouse:

• Almacenamiento de datos centralizado: Esta característica ofrece varios beneficios para mejorar la gestión de datos y optimizar la integración de datos. Con un enfoque centralizado, las organizaciones pueden almacenar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados en una única ubicación, eliminando la necesidad de múltiples sistemas aislados. 

• Acceso a múltiples fuentes de datos: Los datos de diferentes departamentos, aplicaciones y fuentes externas se pueden incorporar al data lakehouse, creando una visión holística de los activos de información de la organización. Las organizaciones pueden aplicar políticas y controles coherentes en toda la información almacenada, garantizando el cumplimiento de los requisitos reglamentarios. 

• Gestión de calidad de datos mejorada: Los procesos de limpieza y transformación de datos se pueden aplicar de manera uniforme.     

• Escalabilidad y flexibilidad: La escalabilidad y flexibilidad de una arquitectura de data lakehouse permite a las organizaciones liberar el poder de una gestión de datos rentable. Con un data lakehouse, las empresas pueden almacenar y procesar fácilmente volúmenes masivos de diversos conjuntos de datos sin la necesidad de grandes transformaciones o esquemas predefinidos. 

• Ventaja de la nube: Al aprovechar las plataformas basadas en la nube, las organizaciones pueden escalar dinámicamente sus recursos de almacenamiento y computación según la demanda, optimizando costos y manteniendo altos niveles de rendimiento. 

• Análisis en tiempo real y toma de decisiones más rápida: La adopción de la arquitectura de data lakehouse aporta beneficios en análisis en tiempo real y procesos de toma de decisiones más rápidos. El análisis en tiempo real se vuelve posible a medida que los datos se incorporan y procesan casi en tiempo real, lo que elimina la necesidad de realizar ETL, que consume mucho tiempo. Al consolidar datos estructurados y no estructurados en un único repositorio, el data lakehouse permite a las empresas acceder a grandes cantidades de información de forma rápida y eficiente.

• Colaboración mejorada y democratización de datos: La arquitectura Data Lakehouse también ofrece funciones de colaboración mejoradas. En las arquitecturas de datos tradicionales, los silos de datos a menudo obstaculizan la comunicación y la colaboración entre diferentes departamentos o equipos dentro de una organización. Sin embargo, con un data lakehouse, todos los datos se almacenan en un repositorio centralizado, lo que elimina estos silos y fomenta la colaboración. 

• Utilización optimizada de recursos y capacidades de aprendizaje automático: La casa del lago de datos aprovecha el poder de la computación en la nube para almacenar y procesar de manera eficiente grandes cantidades de datos en su forma sin procesar. Al consolidar datos estructurados y no estructurados en un único repositorio, las empresas pueden aprovechar al máximo sus recursos existentes. 

¿Cuál es el futuro de la arquitectura Data Lakehouse?

La ingeniería de datos desempeñará un papel fundamental en la configuración del futuro de una casa de lago de datos. Los ingenieros de datos desempeñan un papel crucial en el diseño, la construcción y el mantenimiento de la infraestructura necesaria para implementaciones exitosas de data lakehouse. Son responsables de desarrollar canales de datos escalables y eficientes que ingieren, transforman y almacenan grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados. 

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• Fuente: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/