Al enfocarse en aprovechar los cada vez más crecientes volúmenes de data para la IA y la toma de decisiones informadas, las organizaciones a menudo se encuentran con que las arquitecturas de datos tradicionales ya no son suficientes. Aunque durante mucho tiempo el data warehousing fue el pilar para el análisis de datos y el reporting, el análisis y la generación de informes, en los últimos años surgió una nueva arquitectura: open data lakehouse.
Los data lakehouses combinan la facilidad de uso y la fiabilidad de los data warehouses con la flexibilidad y escalabilidad de los data lakes.
Además, cuando están construidos sobre estándares abiertos como Apache Iceberg, los data lakehouses permiten que los equipos de data, gestionen y analicen información a gran escala usando las mejores soluciones disponibles en el mercado.
Pero, ¿cómo se construyen? ¿Cuáles son los elementos que no pueden faltar en un open data lakehouse? Te lo contamos en este artículo.
Ensamblaje, el primer paso para construir un data lakehouse
Cuando hablamos de data lakehouse, nos referimos a una arquitectura de administración y almacenamiento de data que combina el alto rendimiento y la simplicidad de los data warehouses con la rentabilidad y escalabilidad de los lagos de datos.
Utilizan formatos de tabla abiertos basados en estándares como Apache Iceberg, Apache Hudi y Delta Tables como estándar subyacente para almacenar, gestionar y acceder a los datos.
Al utilizar el formato de tabla abierta Iceberg, un open data lakehouse hace posible que los equipos de datos gestionen conjuntos de datos masivos directamente en almacenamientos de objetos en la nube.
Además, estos datos pueden ser consultados por diversos motores de análisis e inteligencia artificial, beneficiándose de características avanzadas como transacciones ACID, evolución de esquemas y particiones, y optimizaciones de tablas.
Ahora bien, cuando se quiere implementar un data lakehouse propio, los equipos de datos necesitan ensamblarlo por ellos mismos.
Esto no solo evita que dependan de un único proveedor, sino que también les permite utilizar las mejores herramientas y patrones de diseño, lo que mejora la agilidad y flexibilidad.
En este punto, las organizaciones tienen dos alternativas: construir un data lakehouse a medida desde cero o integrar herramientas de terceros para obtener la mejor solución.
La primera opción asegura una adecuación exacta con las necesidades de la compañía, pero requiere experiencia en ingeniería de datos, recursos y, por supuesto, más tiempo.
Por su parte, la segunda alternativa, aunque también compleja, se simplifica bastante cuando se reduce la cantidad de herramientas que se implementan en el ecosistema de data lakehouse.
Además, las interfaces basadas en estándares, como el formato de tabla Apache Iceberg y las API REST de catálogo, simplifican la integración entre herramientas.
¿Cuáles son los componentes esenciales de un open data lakehouse?
Para diseñar un open data lakehouse eficiente, es fundamental incluir 6 componentes:.
Data sources
Las fuentes de datos son fundamentales para la implementación de un data lakehouse, ya que proporcionan la materia prima para el análisis, los informes, los modelos de inteligencia artificial y otros casos de uso basados en datos.
Existen diferentes tipos de sources que se pueden incorporar:
- Datos por lotes. Son datos que se recopilan y procesan en lotes predefinidos a intervalos programados. Pueden provenir de diversas fuentes, como archivos planos, archivos de registro, bases de datos y sistemas heredados. El procesamiento por lotes es ideal para cargar grandes volúmenes de datos históricos o datos que no requieren procesamiento en tiempo real.
- Datos en tiempo real. Es data que se recopila, ingiere y procesa continuamente en tiempo real o casi en tiempo real mediante captura de datos de cambios (CDC) o técnicas de transmisión. Sus orígenes son diversos: dispositivos IoT, plataformas de comercio electrónico, sensores, dispositivos móviles, secuencias de clics y sistemas de monitoreo en tiempo real. Para aquellas aplicaciones que implican una toma de decisiones ágil o información inmediata, es importante enfocarse en la transmisión de datos.
- Databases. Las bases de datos relacionales y no relacionales contienen datos de aplicaciones esenciales para el negocio que pueden combinarse con otros datos en el datacenter a fin de mejorar el análisis y la inteligencia artificial. Las tablas de bases de datos SQL, MongoDB, SAP y otras se incorporan continuamente al centro de datos y se presentan como tablas listas para análisis que los usuarios pueden consultar y analizar.
- Fuentes SaaS. Estos datos incluyen diversas soluciones SaaS como Salesforce, Workday, ServiceNow, así como plataformas de redes sociales, publicidad y marketing. Estos datos se usan para crear una visión integral de los clientes que permita reaccionar rápidamente a su comportamiento y al mercado para obtener ventajas competitivas.
Ingesta de datos
Al ser un formato de almacenamiento de tablas, Iceberg carece de capacidades nativas de ingesta de datos. Esto significa que es necesario buscar herramientas externas o crear instrumentos propios que permitan leer datos de las fuentes y escribirlos en tablas Iceberg.
Se trata de un proceso que consume muchos recursos y que requiere la optimización continua de las tablas para aprovechar al máximo el rendimiento de las consultas y ahorrar espacio de almacenamiento.
Al seleccionar una herramienta de ingesta para Iceberg, es necesario considerar factores como la capacidad para escalar según las necesidades del negocio, la disponibilidad de conectores de origen y las capacidades automáticas y probadas de diseño de esquemas y tablas.
También es preciso prestar atención a la gestión de lakes Iceberg, la capacidad de optimización de tablas y la compatibilidad con transformaciones avanzadas en tiempo real, entre otras cuestiones.
Transformaciones y ETL (extracción, transformación, carga)
Dado que los data lakehouses no tienen capacidades informáticas inherentes, la transformación de datos es un paso fundamental para los flujos de trabajo de este tipo de arquitectura de data.
A diferencia de los data warehouses que integran el procesamiento, el data lakehouse se apoya en motores de cómputo o plataformas en la nube independientes para las transformaciones. Esto sucede porque su foco principal está en la ingesta, almacenamiento y gestión eficiente de datos, tanto sin procesar como ya procesados. El cómputo se delega a las herramientas que mejor se adaptan a las necesidades de rendimiento y a los distintos casos de uso.
La separación entre almacenamiento y cómputo es clave en un data lakehouse, ya que brinda la posibilidad de escalar el almacenamiento de manera rentable.
Además, esta separación permite a los usuarios puedan integrar cualquier motor de cómputo para transformar y analizar los datos antes de cargarlos en tablas Iceberg para su consumo.
Tablas Iceberg y gestión de data lakehouses
Una gestión robusta en el data lakehouse es fundamental para asegurar un rendimiento óptimo y costos operativos reducidos.
Además, un entorno lakehouse bien gestionado optimiza el rendimiento al organizar los datos de manera eficiente, lo que disminuye el tiempo y los recursos necesarios para la búsqueda y el acceso.
En este sentido, la organización adecuada a través de carpetas estructuradas, etiquetado de metadatos e indexación mejora notablemente el rendimiento de las consultas, facilitando el trabajo con grandes volúmenes de datos estructurados y semiestructurados.
Gestionar adecuadamente un data lakehouse también contribuye directamente a la preparación de la data para el análisis. La implementación de controles de calidad de datos, reglas de validación y procesos de limpieza son cruciales para garantizar la precisión y coherencia de la información, lo que a su vez permite un análisis más significativo y una toma de decisiones más informada.
Catálogos de datos
Los catálogos de datos son el centro de la gobernanza de datos y resultan indispensables para compartir información y facilitar el autoservicio. Según Gartner, la demanda de catálogos de datos se dispara porque los equipos de datos luchan por encontrar, inventariar y analizar el creciente volumen de activos de datos.
En esencia, un data catalog es un repositorio centralizado de metadatos (como esquemas, linaje y métricas) que funciona como un inventario de los activos de datos en todas las plataformas y ayuda a descubrir, comprender y consumir datos de forma segura.
En el contexto de los open data lakehouses, un catálogo de datos Iceberg va más allá de ser solo un repositorio de metadatos. Permite que los motores de cómputo encuentren, gestionen, accedan y consulten las tablas Iceberg. Este catálogo es crucial para asegurar las garantías ACID, la consistencia transaccional y la resolución de conflictos cuando hay múltiples escritores.
Motores de análisis y consulta
Finalmente, se necesita un motor de análisis o consulta para ejecutar operaciones sobre las tablas y esquemas que este gestiona.
Diseñados para aprovechar el cómputo distribuido y el procesamiento paralelo, los motores de análisis permiten consultar y procesar grandes volúmenes de datos rápidamente, a la vez que optimizan las consultas mediante planificación, indexación y particionamiento de datos.
Esto se traduce en tiempos de respuesta más veloces, costos reducidos y una mejor experiencia para el usuario.
Domina la ingesta, la optimización y la interoperabilidad con Qlik Open Lakehouse
Totalmente gestionado dentro de Qlik Talend Cloud, Qlik Open Lakehouse facilita y optimiza la ingesta, transformación, gestión y optimización de grandes cantidades de datos en data lakehouses basados en Apache Iceberg.
Esta solución asigna automáticamente esquemas y tipos de datos de origen a destino, resuelve conflictos de tipos, diseña la mejor estrategia de particionamiento, fusiona cambios mediante la actualización y eliminación de filas y optimiza continuamente las tablas Iceberg de destino para reducir el almacenamiento y acelerar las consultas.
Entre las principales características de Qlik Open Lakehouse se encuentran:
- Ingesta de alto rendimiento en tiempo real en Iceberg
- Optimizaciones adaptativas de Iceberg
- Duplicación de almacenes de datos
- Oferta unificada e integral para datalakes
- Integraciones abiertas líderes en el sector
- Solución gestionada de Iceberg independiente pero integrada
- Gestión segura de datos
Construir un data lakehouse es sinónimo de contar con una solución que combina las funcionalidades probadas de los data warehouses con los costos reducidos y la enorme escalabilidad de los data lakes. ¡Hablemos!