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¿Qué es un lago de datos?

Ilustración de elementos informáticos centrados en un signo de interrogación

Descripción general

Un data lakehouse permite a las empresas gestionar eficazmente volúmenes de datos cada vez mayores, aumentar la seguridad de los datos, reducir los costes de almacenamiento de datos y aprovechar la GenAI y la inteligencia empresarial. Descubra cómo funcionan los lagos de datos, las principales ventajas de adoptar una arquitectura de lago de datos y cómo puede acceder a análisis en tiempo real y aprendizaje automático dondequiera que se almacenen los datos: en un lago de datos, un almacén de datos o un lago de datos.

El turno de la repatriación a la nube: Lo que nos dicen los datos

Descubra por qué más de 200 líderes de TI se están replanteando las estrategias basadas únicamente en la nube para sus lagos de datos, optando por implementaciones locales, en la nube privada o híbridas para recuperar el rendimiento.

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Data lakehouse

¿Qué es un lago de datos?

Un data lakehouse es una plataforma de gestión de datos que reúne aspectos de un data warehouse y un data lake con ventajas añadidas de rendimiento, seguridad y flexibilidad. Un data lakehouse es esencialmente un almacén de datos de alto rendimiento, capaz de soportar todo tipo de datos (estructurados, no estructurados y semiestructurados) con herramientas de procesamiento de datos incorporadas. El resultado es una base de gestión de datos única y potente que impulsa el procesamiento de datos para la IA y la analítica avanzada.

Las innovaciones en la arquitectura de los lagos de datos han impulsado su adopción, también espoleadas por la necesidad de gestionar de forma más eficiente los crecientes volúmenes de datos diversos, salvar la distancia entre un lago de datos y un almacén de datos, y ofrecer IA e inteligencia empresarial fiables.

¿En qué se diferencian los data lakes, los data lakehouses y los data warehouses?

Aunque un lago de datos, un lago de datos y un almacén de datos son depósitos de datos, cada uno tiene diferencias y casos de uso distintos. Comparemos los tres enfoques de datos.

Un almacén de datos proporciona una forma de centralizar el almacenamiento de datos estructurados, capaz de consolidar datos de múltiples fuentes en una única ubicación. Como resultado, los almacenes de datos rompen los silos de información, ofreciendo a los usuarios empresariales un acceso rápido a los datos y la capacidad de consultarlos para generar informes y perspectivas. Los almacenes de datos admiten casos de uso de minería de datos, análisis de datos e inteligencia empresarial, lo que permite a las organizaciones comprender el rendimiento empresarial, descubrir tendencias y tomar decisiones empresariales más informadas.

Sin embargo, los almacenes de datos no están exentos de dificultades, ya que los complejos procesos ETL (extracción, transformación y carga) aumentan los requisitos de gestión e incrementan los costes. Además, los almacenes de datos fuera de la nube pueden tener dificultades para adaptarse al crecimiento de los datos empresariales y a los nuevos casos de uso, lo que repercute aún más en el coste total de propiedad.

Un lago de datos almacena grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, capaces de escalar fácilmente para soportar volúmenes crecientes. La capacidad de admitir varios tipos de datos y formatos diversos hace que los lagos de datos sean aplicables a los casos de uso de big data, como el aprendizaje automático y la ciencia de datos, y ofrecen una opción más rentable en comparación con un almacén de datos.

Pero la complejidad y el tamaño de los lagos de datos exigen una gestión adecuada para evitar que los datos se conviertan en algo difícil de manejar y gestionar, y suelen requerir científicos o ingenieros de datos para utilizarlos con eficacia.

Históricamente, los almacenes y lagos de datos se desplegaban como arquitecturas individuales y aisladas, lo que obligaba a compartir los datos entre dos sistemas. Un data lakehouse puede utilizarse en tándem con un data lake y un data warehouse, proporcionando una opción de almacenamiento flexible y de bajo coste para todo tipo de datos y formatos y eliminando la necesidad de múltiples copias de datos en diferentes sistemas.

Gracias a la compatibilidad con transacciones ACID, los usuarios pueden ejecutar consultas mediante comandos SQL para datos estructurados y no estructurados, utilizando IA y análisis de alto rendimiento para una gran variedad de casos de uso. Como resultado, las organizaciones pueden aumentar la potencia analítica para permitir operaciones más inteligentes, aplicando conocimientos para personalizar las experiencias de los clientes, mejorar la toma de decisiones, acelerar el desarrollo de productos, optimizar los flujos de trabajo y acelerar el crecimiento de los ingresos.

¿Por qué las organizaciones están adoptando una arquitectura de lago de datos?

Las limitaciones de las arquitecturas de datos tradicionales, como los elevados costes y la limitada escalabilidad, están impulsando a las organizaciones a adoptar los lagos de datos. Según una encuesta reciente, 87% de más de 200 responsables de TI tienen previsto repatriar cargas de trabajo en un plazo de dos años.

Hay varios factores que contribuyen al deseo de pasar a un enfoque más moderno de la arquitectura de datos, entre ellos:

  • Volúmenes crecientes de datos no estructurados: Las organizaciones necesitan una forma más eficiente de almacenar, gestionar y utilizar correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, imágenes de productos, vídeos, transcripciones de centros de llamadas, mensajes de chat, etc.
  • Centrarse en el servicio al cliente: El análisis avanzado y el aprendizaje automático dentro de una arquitectura de data lakehouse pueden ayudar a identificar patrones de comportamiento de los clientes, obtener información de las interacciones de servicio y crear experiencias más específicas basadas en datos.
  • Ahorro de costes: Aprovechar un lago de datos puede reducir los costes de almacenamiento y procesamiento, así como mejorar la gestión de datos en diversas cargas de trabajo.
  • Adoptar una estrategia de datos híbrida: Una arquitectura de data lakehouse ofrece a las organizaciones la flexibilidad de aprovechar el almacenamiento de datos tanto en la nube como fuera de ella en función de los requisitos de despliegue, seguridad y cumplimiento deseados.

¿Cómo funciona un lago de datos?

El lago de datos suele constar de cinco capas:

  • Capa de ingestión
  • Capa de almacenamiento
  • Capa de metadatos
  • Capa API
  • Capa de consumo

Analicemos el papel de cada uno:

La capa de ingestión, la primera capa, recopila datos de diversas fuentes, como bases de datos transaccionales, bases de datos NoSQL y API. A partir de ahí, los datos se transforman en un formato accesible para que el data lakehouse los almacene y analice.

La capa de almacenamiento es donde se introducen y almacenan todos los datos (no estructurados, estructurados y semiestructurados). Los datos se almacenan en formatos de archivo abiertos para optimizar el rendimiento de los análisis.

La tercera capa es la de metadatos, que clasifica los metadatos asociados a los datos que se han ingestado y almacenado.

La cuarta capa utiliza API para realizar análisis más avanzados, permitiendo que herramientas de análisis y aplicaciones de terceros consulten los datos dentro de la arquitectura del lago de datos. Esta capa admite el procesamiento de datos en tiempo real, lo que permite a los equipos aprovechar los análisis en tiempo real incluso cuando los datos se actualizan y refrescan.

La capa de consumo permite a las aplicaciones y herramientas acceder a todos los metadatos y datos almacenados en el lago. Esto proporciona a los usuarios empresariales el acceso deseado a los datos, lo que les permite realizar tareas analíticas como la creación de cuadros de mando, la visualización de datos, las consultas SQL y las tareas de aprendizaje automático.

¿Cuáles son las ventajas empresariales de una arquitectura de lago de datos?

Los almacenes de lagos de datos aportan muchas ventajas a las organizaciones y los usuarios, como una mejor gestión de los datos, ahorro de costes y mejora de la IA y el aprendizaje automático a partir de la misma fuente. Estas son algunas de las principales ventajas que puede ofrecer un lago de datos:

  • Una única fuente de verdad: unifique la gestión de datos e integre datos de múltiples fuentes y formatos para garantizar la coherencia de los datos.
  • Escalabilidad deseada: Con recursos de almacenamiento y computación independientes, es posible admitir y escalar un conjunto diverso de cargas de trabajo.
  • Nuevas oportunidades para GenAI: las capacidades y la estructura de un data lakehouse permiten a las organizaciones aprovechar los recursos de datos para aplicaciones GenAI y utilizarlos para la creación de contenidos, perspectivas y respuestas personalizadas y rápidas.
  • Rendimiento analítico: Mejore el rendimiento de las consultas de datos para aumentar la velocidad y la precisión de los resultados.
  • Gobierno de datos fiable: Marco sólido de gobernanza de datos y controles para hacer cumplir la calidad y seguridad de los datos.
  • Flexibilidad de despliegue: Optimice el coste y el rendimiento con opciones para despliegues fuera de la nube, híbridos y multicloud.

¿Cómo puede ayudarle OpenText a aprovechar las ventajas de los lagos de datos?

Gracias a los análisis en tiempo real y al aprendizaje automático integrado, OpenText permite a las organizaciones analizar sin problemas los datos dentro de un data lakehouse, optimizando el uso de los recursos y reduciendo el coste total de propiedad.

OpenText ayuda a las empresas a sacar el máximo partido de una arquitectura moderna de data lakehouse, anclada en OpenText™ Analytics Database (Vertica) para una analítica escalable y de alto rendimiento tanto en data warehouses como en data lakes.

El motor unificado de OpenText admite SQL de alto rendimiento, análisis avanzados y formatos de datos abiertos, lo que le proporciona la velocidad de un almacén con la escala y apertura de un lago. Ya sea en las instalaciones, en la nube o en entornos híbridos, OpenText permite a las organizaciones unificar su entorno de datos y ejecutar análisis dondequiera que se encuentren los datos, sin compromiso.

Para ampliar estas capacidades, la plataforma Composable Analytics and AI de OpenText permite a las organizaciones extraer conocimientos más profundos, gobernar los datos de forma más eficaz y ofrecer valor en toda la empresa.

Para mejorar el conocimiento, Knowledge Discovery aporta IA avanzada y aprendizaje automático para procesar y analizar datos no estructurados como documentos, correos electrónicos, vídeo y audio, tipos de contenido críticos que las centrales tradicionales suelen pasar por alto. OpenText™ Intelligent Classification lo enriquece aún más con el procesamiento del lenguaje natural, descubriendo sentimientos, temas y entidades clave a partir de volúmenes masivos de texto. OpenText™ Intelligence permite a los usuarios empresariales disponer de cuadros de mando interactivos y análisis de autoservicio para acelerar la toma de decisiones.

Más allá de la analítica, OpenText aborda las necesidades críticas de las empresas en torno a la confianza, la gobernanza y la seguridad de los datos. OpenText™ Data Discovery escanea, clasifica y mapea automáticamente los datos a través de silos, dando a las organizaciones visibilidad de la información sensible y regulada, y reduciendo el riesgo incluso antes de que los datos entren en el entorno analítico. Data Privacy and Protection añade seguridad de nivel empresarial centrada en los datos mediante cifrado que preserva el formato, tokenización y controles de privacidad basados en políticas, lo que garantiza que sus datos permanezcan protegidos durante todo su ciclo de vida.

Juntas, estas capacidades convierten la oferta de Data Lakehouse de OpenText en un ecosistema holístico y preparado para la empresa, construido para la velocidad, la inteligencia, la seguridad y la confianza.

Descubra cómo una plataforma analítica rápida y escalable puede respaldar su negocio y analizar los datos dondequiera que estén almacenados.

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