La gestión de datos en la nube está permitiendo optimizar la información de las empresas con nuevas aplicaciones como el data lakehouse. Te contamos en este artículo qué es y para qué sirve el data lakehouse
Seguramente muchas organizaciones aún desconocen qué es un data lakehouse y cómo pueden escalar los data lakes con esta tecnología. Básicamente un data lakehouse es una arquitectura de gestión para ingentes volúmenes de datos que resuelve los errores que generan los data lakes y los data warehouse. Este sistema facilita el análisis tanto de los datos estructurados como de los no estructurados con el fin de resolver los retos de su administración y gestión fusionándolos en una única arquitectura de datos.
Las empresas se están volcando en implementar esta tecnología debido a que mejora sustancialmente las prestaciones de las herramientas tradicionales, que además de ser menos escalables requerían de grandes esfuerzos para desarrollar y gestionar las plataformas. Si profundizamos en esta tecnología, veremos rápidamente que es la evolución del almacenamiento y análisis de datos en la nube al acelerar el análisis de la Inteligencia Artificial por medio del Machine Learning.
Los data lakes y los data warehouses responden a las necesidades de las empresas para el almacenamiento de su información en diferentes formatos por medio del Big Data. El sistema de almacenamiento tradicional de los data lakes generaban ingentes cantidades de datos no estructurados que en definitiva provocaban tener que dedicar más recursos al sistema.
Para qué sirve un data lakehouse
El data lakehouse sirve para resolver las limitaciones de los data lakes y los data warehouses. Este sistema agiliza el análisis de la información por medio de una arquitectura que integra la gestión eficiente de los datos no estructurados. Además de ofrecer mayor rapidez al sistema y reducir los costes, permite escalar la gestión propia de la información. Permite realizar las denominadas transacciones ACID (acrónimo de atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) para garantizar la correcta gestión de los datos.
Entre los principales beneficios que ofrece un data lakehouse encontramos que además de reducir los costes de almacenamiento en la nube, al unificar el almacenamiento y simplificar los canales de información de los datos, podemos optimizar el rendimiento de la gestión de los datos. Además nos facilita el acceso al tratamiento de datos más complejos y una mayor escalabilidad de las aplicaciones reduciendo significativamente los costes de los mismos.
Características de un data lakehouse
Una arquitectura de data lakehouse dispone de cinco capas, la cual comienza en la recopilación de todo tipo de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados), una capa de almacenamiento, una capa de metadatos que permite su administración, una capa de API y una capa de consumo. La capa de API es la que ofrece una interfaz unificada para el procesamiento de los datos, normalmente con lenguajes SQL o Python. La capa de consumo es la destinada al análisis de la información por medio de machine learning. Como has podido constatar en este artículo, los data lakehouses están transformando la forma de administrar el gran volumen de datos que generan las empresas, dando una respuesta eficiente a los mayores retos a los que se enfrentan las empresas. Mejorar la gestión de la información y flexibilizar su operativa permite adaptarse a las características y necesidades de las aplicaciones para mejorar la inteligencia empresarial.