Intro to Data Lakehouse

Summary

El guion del video explica la evolución de la gestión de datos desde los inicios de las bases de datos relacionales en la década de 1980 hasta la aparición de las casas de lago de datos en el 2020. Las casas de lago de datos surgieron para combinar las ventajas de los lagos de datos, que permiten almacenar datos de todo tipo, con el poder analítico y el control de una base de datos. Ofrecen características como soporte de transacciones, gobernanza de datos, análisis en tiempo real y una arquitectura abierta que permite el acceso directo a una variedad de herramientas y motores. El objetivo es ofrecer una solución flexible y de alto rendimiento para casos de uso crecientes en análisis predictivo y modelado.

Takeaways

• 🕰️ La historia de la gestión de datos y análisis se remonta a la década de 1980, cuando las empresas buscaban aprovechar las conclusiones basadas en datos para las decisiones empresariales e innovación.
• 🏢 Los data warehouses surgieron para consolidar y apoyar la inteligencia empresarial y el análisis, pero tenían limitaciones con datos semi-estructurados o no estructurados.
• 📈 A medida que el volumen y la velocidad de la recolección de datos aumentaron, los data warehouses se volvieron menos eficientes y costosos.
• 🌊 A principios de la década de 2000, los data lakes se desarrollaron para manejar grandes volúmenes de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados.
• 🚫 Los data lakes, aunque solucionaron el problema de almacenamiento, introdujeron preocupaciones adicionales y carecían de características necesarias de los data warehouses.
• 🔒 Los data lakes plantean desafíos en términos de seguridad y privacidad debido a su naturaleza no estructurada.
• 🛠️ Las empresas implementaron entornos de pila tecnológica complejos que incluían data lakes, data warehouses y sistemas especializados para bases de datos de transmisión, serie temporal, gráfico e imagen.
• 🔄 Este ambiente complejo introdujo complejidad y retraso, ya que los equipos de datos estaban aislados y tenían que copiar datos entre sistemas.
• 🔮 La implementación exitosa de IA y la obtención de resultados accionables requerían de datos de múltiples lugares, lo que a menudo resultaba en una pérdida de valor detrás de los datos.
• 💡 Solo un 32% de las compañías informó un valor medible a partir de los datos, según un estudio de Accenture, lo que indicó la necesidad de un cambio.
• 🏠 El data lake house surgió como una arquitectura de gestión de datos nueva, combinando los beneficios de un data lake con el poder analítico y controles de un data warehouse.
• 🔄 El data lake house ofrece características clave como soporte de transacciones, esquemas de aplicación y gobernanza para integridad de datos, así como soporte para BI para reducir latencia.
• 📚 Proporciona almacenamiento desacoplado de cómputo, lo que permite que cada uno opere en sus propios clústeres y escale independientemente para apoyar necesidades específicas.
• 🌐 Utiliza formatos de almacenamiento abiertos y estándares, como Apache Parquet, para que una variedad de herramientas y motores puedan acceder a los datos de manera directa y eficiente.
• 🔍 Admite una amplia variedad de tipos de datos y cargas de trabajo, lo que permite que la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el análisis SQL utilicen el mismo repositorio de datos.
• 🚀 El data lake house admite transmisiones de extremo a extremo para informes en tiempo real, eliminando la necesidad de un sistema dedicado para aplicaciones de datos en tiempo real.

Q & A

¿Qué es una casa de data lake (data lake house) y por qué surgió?

Una casa de data lake es una arquitectura de gestión de datos que combina los beneficios de un data lake con el poder analítico y los controles de un data warehouse. Surgió para abordar los desafíos y las limitaciones de los data warehouses y data lakes, ofreciendo una solución única y flexible para el manejo y análisis de datos de gran volumen y variedad.

¿Cuál fue el propósito original de los data warehouses en la gestión de datos?

Los data warehouses fueron diseñados para recolectar y consolidar el flujo de datos que se generaba y se recopilaba en grandes volúmenes y a una velocidad más rápida, proporcionando soporte para la inteligencia empresarial y el análisis general. Los datos en un data warehouse están estructurados y limpios, con esquemas predefinidos.

¿Por qué se volvieron menos populares los data warehouses a medida que aumentaba la cantidad de datos?

Los data warehouses se volvieron menos populares porque tomaron demasiado tiempo para procesar datos y proporcionar resultados, tenían una capacidad limitada para manejar diversidad y velocidad de datos, y no estaban diseñados para manejar datos semiestructurados o no estructurados fuera del esquema.

¿Qué desafíos introdujo el uso de data lakes en la gestión de datos?

Los data lakes, aunque resolvieron el problema de almacenamiento, presentaron desafíos adicionales como la falta de soporte para datos transaccionales, la imposibilidad de imponer calidad de datos, lo que cuestionaba la fiabilidad de los datos almacenados, y la lentitud en el rendimiento del análisis debido al gran volumen de datos.

¿Qué problemas surgieron con la implementación de tecnologías complejas que incluían tanto data lakes como data warehouses?

La implementación de tecnologías complejas introdujo problemas de complejidad y demora, ya que los equipos de datos se encontraban en silos realizando trabajo desunido. Los datos tenían que ser copiados entre sistemas, lo que impactaba la supervisión y el uso de datos, y aumentaba los costos de almacenamiento al tener la misma información duplicada.

¿Cuál fue el porcentaje de empresas que informaron un valor medible a partir de sus datos según un estudio de Accenture?

Según un estudio de Accenture, solo el 32% de las empresas informaron un valor medible a partir de sus datos, lo que evidencia la necesidad de un cambio en la gestión de datos.

¿Qué necesidades específicas abordó la arquitectura de la casa de data lake para satisfacer?

La arquitectura de la casa de data lake se desarrolló para proporcionar un sistema flexible y de alto rendimiento único que soportara casos de uso crecientes para la exploración de datos, modelado predictivo y análisis predictivo, y para apoyar aplicaciones de datos que incluyen análisis SQL, análisis en tiempo real, ciencia de datos y aprendizaje automático.

¿Qué características clave ofrece una plataforma de casa de data lake como Databricks?

Una plataforma de casa de data lake ofrece características clave como soporte de transacciones, incluidas las transacciones ACID para interacciones de lectura y escritura simultáneas, aplicación de esquemas y gobernanza para integridad de datos, gobernanza de datos para apoyar regulaciones de privacidad y métricas de uso de datos, y soporte para BI para reducir la latencia entre obtener datos e inferir conocimientos.

¿Qué significa 'decoupled storage from compute' y cómo beneficia a la gestión de datos en una casa de data lake?

Decoupled storage from compute significa que el almacenamiento y el cálculo operan en sus propios clústeres y pueden escalar de manera independiente para soportar necesidades específicas. Esto permite una mayor flexibilidad y eficiencia en la gestión de datos, ya que se pueden adaptar recursos según las demandas de cada tipo de carga de trabajo.

¿Qué formato de almacenamiento abierto y estándar es compatible con las casas de data lake para permitir el acceso directo y eficiente de datos?

Las casas de data lake suelen utilizar formatos de almacenamiento abiertos y estándar como Apache Parquet, que permiten una variedad de herramientas y motores acceder directamente y de manera eficiente a los datos.

¿Cómo la casa de data lake aborda la necesidad de soporte para diferentes tipos de datos y cargas de trabajo?

La casa de data lake ofrece soporte para diversos tipos de datos, permitiendo que una empresa almacene, refine, analice y acceda a datos semiestructurados, estructurados y no estructurados en una sola ubicación. También permite una variedad de cargas de trabajo, como la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el análisis SQL, para utilizar el mismo repositorio de datos.

¿Cómo la arquitectura de la casa de data lake mejora la colaboración entre analistas de datos, ingenieros de datos y científicos de datos?

La arquitectura de la casa de data lake mejora la colaboración al proporcionar un solo lugar donde los analistas de datos, ingenieros de datos y científicos de datos pueden trabajar juntos, aprovechando la flexibilidad y el poder analítico integrados, y eliminando la necesidad de sistemas separados para diferentes tipos de análisis y aplicaciones de datos.