Históricamente, las organizaciones han adoptado data lakes y data warehouses para almacenar y analizar sus datos. Sin embargo, estas arquitecturas tradicionales a menudo presentan retos en términos de rendimiento, gobernanza y rentabilidad. Los data lakehouses se presentan como una solución perfecta para abordar estos desafíos.
Al combinar la escalabilidad y el storage de bajo costo de los lagos de datos con las capacidades de rendimiento, fiabilidad y gobernanza de los almacenes de datos, los data lakehouses potencian la gestión de los datos, ayudando a las empresas a impulsar la innovación y a descubrir nuevas oportunidades.
En este artículo, te contamos qué son los data lakehouses y cuáles son las ventajas de implementarlos.
¿Qué es un data lakehouse?
Cuando hablamos de data lakehouse, hacemos referencia a una arquitectura de datos innovadora que combina las ventajas de los data lakes y los data warehouses en un único sistema cohesionado, resolviendo los desafíos que estos sistemas representan para las organizaciones.
Históricamente, las empresas que decidían implementar alguno de estos modelos se enfrentaban a las limitaciones de cada uno de ellos.
Si bien los lagos de datos ofrecen almacenamiento rentable y escalable para datos no estructurados y semiestructurados, carecen de optimización del rendimiento.
Los almacenes de datos, por su parte, proporcionan una gestión eficiente de los datos estructurados, pero son costosos y rígidos.
Los data lakehouses resuelven este problema integrando a la perfección estos dos modelos. Esta arquitectura conserva la rentabilidad y flexibilidad de los data lakes sin resignar las capacidades de gestión de datos estructurados y optimización del rendimiento de los data warehouses. Así, permite almacenar, gestionar y analizar datos de manera más eficiente.
Data lakehouse, data warehouse y data lakes: principales diferencias
Los data lakehouses combinan los beneficios de los data warehouses y los data lakes. Pero, ¿cuáles son las principales diferencias que registran estos modelos? Analicémoslas a partir de algunos parámetros clave.
Estructura y esquema de datos
Mientras que los lagos de datos almacenan los datos en su formato original, con independencia de la estructura, los almacenes de datos se utilizan para guardar data estructurada con un esquema predefinido.
Por su parte, los data lakehouses son más flexibles, ya que pueden gestionar datos estructurados y desestructurados y, al mismo tiempo, incorporan un esquema que mejora la gestión de los datos.
Procesamiento de datos
En los data lakes hay datos sin procesar. En cambio, en los data warehouses los datos están preprocesados, limpios y transformados. Esto los deja listos para los análisis.
Al combinar ambos modelos, los data lakehouses almacenan datos sin procesar y también permiten el procesamiento dentro del propio entorno, incluso en tiempo real. De esta forma, brindan la posibilidad de manejar datos en flujo y obtener insights instantáneos, lo que aumenta el valor de la información.
Información detallada y casos de uso
Dado que tienen la capacidad de descubrir patrones ocultos en grandes conjuntos de datos y de ofrecer compatibilidad con las estrategias avanzadas de analytics, los lagos de datos son idóneos para análisis de exploración.
Por su parte, los almacenes de datos se diseñan para el Business Intelligence y la elaboración de informes. Proporcionan análisis de datos históricos para encontrar tendencias e información que apoye la toma de decisiones estratégicas.
Los data lakehouses conjugan ambos modelos, proporcionando robustos análisis avanzados de todos los tipos de datos y un cierto grado de data governance para alcanzar la inteligencia empresarial.
Costo
En comparación con los almacenes de datos, que tienen requisitos estructurados de procesamiento y almacenamiento, los data lakes son más rentables, ya que almacenan los datos con formatos sin procesar en soluciones de almacenamiento de menor costo.
Los data lakehouses pueden resultar rentables para almacenar datos sin procesar, pero pueden incurrir en gastos de procesamiento adicionales en su entorno.
Escalabilidad
Los data lakes son altamente escalables y se adaptan a volúmenes de datos crecientes, a diferencia de los data warehouses, que ofrecen una escalabilidad limitada.
Por último, los data lakehouses ofrecen una alta escalabilidad, ya que usan almacenamiento de bajo costo y altamente escalable y desacoplan los cómputos, permitiendo escalar los recursos de procesamiento de forma independiente y elástica según las necesidades.
En general, un data lakehouse elimina las paredes del silo entre un data lake y un data warehouse. ¿Qué implica esto? Que los datos se pueden mover fácilmente entre el almacenamiento flexible y de bajo costo de un lago de datos a un almacén de datos y viceversa.
8 ventajas de adoptar data lakehouses
Ahora profundicemos en las ventajas de la implementación de data lakehouses.
Gestión unificada
En data lakehouses, los datos y recursos se consolidan en un solo lugar, facilitando el deployment, la prueba y la entrega de los controles de administración y seguridad.
Además, al proporcionar una plataforma centralizada que admite múltiples casos de uso, desde IA y aprendizaje automático hasta inteligencia empresarial y análisis avanzado, esta arquitectura elimina los silos de datos. Esto reduce la redundancia, mejora la eficiencia y simplifica la gestión de datos.
Gestión de diversos tipos de datos
A diferencia de lo que sucede con los almacenes de datos, que gestionan principalmente datos estructurados, los lakehouses pueden almacenar y procesar eficientemente datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Gracias a estas capacidades, las empresas pueden trabajar con conjuntos de datos más completos y amplios.
Interoperabilidad
Los data lakehouses aprovechan formatos de archivo abiertos como Apache Parquet, Avro y ORC, junto con formatos de tabla abiertos como Apache Iceberg, Hudi y Delta Table.
Esto garantiza la interoperabilidad entre plataformas y elimina la dependencia de un proveedor.
Almacenamiento y computación desacoplados
Al separar el almacenamiento de la computación, los lakehouses ayudan a optimizar costos mediante el uso de almacenamiento de objetos en la nube, a la vez que eligen el motor de procesamiento más adecuado para sus necesidades.
Así, las organizaciones ganan flexibilidad y escalabilidad.
Procesamiento en tiempo real y por lotes
A diferencia de las arquitecturas tradicionales, que requieren infraestructuras separadas para el procesamiento de datos por lotes y en tiempo real, los lakehouses unifican ambos tipos.
De esta forma, permiten obtener información valiosa de los datos en tiempo real, a la vez que mantienen las capacidades de análisis históricos.
Calidad de los datos mejorada
En los lakehouse, es posible aplicar esquemas para los datos estructurados y la integridad de los datos. Esto permite garantizar la coherencia.
Además, este tipo de arquitecturas reducen las transferencias de datos de ETL entre sistemas. De esta forma, minimiza la posibilidad de que ocurran problemas técnicos o de calidad asociados al movimiento de datos.
Duplicación de datos reducida
En vez de dispersar la información en múltiples sistemas con el riesgo de generar datos contradictorios y poco fiables, los data lakehouses proporcionan una única versión de la verdad accesible para toda la empresa.
Esto elimina las inconsistencias y los gastos innecesarios derivados de la redundancia de datos.
Alta flexibilidad y escalabilidad
Los data lakehouses obtienen una doble ventaja de los data lakes: la flexibilidad para almacenar datos sin transformaciones previas y la escalabilidad necesaria para gestionar volúmenes de datos cada vez mayores, expandiéndose vertical u horizontalmente.
¿Querés potenciar la gestión de datos en tu empresa? Implementá una arquitectura de data lakehouse. Si necesitas ayuda, contactanos.