Durante un buen tiempo, los data warehouses fueron la arquitectura más utilizada para analizar, almacenar y generar informes de datos. Sin embargo, motivadas por la necesidad de superar desafíos de rendimiento, gobernanza y rentabilidad, en los últimos años muchas organizaciones optaron por otro tipo de herramienta: el data lakehouse.
Esta arquitectura, que conjuga la escalabilidad y el almacenamiento de bajo costo de los datalakes con el rendimiento, la fiabilidad y la governance de los almacenes de datos, perfecciona la gestión de los datos, impulsando la innovación y el descubrimiento de nuevas oportunidades.
Su popularidad es tal que, de acuerdo con un estudio de Dremio, el 65% de las empresas ejecutan la mayoría de sus análisis en lakehouses, mientras que el 42% migró de un almacén de datos en la nube a un data lakehouse en el último año.
En este artículo, detallamos cuáles son las principales diferencias entre los data warehouses y los data lakehouses y explicamos la importancia de transicionar de una arquitectura a otra.
Data lakehouse vs. data warehouse: ¿en qué se diferencian?
Cuando hablamos de data lakehouse, nos referimos a una arquitectura de gestión de datos abierta que proporciona una capa transaccional estructurada sobre el almacenamiento de objetos en la nube de bajo costo, facilitando la creación de informes, el análisis y la experimentación directamente en el data lake.
Los data lakehouses permiten a los equipos de datos y a otros usuarios aplicar estructura y esquemas a los datos no estructurados que normalmente se almacenarían en un data lake. Por lo tanto, facilita el acceso de los consumidores de datos a la información que necesitan, sin agregar sobrecarga a los productores de datos.
Además, debido a que el data lakehouse está diseñado para almacenar tanto datos estructurados como no estructurados, es ideal para almacenar big data y realizar análisis u operaciones de ciencia de datos.
También proporcionan una fuente de datos rica para que los equipos de datos puedan satisfacer una amplia gama de necesidades analíticas, como el entrenamiento de modelos de Machine Learning o la realización de análisis avanzados, y sirven como fuente para operaciones de Business Intelligence.
Pero, ¿en qué difieren de los data warehouse? Tal como mencionamos, en primer lugar, los lakehouses admiten tanto datos estructurados como no estructurados. Por su parte, los warehouses, están diseñados para datos estructurados y están optimizados para realizar consultas en este tipo de data.
Aunque esta optimización permite realizar consultas rápidas y complejas sobre grandes conjuntos de datos, no es lo suficientemente flexible ni escalable para satisfacer las demandas de aplicaciones de análisis avanzado, inteligencia artificial o machine learning que procesan enormes cantidades de datos no estructurados y necesitan acceso directo a ellos.
Aunque el uso de un data warehouse aporta beneficios en términos de generación de reportes estructurados, calidad y gobernanza de los datos, puede ser una opción costosa cuando se necesitan manejar grandes volúmenes de datos.
Por su parte, los data lakehouses sobresalen en el manejo de grandes volúmenes de datos no estructurados y principal ventaja es la flexibilidad para análisis avanzados e inteligencia artificial. Vale aclarar que, si bien son más rentables para el almacenamiento masivo de datos, su mantenimiento y gestión pueden ser complejos si no se automatizan la calidad y la gobernanza.
¿Vale la pena transicionar de un almacén de datos a un data lakehouse?
Transicionar de un data warehouse a un data lakehouse es una decisión que toman cada vez más organizaciones, especialmente aquellas que buscan una mayor flexibilidad y escalabilidad.
La arquitectura de un lakehouse ofrece varias ventajas clave sobre la de un data warehouse:
- Flexibilidad y apertura. A diferencia de los data warehouses, que a menudo usan formatos de archivo propietarios que generan dependencia del proveedor, los data lakehouses se construyen sobre estándares abiertos como Apache Iceberg. Esto permite que los datos sean accesibles y consultables por diferentes motores de análisis, eliminando el riesgo de quedar atrapado con un único proveedor.
- Simplicidad y gobernanza mejorada. Las plataformas de data lakehouse cierran la brecha de gobernanza que existe en los data lakes tradicionales. Ahora, es posible obtener la simplicidad y el control de un data warehouse, pero con la tecnología más flexible y económica de un data lake. Esto es especialmente importante para las industrias que están sujetas a estrictas regulaciones.
- Soporte para todo tipo de datos. Mientras que los warehouses están optimizados para datos estructurados en tablas, los lakehouses pueden manejar cualquier tipo de datos: estructurados, semi-estructurados y no estructurados. Esto los convierte en una alternativa ideal para casos de uso avanzados como el machine learning y la inteligencia artificial.
- Gestión de esquemas adaptable. Los formatos de tabla modernos que usan los data lakehouses permiten la evolución del schema, facilitando la modificación de los datos en las tablas sin afectar la estructura subyacente.
Impulsá la creación y el escalamiento de lakehouse basados en Iceberg con Qlik Open Lakehouse
¿Estás pensando en explorar las posibilidades que ofrece esta arquitectura de datos? Qlik Open Lakehouse se presenta como una alternativa ideal. Totalmente gestionada dentro de Qlik Talend Cloud, está diseñada para simplificar y optimizar la ingesta, transformación, gestión y optimización de grandes volúmenes de datos en lakehouses construidos sobre Apache Iceberg.
Con Qlik Open Lakehouse, vas a poder:
- Ingerir datos de alto rendimiento en tiempo real en tablas de Iceberg, ya sean flujos continuos o por lotes.
- Simplificar la gobernanza de datos para asegurar la precisión, el cumplimiento y la accesibilidad de la información.
- Aprovechar las integraciones abiertas líderes en el sector y usar cualquier motor de consulta con tus tablas de Iceberg, que se optimizan de forma automática.
- Obtener una solución unificada e integral que maneja todo el ciclo de vida de los datos, desde la ingesta hasta la optimización.
- Duplicar almacenes de datos para mejorar la eficiencia.
Además, Qlik Open Lakehouse asigna esquemas y tipos de datos automáticamente, resuelve conflictos, define la mejor estrategia de particionamiento y fusiona los cambios mediante la actualización o eliminación de filas.
En el corazón de esta plataforma se encuentra la tecnología Adaptive Iceberg Optimizer de Qlik. Se trata de una herramienta que monitorea continuamente las tablas y determina las optimizaciones, compactaciones y limpiezas ideales a ejecutar, basándose en las características únicas de cada tabla.
El resultado es un rendimiento inigualable, con una mejora que puede ir de 2.5 a 5 veces, y una reducción de costos de hasta un 50%, sin la necesidad de escribir una sola línea de código. Así, Qlik Open Lakehouse permite maximizar el valor y la velocidad de los datos de forma automatizada y segura.
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