Data lake house
¿Qué es un data lake house?
Un data lake house combina la flexibilidad de un lago de datos con las características estructuradas de un almacén de datos. Además, ofrece una plataforma unificada para almacenar y analizar distintos tipos de datos estructurados y desestructurados. Una arquitectura de data lake house híbrida aprovecha el entorno local y la nube para el procesamiento y almacenamiento de datos.
¿Cómo han cambiado los almacenes de datos en las últimas décadas?
Los almacenes de datos tradicionales se construyeron para datos estructurados alojados en el entorno local. Principalmente, apoyaban las funcionalidades de inteligencia empresarial, como la elaboración de informes y los paneles. Los almacenes de datos modernos se adaptan a una mayor diversidad de formatos de datos, son compatibles con plataformas de nube para funciones de almacenamiento y procesamiento, e integran herramientas de data science y algoritmos de aprendizaje automático para extraer información más detallada de los datos.
Los almacenes de datos han evolucionado desde repositorios de datos estructurados y divididos en silos a plataformas basadas en la nube flexibles que admiten análisis avanzados con diversos formatos de datos. Se están volviendo más automatizados y sencillos de utilizar, al tiempo que priorizan la seguridad y gobernanza de los datos.
¿Qué son los lagos de datos?
Los lagos de datos son arquitecturas de diseño específico para gestionar y almacenar grandes cantidades de datos desestructurados y semiestructurados de los diversos sistemas, aplicaciones empresariales y dispositivos de una organización. A diferencia de las bases de datos tradicionales, pueden almacenar varios tipos de datos, como texto sin procesar, imágenes y vídeos, utilizando una API de archivo y una infraestructura de almacenamiento rentable.
Gracias a su escalabilidad y accesibilidad, los lagos de datos resultan adecuados para análisis avanzados, especialmente para los algoritmos de inteligencia artificial y el aprendizaje automático. El uso de formatos de archivo abiertos mejora la interoperatividad, aunque resulta de crucial importancia tener en cuenta que los lagos de datos carecen de mecanismos fiables propios para garantizar la integridad y gobernanza de los datos.
Sin una gestión adecuada, los lagos de datos pueden acumular datos redundantes y desorganizados, lo que genera «pantanos de datos». Navegar por este tipo de pantanos complica la extracción de información significativa. La falta de gobernanza integrada requiere una supervisión atenta por parte de los usuarios para mantener la integridad de los datos, los metadatos y los controles de acceso.
A pesar de estos desafíos, los lagos de datos siguen constituyendo una opción de valor en las arquitecturas de datos contemporáneas, al ofrecer una solución rentable para procesar datos heterogéneos. A menudo, las organizaciones implementan tecnologías adicionales, como la catalogación de datos y gestión de metadatos, para evitar los pantanos de datos. De este modo, garantizan que el lago contenga datos estructurados, fiables y adecuados para los análisis.
¿Cuáles son las diferencias clave entre un data lake house, un almacén de datos y un lago de datos?
El almacén de datos, el lago de datos y el data lake house representan arquitecturas de gestión de datos diferentes, cada una adaptada a desafíos de datos empresariales específicos.
Estructura y esquema de datos:
- Los lagos almacenan los datos en su formato original, con independencia de la estructura.
- Los almacenes de datos se han diseñado para datos estructurados con un esquema predefinido.
- Los data lake houses pueden gestionar datos estructurados y desestructurados, al ofrecer flexibilidad para ambos tipos, e incorporan un esquema que mejora la gestión de datos.
Procesamiento de datos:
- Los lagos de datos almacenan datos sin procesar.
- Los almacenes de datos guardan los datos preprocesados, limpiados y transformados antes del almacenamiento, de modo que estén listos para los análisis.
- Los data lake houses pueden almacenar datos sin procesar, pero también permiten su procesamiento dentro del propio entorno del lake house.
Información detallada y casos de uso:
- Los lagos de datos resultan idóneos para análisis de exploración, al ser capaces de descubrir patrones ocultos en grandes conjuntos de datos y ofrecer compatibilidad con los análisis avanzados, como el aprendizaje automático.
- Los almacenes de datos se han diseñado para la inteligencia empresarial y la elaboración de informes. Proporcionan análisis de datos históricos en busca de tendencias e información que apoyen la toma de decisiones estratégicas.
- Los data lake houses combinan la fuerza de los análisis avanzados con todos los tipos de datos y un cierto grado de gobernanza de los datos para fines de inteligencia empresarial.
Coste y escalabilidad:
- Generalmente, los lagos de datos resultan más rentables, debido a que almacenan los datos con formatos sin procesar en soluciones de almacenamiento de menor coste. Son altamente escalables y se adaptan a volúmenes de datos crecientes.
- Los almacenes de datos pueden resultar más costosos, debido a los requisitos de procesamiento y almacenamiento estructurado. La escalabilidad puede resultar limitada en comparación con la de los lagos de datos.
- Los data lake houses ofrecen un equilibrio entre coste y escalabilidad. Pueden resultar rentables para almacenar datos sin procesar, pero pueden incurrir en costes de procesamiento adicionales en el entorno del lake house.
¿Cómo evitan los data lake houses los pantanos de datos?
Los lagos de datos ofrecen una solución de almacenamiento flexible para grandes cantidades de datos, pero sin una gestión adecuada, pueden convertirse en pantanos de datos: repositorios de datos desorganizados de baja calidad que resultan difíciles de analizar. Los data lake houses abordan este problema específicamente, incorporando características de los almacenes de datos para evitar la formación de pantanos. Te explicamos cómo:
Gobernanza de datos:
- Los data lake houses implementan prácticas de gobernanza de datos, como definir la propiedad de los datos, los controles de acceso y los estándares de calidad de datos. Esto garantiza la consistencia, precisión y trazabilidad de los datos, y evita la acumulación de datos irrelevantes o poco fiables en el lago. Los almacenes de datos ya cuentan con estas prácticas.
- Por otra parte, los lagos de datos a menudo carecen de una fuerte gobernanza, lo que provoca una ingestión descontrolada de los datos y potenciales duplicaciones o errores.
Esquema de datos:
- Los data lake houses permiten una cierta definición de esquemas, y esto ayuda a organizar de alguna manera los datos. Esto facilita el descubrimiento y recuperación de datos para los análisis, frente a lagos de datos totalmente desestructurados. Aunque no impone la estructura rígida de un almacén de datos, proporciona un término medio para mejorar la gestión de datos.
- Los lagos de datos almacenan los datos en su formato original, que puede ser desestructurado o semiestructurado. Aunque esto ofrece flexibilidad, aumenta la complejidad de la exploración y el análisis de datos.
Gestión del ciclo de vida de los datos:
- Los data lake houses facilitan la gestión del ciclo de vida de los datos. Ello implica procesos para identificar, clasificar y archivar o eliminar potencialmente datos en función de unas reglas predefinidas. De esta manera, se ayuda a evitar la acumulación de datos irrelevantes u obsoletos en el lake house, con el fin de que se mantenga ágil y eficiente.
- A menudo, los lagos de datos carecen de una gestión del ciclo de vida adecuada, lo que provoca un crecimiento descontrolado de los datos y complica la búsqueda de información valiosa entre todo lo irrelevante.
Herramientas de calidad de los datos:
- Los data lake houses pueden integrarse con herramientas de calidad para limpiar y validar los datos durante la ingestión o dentro del entorno del lake house. Esto ayuda a garantizar la precisión y fiabilidad de los datos almacenados en el lago.
- Los lagos de datos pueden necesitar procesos de limpieza de datos independientes antes de los análisis, lo que añade complejidad y la posibilidad de que se produzcan retrasos en la obtención de información.
¿Cuáles son las ventajas de un data lake house?
Los data lake houses ofrecen varias ventajas que los convierten en una opción atractiva para las organizaciones que desean aprovechar todos sus datos con el fin de mejorar la toma de decisiones y los análisis. Estas son algunas de las principales ventajas:
- Plataforma de datos unificada: los data lake houses combinan las fortalezas de los lagos y de los almacenes de datos para proporcionar una plataforma donde almacenar y guardar todos tus datos, con independencia de su formato (estructurados, semiestructurados o desestructurados). De esta forma se elimina la necesidad de contar con sistemas independientes para distintos tipos de datos, y por tanto, se simplifica la gestión y se mejora su disponibilidad para diversos proyectos de análisis.
- Gobernanza de datos mejorada: los data lake houses incorporan características de gobernanza de datos de los almacenes de datos. Esto te permite definir la propiedad de los datos, implementar controles de acceso y establecer estándares de calidad en los datos. Así, se garantiza la consistencia, precisión y trazabilidad de tus datos, y se evita la formación de pantanos de datos: repositorios de datos desorganizados de baja calidad que resultan difíciles de analizar.
- Flexibilidad y escalabilidad: los data lake houses heredan la flexibilidad de los lagos de datos. Puedes almacenar todos tus datos «tal y como estén», sin preocuparte de estructuras predefinidas. Además, ofrecen la escalabilidad de los lagos de datos y permiten una escalación vertical u horizontal sencilla para adaptarse a volúmenes de datos cada vez mayores.
- Compatibilidad con análisis avanzados: al almacenar datos sin procesar, los data lake houses proporcionan una base para diversas necesidades de análisis. Estos datos resultan valiosos para entrenar modelos de aprendizaje automático y realizar otras formas de análisis avanzados, como la minería de datos o la inteligencia artificial.
- Rentabilidad: los data lake houses pueden resultar más rentables que los almacenes de datos tradicionales. A menudo, aprovechan soluciones de almacenamiento de bajo coste para los datos sin procesar, y pueden implementar la gestión del ciclo de vida de los datos para eliminar los que resulten innecesarios. De este modo, reducen los requisitos de almacenamiento.
- Obtención de información más rápida: tener todos tus datos en un solo lugar accesible simplifica su descubrimiento y recuperación. Ello permite a los analistas y científicos de datos dedicar menos tiempo a buscar datos y más a extraer información valiosa.
- Toma de decisiones mejorada: al proporcionar una vista integral de tus datos, los data lake houses potencian la toma de decisiones basadas en datos. Puedes combinar la información de varios orígenes de datos para obtener una comprensión más profunda de tus clientes, operaciones y tendencias de mercado, y con ello, tomar decisiones empresariales mejor informadas.
¿Cuáles son los elementos de un data lake house?
Una arquitectura de data lake house es un método de gestión de datos híbrido que combina la libertad de un lago de datos con las cualidades estructuradas de un almacén de datos. Presenta dos capas importantes en el nivel más alto:
Plataforma de lake house:
- Acceso a consultas directas: la capa de procesamiento proporciona la consulta directa de datos almacenados en el lago sin necesidad de cargarlos en un almacén de datos o de convertirlos a un formato propio. Este acceso directo permite que las aplicaciones de inteligencia empresarial, la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático utilicen mejor los datos.
- Independencia de la herramienta: cualquier motor de procesamiento puede leer los datos en su formato original, lo que permite examinar los datos preparados con diversos sistemas y herramientas. Esta capacidad de adaptación se añade a la mejora del procesamiento, así como al rendimiento y la rentabilidad de los análisis.
Capa de procesamiento:
- Acceso a consultas directas: la capa de procesamiento proporciona la consulta directa de datos almacenados en el lago sin necesidad de cargarlos en un almacén de datos o de convertirlos a un formato propio. Este acceso directo permite que las aplicaciones de inteligencia empresarial, la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático utilicen mejor los datos.
- Independencia de la herramienta: cualquier motor de procesamiento puede leer los datos en su formato original, lo que permite examinar los datos preparados con diversos sistemas y herramientas. Esta capacidad de adaptación se añade a la mejora del procesamiento, así como al rendimiento y la rentabilidad de los análisis.
Principios clave: «cumplimiento ACID» para transacciones de base de datos:
- Atomicidad: garantiza que las transacciones se concluyan completamente o no se gestionen en absoluto. En caso de que se detenga un proceso, esto evita la pérdida o corrupción de los datos.
- Consistencia: mantiene unos resultados de las transacciones predecibles y consistentes, al tiempo que conserva la validez de los datos sobre la base de criterios establecidos y mantiene la integridad global de estos.
- Aislamiento: garantiza que las transacciones en curso no puedan ser manipuladas por otros hasta que se completen. Gracias a ello, varios usuarios pueden leer y escribir simultáneamente sin interrupciones.
- Durabilidad: garantiza que los cambios inducidos por transacciones se mantengan incluso frente a fallos del sistema, al habilitar el almacenamiento persistente de cambios inducidos por transacciones.
Este diseño equilibra la rentabilidad de un lago de datos con la flexibilidad que otorga poner los datos listos para analizar a disposición de varios sistemas. Permite que varias partes vean y escriban datos simultáneamente, al tiempo que cumplen unas reglas de transacciones sólidas. Esto la convierte en una solución versátil y fiable para las preocupaciones actuales relativas a la gestión de datos.
Inteligencia artificial y data lake houses
Los data lake houses y la inteligencia artificial son una combinación poderosa, capaz de desbloquear un valor significativo para las organizaciones. Te explicamos cómo:
La inteligencia artificial se beneficia de los data lake houses:
- Acceso a todos los datos: los data lake houses almacenan todo tipo de datos, ya sean estructurados, semiestructurados o desestructurados. Esto proporciona a los modelos de IA un conjunto de datos más completo y exhaustivo con el que entrenarse, y lleva potencialmente hacia una mejora del rendimiento e información más precisa.
- Mayor calidad de los datos: las características de gobernanza de los datos en los data lake houses ayudan a garantizar la consistencia y precisión de los datos. Este aspecto resulta crucial para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial fiables, dado que unos datos de mala calidad pueden producir resultados sesgados o imprecisos.
- Flexibilidad para la experimentación: los data lake houses admiten el almacenamiento de datos sin procesar. Esto permite a los científicos de datos experimentar con distintas técnicas de preparación de datos y la aplicación de enfoques de diseño de características para optimizar el rendimiento del modelo de IA.
- Escalabilidad para datos en crecimiento: a medida que los modelos de inteligencia artificial evolucionan y requieren más datos para el entrenamiento y reentrenamiento, los data lake houses pueden escalar con facilidad para adaptarse a estas necesidades crecientes de datos.
- Rentabilidad: los data lake houses ofrecen una forma rentable de almacenar grandes cantidades de datos en comparación con los almacenes de datos tradicionales. Ello permite a las organizaciones experimentar con diversos modelos de IA, sin preocuparse por tener que hacer frente a unos costes de almacenamiento excesivos.
Cómo los data lake houses facilitan los proyectos de inteligencia artificial:
- Preparación de datos: los data lake houses pueden integrarse con herramientas de limpieza y transformación de datos con los que optimizar el proceso de su preparación para modelos de IA.
- Entrenamiento y desarrollo de modelos: la capacidad de almacenar y acceder a grandes conjuntos de datos dentro del entorno del data lake house facilita el entrenamiento de modelos y ciclos de desarrollo eficientes.
- Gestión de modelos de aprendizaje automático: los data lake houses pueden servir como repositorio central para gestionar distintas versiones de modelos de aprendizaje automático y sus datos asociados.
- Operacionalización de modelos de IA: una vez entrenados, los data lake houses pueden proporcionar el pipeline de datos para implementar y servir a modelos de IA en producción.
En general, los data lake houses desempeñan un papel crítico en el ciclo de vida de la IA, al proporcionar una plataforma segura, escalable y adecuadamente gobernada para el almacenamiento, la gestión y el acceso a los datos. Esto potencia a las organizaciones para diseñar, entrenar e implementar potentes modelos de IA, que mejoran la toma de decisiones e impulsan la innovación.
HPE Data Lakehouse Solutions
Los data lake houses están revolucionando la gestión de datos al combinar la flexibilidad de los lagos de datos con la gobernanza de los almacenes de datos. HPE Ezmeral Data Fabric lleva esto un paso más allá proporcionando un data lake house unificado que se integra de forma fluida con tu infraestructura de datos existente, tanto a nivel local como en la nube.
- Unificar y simplificar: HPE Ezmeral Data Fabric derriba los silos y gestiona todos tus datos, ya sean estructurados, semiestructurados o desestructurados, en una misma ubicación. HPE Ezmeral Data Fabric simplifica la gobernanza de datos con herramientas integradas para garantizar la calidad y seguridad de los datos y lograr unos análisis fiables.
- Potencia tu inteligencia artificial y análisis: HPE Ezmeral Data Fabric proporciona una base fiable para análisis avanzados e iniciativas de IA. Ofrece un acceso sencillo a todos tus datos para entrenar modelos de aprendizaje automático, realizando una exploración de datos en profundidad, y alimentando la innovación basada en datos.
- Abierta y flexible: diseñada sobre una base de código abierto, Ezmeral Data Fabric evita la dependencia del proveedor y proporciona la flexibilidad necesaria para adaptarse a tus necesidades de datos específicas. Con independencia de que necesites una solución local, un data lake house basado en la nube o un enfoque híbrido, Ezmeral Data Fabric se adapta a tu entorno.
- Escalabilidad para el crecimiento: escala sin esfuerzo tu procesamiento y almacenamiento de datos a medida que aumentan tus volúmenes de datos. Ezmeral Data Fabric gestiona los conjuntos de datos en expansión con facilidad, y garantiza que cuentes con la potencia necesaria para analizar toda tu información.
- Rentabilidad: almacena tus datos de forma eficiente con la integración de Ezmeral Data Fabric con soluciones de almacenamiento de bajo coste. De este modo, podrás optimizar los costes sin poner en peligro la calidad o accesibilidad de los datos.
HPE Ezmeral Data Fabric potencia a los clientes para:
- Transformar los datos sin procesar en información práctica.
- Tomar decisiones basadas en datos con confianza.
- Obtener una ventaja competitiva gracias a los análisis avanzados y la inteligencia artificial.
Disponible en la plataforma edge-to-cloud HPE GreenLake, esta experiencia de datos unificada permite a los equipos conectarse de forma segura a los datos, allí donde se encuentren, sin interferir las pautas de acceso a los datos ya existentes. Incluye una plataforma data lake house ampliable y optimizada para Apache Spark que se instala en el entorno local. Los científicos de datos se benefician de una plataforma de análisis elástica y unificada para datos y aplicaciones del entorno local, del extremo y de todas las nubes públicas, lo que les permite acelerar los flujos de trabajo de IA y ML.