Data Lakehouse: qué es y cuáles son sus ventajas y desventajas

Un almacén de datos es una arquitectura de información diseñada para archivar datos estructurados con el fin impulsar el análisis BI. Sin embargo, existe una gran cantidad de datos no estructurados (imágenes, videos, audio, etc) que no encajan con la forma en la que se gestiona dicho contenido. Por ello, el data lakehouse emerge como solución para almacenarlos y gestionarlos de manera eficiente.

Asimismo existen los data lakes, que almacenan la información no estructurada en su formato original y sin procesar. No obstante, los sistemas que ingieren estos registros presentan múltiples desafíos. Por lo cual, muchas empresas buscan un enfoque híbrido, que combine las ventajas del almacenamiento de datos con la arquitectura del data lake. Un concepto mejor conocido como data lakehouse.

El enfoque híbrido del data lakehouse

Como se menciona anteriormente, esta estrategia consiste en tomar los modelos de almacén de datos y data lakes. Al mismo tiempo que intentan eliminar sus respectivas desventajas. De manera que los datos del almacén tradicional se utilicen para impulsar el análisis de BI. Mientras que el data lakehouse se emplea para la ciencia de datos, garantizando la disponibilidad y calidad de los mismos durante el análisis empresarial.

Esto también incluye soluciones de gestión y automatización mediante IA, aprovechando su aprendizaje automático. Es así como los usuarios accederían rápidamente a los archivos necesarios, agilizando el proceso de ingeniería de datos y la creación de canales de información. Lo que se traduce en una mejor gestión de los recursos, garantizando la toma de decisiones efectivas por parte de la empresa.

Las ventajas del enfoque del data lakehouse

El data lakehouse es capaz de simplificar la arquitectura analítica, proporcionando un único nivel de almacenamiento y procesamiento para todos los datos. Además, utiliza capas de metadatos inteligentes que actúan como “intermediarios” entre los datos no estructurados y el usuario, permitiendo categorizar y clasificar eficientemente la información.

También, cabe destacar que son altamente escalables económicamente. Ya que almacenan datos en un servicio de almacenamiento en la nube de bajo costo como AWS. De manera que las empresas puedan gestionar grandes volúmenes sin incurrir en gastos excesivos. Sin mencionar, que no es necesario realizar adaptaciones en la infraestructura de la organización, agilizando significativamente el proceso de incorporación del data lakehouse.

De igual manera cuenta capacidades de optimización datos para lograr un rendimiento analítico más rápido. A través de medidas como la agrupación en clústeres,almacenamiento en caché e indexación. Además de su arquitectura “abierta”, lo que implica que es posible consultar los datos desde cualquier ubicación utilizando diversas herramienta, garantizando la flexibilidad.

Desafíos del data lakehouse a tener en cuenta

Al volcar toda la información en un data lakehouse, surgirían consideraciones importantes en cuanto a la gobernanza de datos. Especialmente, cuando se trata de información personal. Por lo que es importante garantizar que se cumplan los estándares de privacidad y protección. Al mismo tiempo que se aprovecha el potencialdel análisis como solución integral.

Asimismo, es necesario abordar dificultades de confiabilidad, reduciendo las frágiles transferencias de datos ETL entre sistemas. Debido a que a menudo fallan por los problemas de calidad de los mismos. Razón por la que es fundamental garantizar una consistencia en todo el proceso, evitando fallos y pérdidas de información en los datos almacenados.

Sin mencionar que al tratarse de una arquitectura relativamente nueva, no está del todo claro si las organizaciones disfrutarían plenamente los beneficios. En este sentido, experimentando dificultades de escalabilidad y flexibilidad en el futuro. Por lo que siempre es recomendable capacitar a los ingenieros de datos. De manera que adquieran habilidades específicas para trabajar en esta arquitectura emergente.

¿El data lakehouse compensa las desventajas?

Si bien existen desventajas asociadas a esta tecnología, el margen de ganancia es considerable si se implementa de manera correcta. Puesto que la capacidad de almacenar y utilizar diversos conjuntos de datos en un data lakehouse es una ventaja invaluable. Ya que permite aplicarlos en una amplia gama de aplicaciones BI, ciencia de datos y cargas de trabajo por lotes y tiempo real. Lo que se traduce en flexibilidad y escalabilidad para que las empresas se adapten a las demandas del sector.