Al momento de elegir una arquitectura de datos, siempre existe el interrogante de implementar un lago de datos (Data Lake) o un almacén de datos (Data Warehouse), ya que cada una de estas soluciones cuentan con pros y contras. Entonces, con el fin de obtener lo mejor de los dos mundos, nace una nueva arquitectura denominada Data Lakehouse.
Un Data Lakehouse hace referencia a la fusión entre los Data Lakes y los Data Warehouses, proporcionando una solución más completa y eficiente para el almacenamiento y el análisis de la información empresarial. Anteriormente, los Data Lakes se destacaban por su capacidad para almacenar grandes volúmenes de datos en su estado bruto, permitiendo una exploración ágil y flexible. Sin embargo, esta libertad podía dificultar la gestión de datos estructurados y su análisis eficiente.
Con la evolución de los lagos de datos, estos desafíos se están superando ya que ahora, los datos almacenados en un Data Lakehouse tienen la ventaja de tener una capa de administración y control adicional. Se pueden aplicar esquemas y estructuras para organizar los datos de manera más coherente, facilitando su comprensión y análisis.
Además, se implementan prácticas y herramientas de gobernanza de datos que permiten garantizar la calidad, seguridad y el cumplimiento normativo. Un ejemplo de esto es la solución Unity Catalog de Databricks, con la que puedes organizar tus conjuntos de datos con etiquetas, metadatos y descripciones detalladas. Lo que facilita la búsqueda y comprensión de los datos y a su vez promueve la colaboración entre los miembros del equipo.
Este enfoque híbrido les permite a las organizaciones aprovechar la flexibilidad y escalabilidad de los lagos de datos, al mismo tiempo que aprovechan la estructura y el control de los almacenes de datos (Data Warehouse). Los equipos de análisis pueden acceder a información crítica de forma más rápida, ya que los datos están disponibles en su forma cruda y se pueden transformar según sea necesario. Esto agiliza el proceso de toma de decisiones y fomenta la innovación.
Adicionalmente, la evolución de los lagos de datos proporciona una base sólida para la integración de tecnologías emergentes, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Estas tecnologías ahora pueden operar directamente sobre los datos almacenados en un Data Lakehouse, lo que acelera el descubrimiento de conocimientos y la obtención de información valiosa.
En resumen, esta transformación de los lagos de datos es un paso crucial hacia el futuro de la gestión y análisis de datos, combinando las fortalezas de los Data Lakes y los Data Warehouses, ofreciendo una plataforma integral y ágil para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Con esta evolución, las organizaciones pueden impulsar la innovación, tomar decisiones más informadas, con mayor rapidez y desbloquear todo el potencial de sus datos.