Mejores prácticas para utilizar el método Medallion en ETL y ELT para lagos de datos frente a lakehouses

Introducción

En el cambiante panorama de la gestión de datos, las organizaciones recurren cada vez más a lagos y lakehouses de datos para almacenar y procesar grandes cantidades de información. El Método Medallion se ha consolidado como un marco popular para la gestión de datos durante los procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) y ELT (Extracción, Carga, Transformación). Esta entrada de blog explorará las mejores prácticas para implementar el Método Medallion en estos entornos, destacando las diferencias entre cargar datos en un lago de datos y en un lakehouse.

Medallion Levels

Entendiendo el Método Medallón

El Método Medallón es un enfoque estructurado para la gestión de datos que los clasifica en tres niveles distintos: Bronce, Plata y Oro. Cada nivel cumple una función específica y está diseñado para facilitar el procesamiento y el análisis de datos.

Capa de bronce

La capa de bronce es donde se incorporan los datos sin procesar. Estos datos suelen estar sin refinar y pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos, API y servicios de streaming. El objetivo principal de esta capa es almacenar los datos en su formato original, lo que permite futuras transformaciones y análisis.

Capa de plata

La capa Plata es donde se limpian y transforman los datos. En esta etapa, se mejora la calidad de los datos y se extraen las características relevantes. Esta capa es crucial para preparar los datos para el análisis, ya que garantiza que la información sea precisa y utilizable.

Capa de oro

La capa Oro es la etapa final, donde los datos se agregan y optimizan para la generación de informes y análisis. Esta capa contiene conjuntos de datos de alta calidad y cuidadosamente seleccionados, listos para usar con herramientas de inteligencia empresarial y análisis avanzados.

Mejores prácticas para implementar el método del medallón

1. Definir objetivos claros

Antes de implementar el Método Medallón, es fundamental definir objetivos claros para su estrategia de gestión de datos. Comprender los objetivos específicos de sus procesos ETL o ELT le ayudará a guiar el diseño de su arquitectura de datos y a garantizar que cada capa cumpla su función prevista.

2. Elija las herramientas adecuadas

Seleccionar las herramientas adecuadas para la ingesta, transformación y almacenamiento de datos es fundamental. Considere usar soluciones en la nube que ofrezcan escalabilidad y flexibilidad, así como herramientas que se integren a la perfección con su ecosistema de datos actual. Algunas opciones populares son Apache Spark, Databricks y AWS Glue.

3. Automatizar la ingesta de datos

Automatizar el proceso de ingesta de datos puede reducir significativamente el esfuerzo manual y minimizar los errores. Implementar trabajos programados o usar arquitecturas basadas en eventos puede ayudar a garantizar que los datos se ingieran de forma consistente y fiable en la capa Bronce.

4. Implementar controles de calidad de datos

La calidad de los datos es fundamental en el Método Medallón. Implemente controles automatizados de calidad de datos en cada capa para identificar y corregir problemas en las primeras etapas del proceso. Esto puede incluir reglas de validación, detección de anomalías y elaboración de perfiles de datos.

5. Optimizar las transformaciones

Al transformar datos en la capa Silver, céntrese en optimizar el rendimiento. Utilice algoritmos y técnicas eficientes para minimizar el tiempo de procesamiento y el consumo de recursos. Además, considere aprovechar las capacidades de procesamiento paralelo para acelerar las transformaciones.

6. Mantener la documentación

Una documentación completa es esencial para cualquier estrategia de gestión de datos. Documente el flujo de datos, la lógica de transformación y cualquier suposición realizada durante los procesos ETL o ELT. Esto facilitará la colaboración entre los miembros del equipo y garantizará un fácil mantenimiento del flujo de datos.

7. Monitoreo y auditoría

Supervise y audite periódicamente sus flujos de datos para garantizar que funcionen correctamente. Implemente mecanismos de registro y alerta para detectar problemas con prontitud. Este enfoque proactivo ayudará a mantener la integridad y la fiabilidad de los datos.

8. Fomentar la colaboración

Fomentar la colaboración entre ingenieros de datos, científicos de datos y las partes interesadas del negocio. Esta colaboración ayudará a garantizar que los datos procesados satisfagan las necesidades de la organización y que la información derivada de ellos sea procesable.

Diferencias entre lagos de datos y casas de datos

Si bien tanto los lagos de datos como los centros de datos utilizan el método Medallion, existen diferencias clave en cómo se gestionan y procesan los datos en cada entorno.

Data Lake

Lagos de datos

Los data lakes están diseñados para almacenar grandes cantidades de datos sin procesar en su formato nativo. Esta flexibilidad permite a las organizaciones ingerir datos de diversas fuentes sin necesidad de definir esquemas previamente. Sin embargo, esto puede generar desafíos en la gobernanza y la calidad de los datos.

Características clave de los lagos de datos:

• Esquema de lectura : los datos se almacenan sin un esquema predefinido, lo que permite una mayor flexibilidad pero requiere más esfuerzo durante el análisis.

• Almacenamiento rentable : los lagos de datos a menudo utilizan soluciones de almacenamiento más baratas, lo que los hace ideales para grandes volúmenes de datos.

  
  

• Diversos tipos de datos : los lagos de datos pueden albergar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que los hace adecuados para una amplia gama de casos de uso.

  
  

Casas del lago

Los lagos de datos combinan las mejores características de los data lakes y los almacenes de datos, proporcionando una plataforma unificada para el almacenamiento y el análisis de datos. Admiten datos estructurados y no estructurados, a la vez que ofrecen el rendimiento y las capacidades de gestión de un almacén de datos tradicional.

Lakehouse with Data

Características principales de las casas en el lago:

• Esquema en escritura : los lakehouses a menudo aplican un esquema durante la ingesta de datos, lo que garantiza la calidad y la consistencia de los datos.

  
  

• Optimización del rendimiento : los lakehouses aprovechan técnicas avanzadas de indexación y almacenamiento en caché para mejorar el rendimiento de las consultas, lo que los hace adecuados para análisis en tiempo real.

  
  

• Gestión de datos unificada : Lakehouses proporciona una plataforma única para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos, lo que simplifica la gestión de datos y reduce los gastos operativos.

  
  

Mejores prácticas para cargar datos en lagos de datos frente a lakehouses

Carga de datos en lagos de datos

Al cargar datos en un lago de datos utilizando el método Medallion, tenga en cuenta las siguientes prácticas recomendadas:

1. Ingesta de datos sin procesar : Enfoque en la ingesta de datos sin procesar en la capa Bronce sin transformaciones. Esto permite máxima flexibilidad en el procesamiento futuro.

   
   

2. Usar particionamiento : Implemente estrategias de particionamiento para optimizar la recuperación de datos y mejorar el rendimiento de las consultas. Esto puede incluir particionamiento por fecha, origen u otras dimensiones relevantes.

   
   

3. Implementar la gobernanza de datos : Establecer políticas de gobernanza de datos para garantizar la calidad y el cumplimiento normativo. Esto incluye definir la propiedad de los datos, los controles de acceso y las políticas de retención de datos.

   
   

Carga de datos en Lakehouses

Al cargar datos en un lakehouse, se deben tener en cuenta las siguientes prácticas recomendadas:

1. Definir un esquema : Establecer un esquema claro para los datos que se incorporan a la capa Bronce. Esto ayudará a mantener la calidad y la consistencia de los datos a lo largo del proceso de procesamiento.

   
   

2. Optimizar el rendimiento : aproveche las funciones de optimización del rendimiento de los lakehouses, como la indexación y el almacenamiento en caché, para mejorar el rendimiento de las consultas en la capa Gold.

   
   

3. Utilizar el control de versiones de datos : Implementar el control de versiones de datos para rastrear los cambios y mantener el historial de datos. Esto es especialmente importante para fines de cumplimiento normativo y auditoría.

   
   

Conclusión

El Método Medallón ofrece un enfoque estructurado para la gestión de datos durante los procesos ETL y ELT, proporcionando a las organizaciones un marco para garantizar la calidad y la usabilidad de los datos. Al comprender las diferencias entre data lakes y lakehouses, e implementar las mejores prácticas adaptadas a cada entorno, las organizaciones pueden maximizar el valor de sus activos de datos.

A medida que los datos continúan creciendo en volumen y complejidad, adoptar estas mejores prácticas será esencial para las organizaciones que buscan aprovechar sus datos para la toma de decisiones estratégicas y la ventaja competitiva.