¿Qué es un Data Lakehouse?

Para las organizaciones que buscan ir más allá en su recopilación, almacenamiento y uso de datos, un data lakehouse es una solución perfecta. Mientras que los data lakes y los data warehouses son arquitecturas de uso común para almacenar y analizar datos, un data lakehouse es una tercera forma de unificar las dos arquitecturas y revelar todo su potencial.

En este artículo, le explicaremos todo lo que necesita saber sobre los lagos de datos.

Un lago de datos es lo mejor de ambos mundos. Lo mejor del almacenamiento de información y lo mejor de la explotación de datos. La principal promesa de un data lakehouse es almacenar grandes cantidades de datos de distintas fuentes en una única fuente de verdad. Sin embargo, un data lakehouse no se limita al almacenamiento de información. También proporciona una amplia variedad de funcionalidades avanzadas para garantizar diferentes tareas de explotación de datos, como la transformación, el análisis y el modelado de estos datos.

De hecho, un data lakehouse se define como una arquitectura de datos que combina las ventajas de un data lake y de un data warehouse en una única plataforma. Como tal, puede ilustrarse esquemáticamente como una extensión del concepto de lago de datos que se enriquece con funciones avanzadas de procesamiento de datos. En un data lakehouse, los datos suelen almacenarse en bruto o semiestructurados. La transformación en datos estructurados para análisis y fines empresariales tiene lugar en una fase posterior.

¿Cuáles son las funciones de un Data Lakehouse?

La función principal de un data lakehouse es almacenar grandes cantidades de datos en una única plataforma. Se trata de un enfoque centralizador que favorece el acceso fácil y eficaz a la información y la gestión de datos. A diferencia de un almacén de datos, un data lakehouse puede almacenar indistintamente datos en bruto y datos semiestructurados. Esto significa que sus equipos de datos pueden extraer fácilmente información de datos sin alterar.

Un data lakehouse también puede facilitar el procesamiento de datos en tiempo real. Esto significa que las decisiones pueden tomarse con mayor rapidez y precisión porque se basan en el análisis de datos en tiempo real. Entre las funcionalidades avanzadas disponibles en un data lakehouse, también hay funcionalidades de consulta que permiten a sus equipos extraer información de valor añadido de sus datos.

Por último, el data lakehouse puede integrarse fácilmente con herramientas de análisis de datos, como las de visualización de datos y aprendizaje automático, para ir aún más lejos en el análisis, la explotación y la valorización de sus datos.

¿Cuáles son las ventajas de un Data Lakehouse?

Las ventajas de un data lakehouse son muchas, pero la principal es la escalabilidad. En efecto, el tamaño de un data lakehouse puede ajustarse fácilmente para almacenar grandes cantidades de datos. Como muchas empresas, probablemente se enfrenta a la explosión de los volúmenes de datos que genera y explota. Con un data lakehouse, ¡nunca se quedará atrás!

Como aprovechan las tecnologías de código abierto y los servicios en la nube, los lagos de datos también son extremadamente competitivos en términos de costes de implantación y funcionamiento.

Por último, pero no menos importante, en términos de seguridad y cumplimiento, los datos almacenados en un data lakehouse son seguros de forma nativa y cumplen con las normas de seguridad actuales. Por lo tanto, utilizar un data lakehouse es una garantía de que tus datos están protegidos frente a ciberamenazas y violaciones de datos.

Data Lakehouse vs. Data Lakes vs. Data Warehouse

Un lago de datos se utiliza para almacenar datos brutos o semiestructurados en su formato inalterado. En cuanto al almacén de datos, almacena datos estructurados en un formato predefinido. El data lakehouse abre una tercera vía al permitir almacenar al mismo tiempo datos brutos, semiestructurados y estructurados en su formato bruto o preprocesado.

El data lakehouse también se distingue del data lake y del data warehouse por permitir el procesamiento de datos en tiempo real y el análisis de datos históricos, mientras que los data lakes están diseñados para procesar datos en tiempo real y los data warehouses se limitan al análisis de datos históricos.

Acerca de Actian Corporation

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