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Las empresas están capturando más datos que nunca, ya que confían cada vez más en ellos para informar decisiones comerciales importantes, mejorar las ofertas de productos y brindar un mejor servicio al cliente.
Con la cantidad de datos que se crean a un ritmo exponencial, la nube ofrece varias ventajas para el procesamiento y análisis de datos, incluidas la escalabilidad, la confiabilidad y la disponibilidad.
En el ecosistema de la nube, también existen varias herramientas y tecnologías para el procesamiento y análisis de datos. Los dos tipos de estructuras de almacenamiento de big data que se utilizan con más frecuencia son los almacenes de datos y los lagos de datos.
Aunque utilizar un lago de datos es menos atractivo ya que no puede consultar el modelo y los datos mientras aún son relevantes, emplear un almacén de datos para el almacenamiento de datos de transmisión es un desperdicio.
W¿Qué tipo de arquitectura en la nube elegimos?
¿Deberíamos considerar conceptos más nuevos para la casa del lago de datos, o deberíamos contentarnos con las restricciones del almacén o del lago?
Una novedosa arquitectura de almacenamiento de datos llamada "data lakehouse" combina la adaptabilidad de los lagos de datos con la gestión de datos de los almacenes de datos.
Comprender los diversos métodos de almacenamiento de big data es esencial para construir una tubería de almacenamiento de datos confiable para inteligencia comercial (BI), análisis de datos y máquina de aprendizaje (ML) cargas de trabajo, dependiendo de las demandas de su empresa.
En esta publicación, analizaremos de cerca Data Warehouse, Data Lake y Data Lakehouse, con sus beneficios, limitaciones, ventajas y desventajas. Vamos a empezar.
¿Qué es el almacén de datos?
Un almacén de datos es un depósito de datos centralizado utilizado por una organización para almacenar enormes volúmenes de datos de muchas fuentes. Un almacén de datos actúa como la única fuente de "datos verídicos" de una organización y es esencial para la creación de informes y el análisis empresarial.
Por lo general, los almacenes de datos combinan conjuntos de datos relacionales de varias fuentes, como datos de aplicaciones, comerciales y transaccionales, para almacenar datos históricos. Antes de cargarse en el sistema de almacenamiento, los datos se transforman y limpian en los almacenes de datos para que puedan usarse como una fuente única de información veraz.
Debido a su capacidad para ofrecer rápidamente información comercial de todas las áreas de la empresa, las empresas invierten en almacenes de datos. Con el uso de herramientas de BI, clientes SQL y otras soluciones analíticas menos sofisticadas (es decir, sin ciencia de datos), analistas de negocios, los ingenieros de datos y los responsables de la toma de decisiones pueden acceder a los datos de los almacenes de datos.
Es costoso mantener un almacén con un volumen de datos cada vez mayor, y un almacén de datos no puede manejar datos sin procesar o no estructurados. Además, no es la opción ideal para técnicas sofisticadas de análisis de datos como el aprendizaje automático o el modelado predictivo.
Por lo tanto, un almacén de datos proporciona respuestas de consulta más rápidas y datos de mayor calidad. Google Big Query, Amazon Redshift, Azure SQL Data warehouse y Snowflake son servicios en la nube que están disponibles para data warehouses.
Beneficios del almacén de datos
- Aumentar la eficiencia y la velocidad de las cargas de trabajo de inteligencia empresarial y análisis de datos: Los almacenes de datos acortan el tiempo necesario para la preparación y el análisis de datos. Pueden vincularse fácilmente con herramientas de análisis de datos e inteligencia comercial, ya que los datos del almacén de datos son confiables y consistentes. Además, los almacenes de datos ahorran el tiempo necesario para la recopilación de datos y brindan a los equipos la capacidad de usar datos para informes, tableros y otros requisitos de análisis.
- Aumentar la consistencia, la calidad y la estandarización de los datos: las organizaciones recopilan datos de una variedad de fuentes, incluidos datos de usuarios, ventas y transacciones. La empresa puede confiar en los datos para los requisitos comerciales porque el almacenamiento de datos recopila datos corporativos en un formato uniforme y estandarizado que puede actuar como una fuente única de información veraz.
- Mejorar la toma de decisiones en general: El almacenamiento de datos facilita una mejor toma de decisiones al ofrecer un almacenamiento centralizado para datos recientes y antiguos. Al procesar los datos en los almacenes de datos para obtener información precisa, los responsables de la toma de decisiones pueden evaluar los riesgos, comprender los deseos de los clientes y mejorar los bienes y servicios.
- Proporcionar una mejor inteligencia de negocios: El almacenamiento de datos cierra la brecha entre los datos sin procesar masivos, que con frecuencia se recopilan de forma rutinaria como algo habitual, y los datos seleccionados que brindan información. Actúan como la base para el almacenamiento de datos de una organización, permitiéndole responder preguntas complicadas sobre sus datos y utilizar las respuestas para tomar decisiones comerciales defendibles.
Limitaciones del almacén de datos
- Falta de flexibilidad de datos.: Si bien los almacenes de datos se destacan en el manejo de datos estructurados, los formatos de datos semiestructurados y no estructurados, como análisis de registros, transmisión y datos de redes sociales, pueden ser un desafío para ellos. Esto hace que recomendar almacenes de datos para casos de uso que involucren aprendizaje automático y inteligencia artificial difícil.
- Costoso de instalar y mantener: Los almacenes de datos pueden ser costosos de instalar y mantener. Además, el almacén de datos a menudo no es estático; envejece y necesita mantenimiento frecuente, lo cual es costoso.
Para Agencias y Operadores
- Los datos son fáciles de encontrar, recuperar y consultar.
- Siempre que los datos ya estén limpios, la preparación de datos SQL es simple.
Desventajas
- Está obligado a utilizar un solo proveedor de análisis.
- Analizar y almacenar datos no estructurados o que fluyen es bastante costoso.
¿Qué es el lago de datos?
Los lagos de datos prometen y hacen posibles todos los tipos de datos. Es beneficioso tener datos de manera accesible ubicados centralmente y disponibles para lectura.
Un lago de datos es un espacio de almacenamiento centralizado y extremadamente adaptable donde se guardan volúmenes masivos de datos organizados y no estructurados en sus formas sin procesar, sin alterar y sin formatear.
Un lago de datos emplea una arquitectura plana y objetos almacenados en su estado sin procesar para almacenar datos, a diferencia de los almacenes de datos, que guardan datos relacionales que previamente se "limpiaron".
Los lagos de datos, a diferencia de los almacenes de datos, que tienen dificultades para manejar datos en este formato, son adaptables, fiables y asequibles y permiten a las empresas obtener una mejor comprensión de los datos no estructurados.
En los lagos de datos, los datos se extraen, cargan y transforman (ELT) con fines analíticos en lugar de tener el esquema o los datos establecidos en el momento de la recopilación de datos.
Utilizando tecnologías para muchos tipos de datos de dispositivos IoT, redes socialesy transmisión de datos, los lagos de datos permiten el aprendizaje automático y el análisis predictivo.
Además, un científico de datos que pueda procesar datos sin procesar puede usar el lago de datos. Un almacén de datos, por otro lado, es más fácil de usar para las empresas. Es perfecto para la creación de perfiles de usuario, análisis predictivo, aprendizaje automático y otras tareas.
Aunque los lagos de datos abordan varios problemas con los almacenes de datos, la calidad de sus datos es deficiente y su velocidad de consulta es insuficiente. Además, se necesitan herramientas adicionales para que los usuarios comerciales realicen consultas SQL. Un lago de datos que está mal estructurado puede experimentar un problema con el estancamiento de datos.
Beneficios del lago de datos
- Compatibilidad con una amplia gama de casos de aplicación de ciencia de datos y aprendizaje automático Es más sencillo usar una máquina diferente y algoritmos de aprendizaje profundo para manejar los datos en lagos de datos, ya que los datos se mantienen abiertos y sin procesar.
- La versatilidad de los lagos de datos, que le permite almacenar datos en cualquier formato o medio sin necesidad de un esquema preestablecido, es una gran ventaja. Se pueden admitir casos de uso de datos futuros y se pueden analizar más datos si se dejan en su estado original.
- Para evitar tener que almacenar ambos tipos de datos en varios contextos, los lagos de datos pueden contener datos estructurados y no estructurados. Para el almacenamiento de varios tipos de datos organizativos, ofrecen una única ubicación.
- En comparación con los almacenes de datos tradicionales, los lagos de datos son menos costosos porque están diseñados para mantenerse en hardware básico económico, como el almacenamiento de objetos, que a menudo está diseñado para un menor costo por gigabyte almacenado.
Limitaciones del lago de datos
- Los casos de uso de análisis de datos e inteligencia comercial obtienen una puntuación baja: los lagos de datos pueden desorganizarse si no se mantienen adecuadamente, lo que dificulta vincularlos con las herramientas de análisis e inteligencia comercial. Además, cuando sea necesario para los casos de uso de informes y análisis, la falta de estructuras de datos y el soporte transaccional ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) puede conducir a un rendimiento de consulta subóptimo.
- La inconsistencia de los lagos de datos hace que sea imposible hacer cumplir la confiabilidad y la seguridad de los datos, lo que resulta en una falta de ambos. Puede ser difícil desarrollar estándares de gobierno y seguridad de datos apropiados para atender tipos de datos confidenciales, ya que los lagos de datos pueden manejar cualquier forma de datos.
Para Agencias y Operadores
- Soluciones asequibles para todo tipo de datos.
- Capaz de manejar datos tanto organizados como semiestructurados.
- Ideal para procesamiento y transmisión de datos complicados.
Desventajas
- Necesita una tubería sofisticada para ser construida.
- Dé tiempo a los datos para que se puedan consultar.
- Toma tiempo garantizar la confiabilidad y calidad de los datos.
¿Qué es Data Lakehouse?
Una novedosa arquitectura de almacenamiento de big data llamada "data lakehouse" combina los mejores aspectos de los lagos de datos y los almacenes de datos. Todos sus datos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados, se pueden almacenar en una ubicación con las mejores capacidades posibles de aprendizaje automático, inteligencia comercial y transmisión gracias a un lago de datos.
Los lagos de datos de todo tipo suelen ser el punto de partida para las casas de lagos de datos; después de eso, los datos se transforman en formato Delta Lake (una capa de almacenamiento de código abierto que brinda confiabilidad a los lagos de datos).
Los lagos de datos con lagos delta permiten procedimientos transaccionales ACID desde almacenes de datos convencionales. En esencia, el sistema Lakehouse utiliza un almacenamiento económico para mantener cantidades masivas de datos en sus formas originales, al igual que los lagos de datos.
Agregar la capa de metadatos en la parte superior de la tienda también brinda estructura de datos y potencia las herramientas de administración de datos como las que se encuentran en los almacenes de datos.
Esto hace posible que muchos equipos accedan a todos los datos de la empresa a través de un solo sistema para una variedad de iniciativas, como ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia comercial.
Beneficios de Data Lakehouse
- Compatibilidad con una gama más amplia de cargas de trabajo: para facilitar los análisis sofisticados, los lagos de datos brindan a los usuarios acceso directo a algunas de las herramientas de inteligencia empresarial más populares (Tableau, PowerBI). Además, los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático pueden utilizar fácilmente los datos, ya que los lagos de datos emplean formatos de datos abiertos (como Parquet) junto con API y marcos de aprendizaje automático, como Python/R.
- Rentabilidad: las casas de lagos de datos emplean soluciones económicas de almacenamiento de objetos para implementar las características de almacenamiento rentables de los lagos de datos. Al ofrecer una solución única, los lagos de datos también eliminan los gastos y el tiempo asociados con la administración de varios sistemas de almacenamiento de datos.
- El diseño de Data Lakehouse garantiza la integridad del esquema y los datos, lo que simplifica la creación de sistemas eficaces de gobernanza y seguridad de datos. Facilidad de control de versiones de datos, gobernanza y seguridad.
- Los data lakehouses ofrecen una única plataforma de almacenamiento de datos multipropósito que puede adaptarse a todas las demandas de datos de la empresa, lo que reduce la duplicación de datos. La mayoría de las empresas eligen una solución híbrida debido a los beneficios tanto del almacén de datos como del lago de datos. Mientras tanto, esta estrategia podría resultar en una costosa duplicación de datos.
- El soporte de formatos abiertos. Los formatos abiertos son tipos de archivos que pueden ser utilizados por muchas aplicaciones de software y cuyas especificaciones están disponibles públicamente. Según los informes, Lakehouses es capaz de almacenar datos en formatos de archivo comunes como Apache Parquet y ORC (Optimized Row Columnar).
Limitaciones de Data Lakehouse
El mayor inconveniente de un lago de datos es que todavía es una tecnología joven y en desarrollo. No está claro si cumplirá sus compromisos como resultado. Antes de que los data lakehouses puedan competir con los sistemas de almacenamiento de big data establecidos, podrían pasar años.
Sin embargo, dada la velocidad a la que se está produciendo la innovación moderna, es difícil decir si un sistema de almacenamiento de datos diferente no lo reemplazará en última instancia.
Para Agencias y Operadores
- Una plataforma tiene todos los datos, lo que significa que hay menos nombres de host para mantener.
- La atomicidad, la consistencia, el aislamiento y la tenacidad no se ven afectados.
- Es significativamente más asequible.
- Una plataforma tiene todos los datos, lo que significa que hay menos nombres de host para mantener.
- Simple de administrar y rápido para solucionar cualquier problema
- Simplifique la construcción de una tubería
Desventajas
- La configuración puede llevar algún tiempo.
- Es demasiado joven y está demasiado lejos para calificar como un sistema de almacenamiento establecido.
Almacén de datos frente a lago de datos frente a lago de datos
El almacén de datos tiene una larga historia en aplicaciones de análisis, informes e inteligencia corporativa y es la primera tecnología de almacenamiento de big data.
Los almacenes de datos, por otro lado, son costosos y tienen problemas para manejar datos diversos y no estructurados, como la transmisión de datos. Para las cargas de trabajo de aprendizaje automático y ciencia de datos, se desarrollaron lagos de datos para administrar datos sin procesar en diversas formas en un almacenamiento asequible.
Aunque los lagos de datos son efectivos con datos no estructurados, carecen de las capacidades transaccionales ACID de los almacenes de datos, lo que dificulta garantizar la consistencia y confiabilidad de los datos.
La arquitectura de almacenamiento de datos más nueva, conocida como "data lakehouse", combina la confiabilidad y la coherencia de los almacenes de datos con la asequibilidad y adaptabilidad de los lagos de datos.
Conclusión
En conclusión, construir un lago de datos desde cero puede ser difícil. Además, es casi seguro que utilizará una plataforma diseñada para habilitar la arquitectura de lago abierto de datos.
Por lo tanto, tenga cuidado de investigar las numerosas características e implementaciones de cada plataforma antes de realizar una compra. Las empresas que buscan una solución de datos estructurados y maduros con un enfoque en casos de uso de inteligencia comercial y análisis de datos pueden considerar un almacén de datos.
Sin embargo, las empresas que buscan una solución de big data escalable y asequible para potenciar las cargas de trabajo para la ciencia de datos y el aprendizaje automático en datos no estructurados deben considerar los lagos de datos.
Considere que su empresa necesita más datos de los que pueden proporcionar las tecnologías de almacenamiento de datos y lago de datos, o que está buscando una solución para integrar análisis sofisticados y operaciones de aprendizaje automático en sus datos. A casa del lago de datos es una opción sensata en la situación.
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