Intro to Data Lakehouse

Databricks

23 Nov 202205:45

Summary

TLDREl 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.

Outlines

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📚 La Evolución de la Gestión de Datos: Del Data Lake al Data Lake House

Este primer párrafo introduce el concepto de Data Lake House y su importancia en la gestión de datos. Se explora la historia y el propósito de la gestión de datos y análisis, desde los negocios de la década de 1980 que buscaban aprovechar las insights basadas en datos para tomar decisiones empresariales e innovar. Se menciona el surgimiento de las bases de datos relacionales y luego de los sistemas de data warehouses para manejar grandes volúmenes de datos. Sin embargo, estos data warehouses tenían limitaciones para gestionar datos semiestructurados o no estructurados. Con el auge de los datos grandes en la década de 2000, surgieron los data lakes, que permitían almacenar datos de cualquier tipo y formato. A pesar de resolver el problema de almacenamiento, los data lakes no ofrecían características de transacción, calidad de datos, ni gobernanza, lo que generaba problemas de fiabilidad y seguridad. La necesidad de una solución única y flexible llevó al desarrollo del Data Lake House, que combina los beneficios de un data lake con la potencia analítica y el control de un data warehouse.

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🏠 El Data Lake House: La Arquitectura de Gestión de Datos Moderna

El segundo párrafo profundiza en las características y beneficios del Data Lake House como una arquitectura de gestión de datos emergente. Se describe cómo el Data Lake House almacena datos de cualquier tipo, proporcionando un único origen de verdad y acceso directo para el análisis e inteligencia artificial. Destaca las características clave como el soporte para transacciones ACID, la imposición de esquemas y la gobernanza de datos para la integridad y auditoría. También menciona la desacoplación entre almacenamiento y cálculo, lo que permite una escala independiente y soporte para formatos de almacenamiento abiertos como Apache Parquet. El Data Lake House admite cargas de trabajo diversas, como análisis de datos, aprendizaje automático y SQL, y ofrece streaming de extremo a extremo para informes en tiempo real, facilitando la colaboración entre analistas de datos, ingenieros de datos y científicos de datos en un solo lugar. Representa la versión modernizada del data warehouse, manteniendo la flexibilidad y profundidad del data lake.

Mindmap

Keywords

💡Data Lake

Un Data Lake es una gran colección de datos no estructurados, semiestructurados y estructurados que se almacenan de manera masiva y a bajo costo en sistemas de almacenamiento de objetos en la nube. Es una solución que surgió en los años 2000 para manejar el crecimiento exponencial de datos y su diversidad. En el video, se menciona que los Data Lakes permiten almacenar múltiples tipos de datos y son accesibles para análisis, pero carecen de características como la soporte transaccional y la calidad de datos, lo que los hace cuestionables en términos de fiabilidad.

💡Data Warehouse

Un Data Warehouse es un sistema diseñado para recopilar y consolidar datos de una empresa para facilitar la toma de decisiones y el análisis empresarial. Los datos en un Data Warehouse están estructurados y limpios, con esquemas predefinidos. En el video, se destaca que los Data Warehouse no estaban diseñados para manejar datos semiestructurados o no estructurados, y se volvieron costosos y lentos para adaptarse a la creciente variedad y volumen de datos.

💡Big Data

Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren tecnología avanzada para su procesamiento y análisis. En el video, se menciona que el auge de Big Data en los años 2000 impulsó el desarrollo de Data Lakes, ya que los Data Warehouse tradicionales no podían manejar la cantidad y variedad de datos que se estaban generando.

💡Data Lake House

El Data Lake House es una arquitectura de gestión de datos que combina los beneficios de un Data Lake y un Data Warehouse. Se desarrolló para abordar los desafíos de la gestión de datos y proporcionar un sistema flexible y de alto rendimiento. En el video, se describe cómo el Data Lake House ofrece características como soporte transaccional, esquemas y gobernanza para la integridad de los datos, y reduce la latencia entre obtener datos y obtener insights.

💡Data Management

La gestión de datos es el proceso de administrar la recolección, almacenamiento, seguridad, acceso, calidad y uso de los datos en una organización. En el video, se explora cómo la gestión de datos ha evolucionado desde las bases de datos relacionales hasta los Data Lakes y Data Lake Houses, adaptándose a las necesidades de la toma de decisiones basada en datos y el análisis empresarial.

💡Data Analytics

El análisis de datos es el proceso de examinar y estudiar datos para extraer información útil, identificar patrones o relaciones y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones. En el video, se destaca cómo las organizaciones han buscado aprovechar los datos para obtener insights y cómo las tecnologías como los Data Lakes y Data Lake Houses facilitan este proceso.

💡Data Governance

La gobernanza de datos es el conjunto de prácticas y procesos que garantizan que los datos sean administrados de manera efectiva y cumplan con las regulaciones y estándares de calidad. En el video, se menciona que la gobernanza de datos en un Data Lake presenta desafíos debido a su naturaleza no estructurada, y cómo el Data Lake House mejora esto con características de gobernanza y auditoría.

💡Data Quality

La calidad de datos se refiere a la precisión,完整性, consistencia y relevancia de los datos en un sistema. En el video, se señala que los Data Lakes pueden tener problemas de calidad de datos debido a la variedad de formatos y la falta de controles, mientras que el Data Lake House introduce características para mejorar la calidad y fiabilidad de los datos.

💡Schema

Un esquema define la estructura de los datos en una base de datos, incluyendo el tipo de datos y la forma en que se relacionan. En el video, se menciona que los Data Warehouse tienen esquemas predefinidos, mientras que los Data Lakes no, lo que puede llevar a problemas de integridad y calidad de datos.

💡Cloud Storage

El almacenamiento en la nube es un servicio que permite a las empresas almacenar y acceder a sus datos a través de Internet, en lugar de en dispositivos locales. En el video, se menciona que los Data Lakes suelen utilizar almacenamiento de objetos en la nube de bajo costo para almacenar grandes volúmenes de datos de diferentes tipos.

💡Data Integration

La integración de datos es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes en un solo lugar para su análisis y uso. En el video, se describe cómo las empresas han implementado tecnologías complejas, incluyendo Data Lakes y Data Warehouses, lo que a veces requiere la copia de datos entre sistemas, lo que puede afectar la eficiencia y la gobernanza de los datos.

Highlights

Data lake houses are a response to the challenges of managing big data and the limitations of traditional data warehouses.

In the late 1980s, businesses began seeking data-driven insights for decision-making and innovation.

Data warehouses were created to manage and analyze high volumes of data with predefined schemas.

Data warehouses struggled with semi-structured and unstructured data, leading to high costs and inefficiencies.

The early 2000s saw the rise of big data, prompting the development of data lakes to handle diverse data types.

Data lakes could store large volumes of data from various sources quickly and at low cost.

However, data lakes introduced concerns regarding data reliability, performance, and governance.

Businesses began implementing complex technology stacks, combining data lakes and warehouses with specialized systems.

Complex environments led to increased complexity, delays, and challenges in AI implementation.

A study by Accenture found that only 32% of companies reported measurable value from their data.

The data lake house emerged as a new data management architecture to address existing challenges.

Data lake houses combine the benefits of data lakes with the analytical power and controls of data warehouses.

They provide a single source of truth and direct access for AI and BI, supporting various data applications.

Key features of data lake houses include transaction support, schema enforcement, and robust data governance.

They offer decoupled storage from compute, allowing independent scaling to meet specific needs.

Data lake houses use open storage formats like Apache Parquet for efficient data access by various tools.

They support diverse workloads, enabling data science, machine learning, and SQL analytics to use the same data repository.

The data lake house architecture supports end-to-end streaming for real-time reporting and analysis.

Data lake houses serve the needs of data analysts, engineers, and scientists in a unified environment.

They represent a modernized version of data warehouses, enhancing flexibility and depth without sacrificing features.