Data Lake o Lakehouse: Distinciones en la arquitectura de datos moderna

En el mundo actual, impulsado por los datos, las organizaciones se enfrentan a desafíos relacionados con el gran volumen y la complejidad de estos. Han surgido dos marcos principales, los data lakes y los lakehouses, para ayudar a las empresas a gestionar y aprovechar sus datos eficazmente. Esta publicación ofrece una comparación clara de ambos conceptos, destacando sus características únicas y aplicaciones prácticas en la arquitectura de datos moderna.

¿Qué es un Data Lake?

Un lago de datos funciona como un repositorio centralizado para almacenar diversos tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados. Esta estrategia de almacenamiento permite a las organizaciones conservar los datos sin procesar hasta que se necesiten para su análisis.

Los data lakes admiten diversos formatos de datos de múltiples fuentes, como bases de datos, API y registros. Esta capacidad es especialmente valiosa, ya que permite a las empresas recopilar enormes cantidades de información sin necesidad de una transformación inicial. El objetivo final es capacitar a científicos de datos, analistas y usuarios empresariales para explorar datos sin procesar y extraer información valiosa.

Por ejemplo, Netflix utiliza lagos de datos para almacenar grandes cantidades de datos de interacción de los usuarios, lo que les permite analizar patrones de visualización, preferencias y tendencias. Este enfoque les proporciona información que fundamenta sus estrategias de desarrollo de contenido.

Los lagos de datos son excelentes para gestionar grandes volúmenes de datos, capaces de gestionar desde información en tiempo real de dispositivos IoT hasta datos históricos de sistemas transaccionales tradicionales. Además, utilizan soluciones de almacenamiento en la nube que ofrecen escalabilidad y rentabilidad, lo que permite a las organizaciones ampliar sus necesidades de almacenamiento con relativa facilidad.

El papel de los lagos de datos en el análisis

Los data lakes son esenciales para impulsar la analítica avanzada y el aprendizaje automático. Proporcionan los datos sin procesar necesarios para diversas tareas analíticas, lo que permite descubrir tendencias e información sin las limitaciones de los datos preestructurados.

A diferencia de los almacenes de datos tradicionales, que requieren que los datos se procesen y formatee antes del análisis, los data lakes permiten a los usuarios interactuar con los datos en su estado original. Esta flexibilidad simplifica el proceso analítico y fomenta la innovación, ya que los investigadores pueden experimentar con diferentes modelos y metodologías.

Empresas como Uber aprovechan los lagos de datos para realizar análisis en tiempo real y procesan grandes flujos de datos para optimizar sus servicios de viajes compartidos y mejorar las experiencias de los usuarios.

Los lagos de datos se integran bien con tecnologías de big data como Apache Hadoop y Apache Spark, que facilitan el procesamiento distribuido de datos. A medida que estas tecnologías se generalizan, la adopción de lagos de datos en las estructuras organizativas ha aumentado, lo que permite capacidades analíticas más amplias y eficientes.

¿Qué es una casa en el lago?

Un lago de datos representa un modelo arquitectónico más reciente que combina las ventajas de los lagos de datos y los almacenes de datos. Este enfoque aborda los desafíos comunes que enfrentan las organizaciones al depender únicamente de uno de los dos modelos.

En esencia, un lakehouse conserva las capacidades de almacenamiento de datos sin procesar características de los data lakes, a la vez que añade una capa de gestión similar a la que se encuentra habitualmente en los almacenes de datos. Esta combinación permite a las organizaciones almacenar datos estructurados y no estructurados en un mismo lugar, lo que garantiza una gobernanza de datos eficaz, la aplicación de esquemas y la optimización del rendimiento.

Por ejemplo, una empresa minorista podría utilizar un lakehouse para almacenar datos de transacciones de ventas sin procesar e información refinada sobre los clientes, lo que le permite realizar análisis en tiempo real y mantener una alta calidad de los datos.

El modelo lakehouse brinda a las organizaciones la flexibilidad y escalabilidad de los lagos de datos, al tiempo que permite un acceso rápido a los datos y análisis sofisticados similares a los de los almacenes de datos tradicionales.

Características distintivas de una casa en el lago

Si bien tanto los lagos de datos como los lakehouses ofrecen ventajas, hay varias distinciones clave evidentes.

1. Gestión de datos

Los lagos de datos suelen carecer de una estructura formal, lo que puede complicar la gobernanza de datos y garantizar su calidad. Por el contrario, los lagos de datos incorporan funciones que mejoran la gestión de datos, como la aplicación de esquemas. Este marco estructurado permite a los usuarios consultar los datos de forma más eficiente y mejora su calidad, facilitando la obtención de información útil.

2. Optimización del rendimiento

Los lakehouses optimizan los formatos de almacenamiento de datos y las estrategias de indexación para agilizar la recuperación y el procesamiento de datos. Por ejemplo, formatos como Parquet u ORC reducen drásticamente los costes de almacenamiento y mejoran el rendimiento. Las empresas que utilizan lakehouses se benefician de un acceso rápido a la información, lo que las hace ideales para aplicaciones de inteligencia empresarial de ritmo acelerado.

3. Experiencia de datos unificada

Los lakehouses ofrecen una experiencia de datos cohesiva, combinando funciones de análisis e informes en un único entorno. Las organizaciones que utilizan lakes y almacenes separados suelen experimentar inconsistencia y fragmentación de datos. En un lakehouse, los usuarios pueden realizar análisis exploratorios e informes a partir del mismo conjunto de datos consolidado, lo que simplifica los flujos de trabajo y mejora la gestión de datos.

Data Lake filled with cubes

Casos de uso para lagos de datos y casas de datos

Tanto los lagos de datos como los lakehouses cumplen funciones distintas en la arquitectura de datos contemporánea. Comprender estas aplicaciones puede ayudar a las organizaciones a determinar qué marco se adapta mejor a sus necesidades.

Lagos de datos

• Análisis de Big Data:

  Los data lakes son ideales para almacenar grandes conjuntos de datos sin procesar, lo que facilita el análisis de tendencias y patrones a lo largo del tiempo. Por ejemplo, las empresas de servicios financieros utilizan data lakes para analizar los datos de transacciones de sus clientes y predecir su comportamiento financiero futuro.

  
  

• Aprendizaje automático e IA:

  Los lagos de datos proporcionan una base excelente para proyectos de aprendizaje automático, permitiendo a los analistas experimentar con grandes conjuntos de datos sin restricciones de preprocesamiento. Empresas como Zillow utilizan lagos de datos para mejorar sus modelos de aprendizaje automático para la valoración de propiedades.

  
  

Casas del lago

• Inteligencia de Negocios:

  Los lakehouses son ideales para aplicaciones de inteligencia de negocios que requieren velocidad e información estructurada. Por ejemplo, los equipos de marketing suelen recurrir a los lakehouses para generar informes rápidos sobre el rendimiento de las campañas.

  
  

• Colaboración de datos:

  Gracias a su experiencia integrada en datos, los lakehouses fomentan una mejor colaboración entre los equipos de datos, garantizando un uso uniforme de los datos en todos los departamentos. Los proyectos multidepartamentales suelen beneficiarse de este enfoque unificado.

  
  

Elegir entre lagos de datos y casas de datos

Al decidir si implementar un lago de datos o un lakehouse, las organizaciones deben evaluar sus estrategias de datos, necesidades y objetivos a largo plazo.

• Variedad de datos :

  si una empresa trabaja principalmente con datos no estructurados y diversos tipos de datos, un lago de datos puede ser la mejor opción para sus necesidades.

  
  

• Necesidad de estructura :

  por el contrario, si existe una clara demanda de datos estructurados y un fácil acceso a análisis de alta calidad, un lakehouse suele ser la opción más eficaz.

  
  

• Gestión de datos :

  Los centros de datos requieren, como mínimo, una mayor asignación de recursos a prácticas de gestión de datos para garantizar la calidad de los datos y los metadatos. Las organizaciones deben estar dispuestas a adoptar el proceso y la estructura que conlleva. Se requiere un enfoque calibrado para ser eficaces en la gestión de datos.

  
  

• Crecimiento futuro :

  Las empresas que buscan asegurar el futuro de su arquitectura de datos pueden descubrir que invertir en un data lakehouse ofrece un enfoque flexible y estructurado, adecuado para las cambiantes necesidades analíticas. Los data lakes se adaptan a un enfoque altamente táctico para el consumo y uso de datos en una organización.

  
  

Desafíos y consideraciones

Cada marco presenta desafíos únicos que las organizaciones deben abordar. Los casos de uso son diferentes, y es inevitable que surjan enfoques mixtos o híbridos. Sería útil que las organizaciones revisaran las lecciones aprendidas en la creación de almacenes de datos, almacenes de datos operativos y marts de datos en implementaciones de RDBMS para evitar los mismos puntos ciegos en ambos casos.

Lagos de datos

• Calidad y gobernanza de datos :

  Mantener una alta calidad de datos y una gobernanza eficaz puede ser un desafío debido a la falta de estructura en los lagos de datos. El análisis de datos de las fuentes que se incorporan a un lago de datos es escaso o nulo.

  
  

• Complejidad de los procesos :

  Los usuarios pueden tener dificultades para explorar conjuntos de datos grandes y sin filtrar sin las herramientas adecuadas para realizar consultas eficientes. La diversidad de formatos puede dificultar la creación de conjuntos de datos cohesivos. En algunos conjuntos de datos, puede ser un caso de "una sola vez".

  
  

Casas del lago

• Costos de implementación :

  La transición a una arquitectura de lago puede requerir inversiones en nuevas tecnologías y herramientas, lo que puede disuadir a algunas organizaciones. Las implementaciones toman más tiempo que un lago de datos, y no tanto como un almacén de datos, por lo que los costos del proyecto no se comprenden bien. ¿Dónde se detiene, en comparación con un almacén de datos? Si se trata de una solución "ligera", ¿es significativamente mejor que un lago de datos?

  
  

• Requisitos de habilidades :

  Aprovechar las soluciones de lagos de datos puede requerir capacitación adicional para que los equipos de datos puedan gestionar eficazmente los componentes de lagos y almacenes. Adoptar algunas de las mejores prácticas del almacenamiento de datos requerirá habilidades que no se suelen encontrar en la construcción de lagos de datos. El ciclo de análisis de datos y las prácticas de modelado que garantizan la cohesión y la calidad no tienen un proceso equivalente ni paralelo en la construcción de lagos de datos.

  
  

Reflexiones finales

A medida que las empresas buscan optimizar sus datos para tomar decisiones informadas y brindar soluciones innovadoras, reconocer las diferencias entre lagos de datos y lakehouses se vuelve cada vez más vital.

Los lagos de datos ofrecen la flexibilidad de gestionar datos sin procesar para análisis a gran escala, mientras que los lakehouses brindan un enfoque estructurado que mejora el rendimiento y la gestión de datos.

Al comprender estas distinciones, las organizaciones pueden tomar decisiones informadas sobre sus arquitecturas de datos, lo que se traduce en mejores capacidades analíticas y valiosa información empresarial. La solución adecuada dependerá de los casos de uso específicos, los objetivos y la infraestructura existente de la organización, por lo que una evaluación exhaustiva de ambas opciones es crucial.

Aprovechar y evaluar el conocimiento del proyecto a partir de las implementaciones de RDBMS de almacenes de datos, marts y almacenes de datos operativos es útil no solo para obtener las mejores prácticas, sino también para evitar los problemas comunes que eran/son comunes en dichas implementaciones. No se trata de una comparación equivalente, sino de una analogía entre los paradigmas.