Data lakehouse: qué es y para qué sirve
Un data lakehouse resulta de ayuda a la hora de gestionar grandes volúmenes de datos. Dado el crecimiento de estos últimos y la utilidad que ofrecen a las empresas, es indispensable tratarlos de manera adecuada. Y para conseguir los mejores resultados, tienes que emplear la solución más ajustada a tus necesidades.
¿Qué es un data lakehouse?
Un data lakehouse es una arquitectura de almacenamiento de datos en bruto, sin procesar y sin estructura previa. También admite los que tengan cierto nivel de estructuración y organización para facilitar su análisis y consulta. Es una solución que surge de las necesidades de las empresas y que supera a otras que no son tan escalables o flexibles.
Esta arquitectura permite tener una fuente de datos unificada, la que es útil tanto para equipos de análisis como para los clientes. Además, se consigue una reducción en los costes que resulta muy interesante. Pero no pierdes velocidad ni fiabilidad en el tratamiento de la información. Ten en cuenta que es una buena solución a la hora de implementar tecnologías de IA y aprendizaje automático.
Eso sí, no se encarga de comprobar la calidad de los datos almacenados. Puede darse el caso de que existan duplicaciones, información poco relevante y que esté desorganizada. Para esto no tiene por qué ser un problema, pues el objetivo de un data lakehouse es guardarla en bruto para su posterior análisis.
Beneficios de utilizar un data lakehouse
El uso de un data lakehouse puede ofrecer varios beneficios:
Es flexible: Los datos se pueden almacenar en su forma cruda, sin tener que estructurarlos antes. Así, puedes afrontar su análisis desde varias perspectivas, al igual que ocurre al explorarlos.
Es escalable: Su arquitectura te permite añadir nuevos datos en función de la necesidad que tengas en un momento dado. Según pase el tiempo, podrá aumentarse de forma sencilla.
Costes reducidos: La estructura acepta el uso de herramientas de código abierto, lo que te ahorra pagar licencias o suscripciones tanto anuales como mensuales.
Integración de datos: No se basa en una única fuente de información; es posible utilizar varias. El resultado es que obtienes una visión más completa y precisa de la información.
Simple de utilizar: La organización de los datos busca facilitar el acceso y estudio por parte de los usuarios. Podrán realizar sus tareas en poco tiempo y con eficiencia.
Análisis en tiempo real: La arquitectura ayuda a realizar análisis en tiempo real, algo útil para que tomes decisiones más efectivas.
Diferencias entre un Data Warehouse, un Data Lake y un Data Lakehouse
Aunque tanto el data lakehouse como el data warehouse son arquitecturas de almacenamiento de datos, existen algunas diferencias clave entre ellas. Conocerlas es esencial para que escojas la solución que mejor encaje con tu empresa. Además, es importante no confundir el data warehouse con el data mart. Mientras que el data warehouse es un almacén de datos, cuando hablamos de data mart nos referimos solo a un segmento del mismo.
Estructura de datos
En un data warehouse, los datos se estructuran antes de su almacenamiento. Se busca que sean homogéneos, incluso si su volumen es grande, para facilitar el posterior análisis. Mientras tanto, en un lakehouse se guardan en bruto y sin una estructura definida.
Procesamiento de datos
Los datos, en el caso de un warehouse, se procesan antes de ser almacenados para asegurar su calidad e integridad. Con el otro método no se realiza este procedimiento porque se quiere garantizar que los análisis que se hagan sean flexibles. Así, cuando un data analyst u otro profesional comience su trabajo, podrá optar por el enfoque que estime oportuno con la información.
Escalado
La escalabilidad es uno de los rasgos distintivos de un lakehouse, algo que es esencial hoy en día. Esto se debe a que el big data ha ido ganando importancia con el paso de los años. Por tanto, conviene tener la posibilidad de adaptarse al aumento en el volumen de los datos. No obstante, un warehouse puede estar limitaciones en este aspecto.
Herramientas de análisis
Las herramientas de análisis utilizadas en un data warehouse están, por regla general, especializadas. Esto hace que sean costosas de adquirir y mantener a largo plazo. Al fin y al cabo, tienes que abonar regularmente las licencias y hacer frente a otros gastos. Como ya sabes, esto no ocurre con la otra solución gracias a que admite alternativas de código abierto.
Uso de datos
Los datos, que tienen un ciclo de vida formado por cuatro fases, se utilizan de manera diferente en cada tipo de almacenamiento. Por un lado, la información de un warehouse se usa para generar informes y realizar análisis específicos. Por el otro lado, el lakehouse se destina a estudios ad-hoc y exploratorios, algo que ayuda a que los usuarios encuentren patrones o tendencias.
Gracias a un data lakehouse, consigues un buen almacenamiento casi sin restricciones previas. Al utilizarlo, ahorras en determinados costes, ganas en flexibilidad, escalabilidad y en materia de integración de datos. Podrás hacer minería de datos y estudiarlos como estimes oportuno, con el enfoque que más se ajuste y con las herramientas que quieras. Toda una ayuda para tu negocio y el data science. Y, si quieres aprender más, el Máster en Big Data y Data Science es la formación perfecta para ti.