Las Mejores Herramientas de Data Warehouse para Análisis de Datos Modernos

Elegir las herramientas adecuadas para el almacén de datos es una de las decisiones más importantes que tomará un equipo de análisis o ML. Se espera que el mercado global de almacenes de datos alcance los 7.690 millones de dólares para 2028, y para 2025, se proyecta que el 75 por ciento de las organizaciones transicionarán a arquitecturas de datos modernas para satisfacer las demandas de toma de decisiones en tiempo real.

Sin embargo, la mayoría de los entornos de datos actuales todavía están fragmentados: un mosaico de plataformas de almacenes de datos en la nube, lagos de datos separados y sistemas de ML independientes que crean altos costos, brechas de gobernanza y sobrecarga de ingeniería que se acumulan con el tiempo.

Esta guía es para equipos de ingeniería de datos, análisis y ML que evalúan herramientas y soluciones de almacenes de datos, ya sea que esté seleccionando una plataforma por primera vez, consolidando una pila fragmentada o migrando desde infraestructura heredada. Cubrimos cómo evaluar las herramientas de almacén frente a las cargas de trabajo que importan, cómo las soluciones modernas de almacén de datos deben admitir análisis e IA juntos, y cómo la arquitectura lakehouse se ha convertido en el estándar moderno para los equipos que necesitan hacer ambas cosas a escala.

El cambio global hacia arquitecturas de lakehouse refleja una idea fundamental: las herramientas modernas de almacén de datos difuminan cada vez más la línea entre los lagos de datos y los almacenes estructurados. Los equipos empresariales necesitan una plataforma única que maneje datos estructurados y no estructurados, transmisión en tiempo real, aprendizaje automático y análisis avanzados, todo bajo una gobernanza unificada.

Criterios de Evaluación para Elegir las Mejores Herramientas de Almacén de Datos

No todas las herramientas de almacén están construidas igual. Antes de comparar herramientas específicas de almacén de datos, establezca criterios de evaluación claros en estas seis dimensiones. La herramienta de almacén de datos adecuada depende completamente de qué capacidades se alinean con sus cargas de trabajo, trayectoria de crecimiento y estrategia a largo plazo.

Rendimiento y Velocidad de Consulta

La velocidad de consulta bruta, es decir, la rapidez con la que el sistema ejecuta consultas SQL sobre grandes conjuntos de datos, es la expectativa básica para cualquier herramienta de almacén de datos. Busque cómo las plataformas manejan MPP, almacenamiento columnar y optimización de rendimiento a escala. El procesamiento masivamente paralelo (MPP) distribuye las consultas entre varios nodos para una ejecución rápida en miles de millones de filas, y el almacenamiento columnar reduce los datos escaneados por consulta analítica. Más allá de los puntos de referencia, evalúe cómo las plataformas mantienen el rendimiento a medida que aumentan el uso y la concurrencia: la degradación del rendimiento a escala es el modo de falla más común de las herramientas de almacén heredadas.

Escalabilidad

El rendimiento debe mantenerse a medida que crecen los volúmenes de datos. Evalúe si la plataforma desacopla el cómputo y el almacenamiento, una ventaja arquitectónica crítica que permite a los equipos escalar uno sin pagar por el otro. Los análisis escalables no son negociables: los entornos de datos han crecido de miles de millones a cientos de miles de millones de registros, y siguen creciendo. Las plataformas que obligan a los equipos a elegir entre el costo de almacenamiento y el rendimiento del cómputo crean ineficiencias estructurales que se acumulan con el tiempo.

Integración de Datos y Ajuste al Ecosistema

Las mejores herramientas de almacén de datos se conectan sin problemas a los pipelines de datos existentes, herramientas ETL y consumidores posteriores. Evalúe los conectores nativos, las API REST y la compatibilidad con los marcos existentes. Las sólidas capacidades de integración de datos reducen la sobrecarga de mover datos entre sistemas y ayudan a los equipos a integrar datos de múltiples fuentes (bases de datos operacionales, aplicaciones SaaS, sistemas de eventos de transmisión y almacenamiento de objetos) en un almacén de datos unificado y consistente.

Las herramientas de integración de datos que admiten transmisión por lotes y en tiempo real permiten que una sola plataforma sirva a una gama más amplia de cargas de trabajo analíticas sin infraestructura separada.

Conectividad de Business Intelligence

Las herramientas de inteligencia de negocios (BI), como Power BI, Tableau y Looker, son los principales consumidores de datos procesados en el almacén. Evalúe la calidad del conector, el soporte de Direct Query y si la plataforma ofrece funciones de BI nativas más allá de la conectividad.

Los informes críticos para el negocio, los paneles de cumplimiento y los análisis ejecutivos requieren un acceso confiable de baja latencia con una calidad de datos consistente. La BI nativa asistida por IA (consultas en lenguaje natural, paneles de autoservicio) reduce la dependencia de los equipos centralizados de desarrollo de BI y permite un acceso más amplio a información crítica para el negocio en toda la organización.

Costo Total de Propiedad

Los modelos de precios de los almacenes de datos varían ampliamente: el pago por consulta, el basado en el consumo y las estructuras de suscripción tienen diferentes perfiles de riesgo a medida que crecen los volúmenes de datos. Comprender el modelo de precios es esencial porque los costos pueden acelerarse drásticamente con la concurrencia y el volumen de datos procesados. Presupueste el cómputo y el almacenamiento por separado, tenga en cuenta la salida de datos a través de los principales proveedores de la nube y evalúe si las herramientas ETL, la gobernanza y las capacidades de BI están incluidas o requieren licencias adicionales.

El costo total de propiedad de las soluciones de almacén que requieren sistemas separados para ML, gobernanza y BI es casi siempre mayor de lo que parece.

Gobernanza, Gestión de Datos y Seguridad

Los equipos de análisis empresariales requieren cifrado de datos en reposo y en tránsito, controles de acceso, permisos basados en roles, gestión de metadatos y pistas de auditoría completas. La calidad de los datos y el cumplimiento de GDPR y HIPAA son requisitos básicos. La gestión de metadatos, incluido el linaje, la catalogación y el etiquetado automatizado, es cada vez más importante a medida que las organizaciones gestionan entornos de datos complejos en múltiples entornos de nube. Las prácticas sólidas de gestión de datos aplican la calidad de los datos de manera consistente en todos los entornos de nube y fuentes de datos.

Almacenes de Datos, Lagos de Datos y el Patrón Lakehouse

Comprender las distinciones arquitectónicas entre estos tres patrones es esencial para evaluar cualquier herramienta de almacén de datos. La elección refleja las preguntas que su organización necesita responder y cómo evolucionarán sus necesidades de datos e IA.

El Almacén de Datos Tradicional

Un almacén de datos está optimizado para análisis e informes sobre datos estructurados. Almacena datos estructurados en esquemas organizados, ofrece consultas SQL rápidas a través de almacenamiento columnar y MPP, y se conecta directamente a herramientas de BI. Las herramientas tradicionales de almacén de datos sobresalen en el análisis de datos históricos y la generación de informes estructurados, pero no fueron diseñadas para manejar datos no estructurados, cargas de trabajo de aprendizaje automático o almacenamiento rentable de datos brutos a escala.

Las plataformas heredadas conllevan un riesgo significativo de dependencia del proveedor. Los formatos de almacenamiento propietarios impiden el acceso directo desde otras herramientas, y el costo de mantener copias redundantes de datos para alimentar sistemas de ML y herramientas de análisis posteriores se acumula rápidamente. Los equipos que migran desde almacenes empresariales locales, entornos de Oracle Autonomous Data Warehouse o plataformas en la nube tempranas a menudo encuentran que la complejidad operativa de gestionar múltiples sistemas supera las capacidades analíticas que cada uno proporciona.

El Lago de Datos

Un lago de datos almacena datos en su formato nativo (estructurado, semiestructurado y contenido no estructurado por igual), lo que permite flexibilidad para análisis de big data, análisis exploratorio y entrenamiento de modelos. Los casos de uso de análisis de big data que requieren procesamiento a escala de petabytes son un impulsor principal de la adopción de lagos de datos.

Sin embargo, los lagos de datos carecen de las garantías de calidad de datos, la aplicación de esquemas y el rendimiento de consulta de un almacén de datos. Sin transacciones ACID, las escrituras concurrentes pueden corromper los datos. A medida que los conjuntos de datos crecen, el rendimiento se degrada y la gobernanza se vuelve insostenible sin una inversión significativa en ingeniería.

El Lakehouse: Una Plataforma para Ambos

La arquitectura lakehouse resuelve esta tensión al combinar la calidad de los datos, el rendimiento y la gobernanza de un almacén de datos con la apertura y la escala de un lago de datos. Construido sobre formatos de almacenamiento abiertos (Delta Lake y Apache Iceberg), un lakehouse almacena datos estructurados, semiestructurados y no estructurados con transacciones ACID, aplicación de esquemas y garantías de calidad de datos confiables en cargas de trabajo tanto por lotes como de transmisión.

Operando como una plataforma de análisis unificada, admite análisis SQL, BI, aprendizaje automático, transmisión, procesamiento analítico en línea (OLAP) e IA en una única base de datos gobernada. Los equipos cargan datos una vez y cada caso de uso posterior se basa en la misma fuente de verdad. Esto elimina las copias de datos redundantes, reduce la carga en las herramientas ETL y proporciona una capa de gobernanza unificada en todo el entorno de datos.

Cómo el Lakehouse Satisface Todos los Requisitos del Almacén de Datos

Cada criterio de evaluación se mapea directamente a una capacidad del lakehouse. Esta sección muestra cómo un lakehouse bien diseñado aborda los requisitos que satisfacen las herramientas tradicionales de almacén de datos, y los extiende para admitir ML e IA.

Rendimiento y Optimización de Consultas

El almacenamiento del Lakehouse ofrece el alto rendimiento de los almacenes de datos sobre una base de lago de datos abierta. La optimización incorporada, que incluye indexación automática de columnas, diseño de particiones y predicción de consultas, mejora continuamente el rendimiento sin ajustes manuales. El lakehouse desacopla el cómputo y el almacenamiento para que las cargas de trabajo SQL, los trabajos de ML y los pipelines de transmisión escalen de forma independiente sin contención de recursos.

Databricks SQL admite el escalado automático de concurrencia, y la plataforma admite el escalado automático de concurrencia para manejar picos de consultas sin aprovisionamiento manual.

Integración de datos: canalizaciones de extremo a extremo

Lakeflow admite canalizaciones de análisis de datos por lotes, en tiempo real y de big data en una sola plataforma. Las canalizaciones declarativas de Spark simplifican los procesos ETL complejos a través de un enfoque declarativo, reduciendo el código necesario para canalizaciones de datos de calidad de producción.

Los equipos integran datos de múltiples fuentes —bases de datos operacionales, sistemas de almacenes de datos basados en la nube, plataformas de eventos en tiempo real y almacenamiento de objetos en AWS, servicios de Google Cloud y Azure— en un único patrimonio de datos gobernado sin herramientas ETL separadas para cada fuente. Las funciones de automatización, incluida la integración zero-ETL, agilizan la ingesta de datos y reducen sustancialmente la sobrecarga de carga de datos.

BI y análisis avanzados

El lakehouse se conecta a todas las principales herramientas de BI —Power BI, Tableau, Looker y otras— a través de conectividad JDBC/ODBC y conectores nativos. El modo Direct Query garantiza que Power BI y otras plataformas de BI consulten el lakehouse en tiempo real en lugar de importar copias de datos obsoletas. Más allá de la conectividad estándar de BI, Databricks AI/BI permite consultas en lenguaje natural y paneles generados por IA que los usuarios empresariales pueden operar sin experiencia en SQL, democratizando el acceso a los datos y reduciendo el backlog de desarrollo de BI.

Los equipos que ejecutan cargas de trabajo de BI que anteriormente requerían grupos de SQL dedicados de Azure Synapse Analytics, canalizaciones de orquestación de Azure Data Factory o cómputo separado de Azure Synapse Analytics, pueden consolidarlas en el lakehouse, reuniendo BI, ingeniería de datos y ML en una sola plataforma gobernada con gestión de costos y controles de acceso unificados.

Machine Learning y MLOps

Managed MLflow proporciona operaciones de machine learning de extremo a extremo en la misma plataforma que maneja el análisis SQL y la ingeniería de datos. El ciclo de vida completo de ML —preparación de datos, ingeniería de características, seguimiento de experimentos, entrenamiento de modelos, evaluación, implementación y monitoreo— se ejecuta en datos del lakehouse sin moverlos a un sistema separado. MLOps se unifica con la ingeniería de datos, eliminando la complejidad de la canalización de alimentar una plataforma independiente desde un almacén de datos separado.

Mosaic AI amplía esto con servicio de modelos de nivel empresarial, soporte para canalizaciones RAG, generación de índices vectoriales y evaluación de agentes. Los equipos pueden crear aplicaciones de generación aumentada por recuperación, ajustar modelos de lenguaje grandes con datos propietarios y desplegar agentes de IA, todo gobernado por Unity Catalog. ML es una carga de trabajo de primera clase en la arquitectura del lakehouse, no un complemento.

Gobernanza: Unity Catalog

Unity Catalog ofrece gobernanza unificada en todo el patrimonio de datos e IA —tablas estructuradas, archivos no estructurados, modelos de ML, paneles, cuadernos y agentes de IA— bajo una capa de gobernanza única y coherente. Las organizaciones pueden gobernar sin problemas datos estructurados y no estructurados, modelos de IA, activos de GenAI, paneles y archivos en cualquier proveedor de nube importante: los servicios de AWS, Google Cloud y Azure se ejecutan bajo el mismo marco de gobernanza.

El cifrado de datos en reposo y en tránsito, los controles de acceso basados en roles, los permisos detallados, las pistas de auditoría y la gestión automatizada de metadatos se centralizan en una sola plataforma que abarca implementaciones de AWS, Google Cloud y Azure. El intercambio seguro de datos a través de Delta Sharing permite el acceso gobernado a datos entre organizaciones y entornos de nube sin replicación, eliminando las copias de datos no controladas que crean riesgo de cumplimiento.

Herramientas de almacén de datos para casos de uso clave

La fortaleza del lakehouse es su capacidad para admitir diversas cargas de trabajo analíticas en una sola plataforma gobernada. Estos casos de uso muestran cómo los equipos en diferentes roles obtienen valor de un enfoque de almacén unificado.

Análisis SQL y Business Intelligence

Los analistas SQL y los desarrolladores de BI utilizan herramientas de almacén para analizar datos y crear informes que impulsan las decisiones empresariales. Databricks SQL proporciona un almacén SQL sin servidor para consultas analíticas, con escalado automático que admite el escalado automático de concurrencia y optimización de rendimiento que aprende de los patrones de carga de trabajo con el tiempo.

Genie permite consultas en lenguaje natural y análisis de autoservicio para usuarios empresariales, mientras que la conectividad estándar preserva las inversiones existentes en Power BI, Tableau y Looker. Los equipos descubren que el lakehouse proporciona un rendimiento de consulta equivalente o mejor para cargas de trabajo de análisis de datos estructurados, al tiempo que añade capacidades de ML, streaming e IA en el mismo entorno.

Machine Learning y Data Science

Los equipos de ML requieren acceso rápido a activos gobernados para la ingeniería de características, seguimiento de experimentos confiable, cómputo escalable para el entrenamiento de modelos y despliegue optimizado. El lakehouse proporciona todo esto sin la complejidad de la canalización de datos de mantener un almacén y una plataforma de ML separados. Managed MLflow maneja el seguimiento de experimentos, el versionado de modelos y el despliegue. Lakeflow crea canalizaciones de datos que suministran datos de entrenamiento limpios y versionados. Mosaic AI maneja el servicio y la evaluación de modelos. Agent Bricks permite sistemas de IA compuestos basados en el patrimonio de datos completo de la empresa.

Streaming y análisis en tiempo real

Los casos de uso de análisis de streaming —detección de fraudes, monitoreo de IoT, inteligencia operacional, personalización— requieren análisis de datos de alta velocidad con baja latencia en flujos de datos continuos. El lakehouse maneja datos de streaming de forma nativa a través de Apache Spark Structured Streaming, lo que permite tablas de streaming y vistas materializadas que se actualizan incrementalmente a medida que llegan nuevos eventos. Dado que los datos de streaming y por lotes comparten la misma capa de almacenamiento y marco de gobernanza, los analistas pueden combinar datos de eventos en tiempo real con datos históricos en una sola consulta SQL, sin mantener sistemas separados de tiempo real y por lotes.

Aplicaciones transaccionales

La creación de aplicaciones en la plataforma de datos elimina la sobrecarga de ETL y los riesgos de consistencia de mantener una base de datos operacional separada. Lakebase proporciona una base de datos transaccional compatible con PostgreSQL que se ejecuta directamente en el lakehouse, lo que permite aplicaciones en tiempo real sobre la misma base de datos que impulsa el análisis y el ML. Los datos permanecen en formatos abiertos y son gobernados por Unity Catalog, conectándose directamente a paneles, modelos de ML y herramientas de IA sin pasos adicionales de carga y transformación de datos.

Intercambio de datos gobernado

Las organizaciones necesitan cada vez más compartir datos de forma segura entre unidades de negocio, con socios externos o entre proveedores de nube, sin replicar datos fuera del marco de gobernanza. Delta Sharing permite el intercambio seguro de datos desde el lakehouse a cualquier plataforma de cómputo sin replicación de datos.

Los destinatarios acceden a los datos compartidos desde sus herramientas preferidas mientras el propietario de los datos mantiene controles de acceso completos y pistas de auditoría, lo que respalda casos de uso de análisis empresarial en servicios financieros, atención médica, manufactura y otras industrias reguladas donde el acceso a datos gobernados es un requisito de cumplimiento.

Cómo elegir la herramienta de almacén de datos adecuada

Seleccionar la herramienta de almacén de datos adecuada comienza por mapear las cargas de trabajo actuales y una hoja de ruta realista a tres años para las capacidades requeridas. El almacén de datos ideal no es el más rico en funciones, sino el que se alinea con los requisitos técnicos, las restricciones organizacionales y la dirección que toman las necesidades de datos e IA.

Evaluar según tipos de datos y patrones de consulta

Catalogar los tipos de datos que su organización necesita analizar: datos transaccionales estructurados, datos semiestructurados, contenido no estructurado o todos los anteriores. Si ML, streaming o datos no estructurados son cargas de trabajo actuales o planificadas, una plataforma que solo maneja datos estructurados requerirá una inversión paralela en un sistema separado, lo que aumentará el costo y el riesgo de gobernanza. Pruebe las herramientas de almacén con consultas SQL representativas y usuarios concurrentes. La latencia bajo concurrencia máxima a menudo difiere significativamente de los puntos de referencia publicados.

Evaluar según escala, costo y sobrecarga

Modele el crecimiento esperado del volumen de datos y proyecte qué modelos de precios seguirán siendo asequibles a escala. Las plataformas de almacén de datos basadas en la nube con precios basados en el consumo pueden generar sorpresas de costos bajo cargas pesadas sostenidas; cree alertas de costos y reglas de gestión de cargas de trabajo antes de que se vuelvan urgentes.

Presupueste por separado el almacenamiento de datos, el cómputo y la salida de datos. Una pregunta crítica: ¿la gobernanza, BI y ML están incluidos en el costo de la plataforma, o se aplican tarifas de licencia separadas? Las soluciones de almacén de datos que agrupan estas capacidades reducen sustancialmente el costo total de propiedad y la complejidad de la infraestructura de datos.

Evaluar según gobernanza y cumplimiento

Evalúe los requisitos de linaje, catálogo de metadatos, controles de acceso y cumplimiento normativo antes de seleccionar una herramienta de almacén de datos. Los equipos empresariales necesitan cifrado de datos, controles de acceso basados en roles, pistas de auditoría y soporte para marcos regulatorios. Las plataformas que unifican la gobernanza bajo un único plano de control simplifican el cumplimiento a medida que el patrimonio de datos crece en múltiples entornos de nube. El monitoreo de la calidad de los datos y los controles de acceso consistentes en los servicios de AWS, los servicios de Google Cloud y Azure reducen el riesgo de fallos de cumplimiento en patrimonios de datos multicloud. El acceso gobernado a datos confiables es la base para el análisis y la IA responsables.

¿Qué enfoque es mejor para casos de uso comunes?

Análisis SQL y BI sobre datos estructurados: Un almacén SQL de lakehouse proporciona el mismo rendimiento de consulta y conectividad de BI que un almacén de datos en la nube dedicado, con el beneficio adicional de ejecutarse junto con cargas de trabajo de ML y streaming en la misma base de datos unificada y gobernada.

Machine learning y análisis avanzado: Las organizaciones donde el ML es una carga de trabajo actual o planificada se benefician más de un lakehouse que unifica la ingeniería de datos, el entrenamiento de modelos, MLOps y la gobernanza en una sola plataforma, evitando la sobrecarga de canalizaciones de datos para alimentar un sistema de ML separado desde un almacén de datos.

Streaming y análisis en tiempo real: Los casos de uso que requieren análisis de datos de alta velocidad en flujos de datos continuos se atienden mejor con una plataforma que maneja cargas de trabajo por lotes y de streaming en la misma infraestructura, evitando la complejidad de sistemas separados en tiempo real y por lotes.

Industrias reguladas y gobernanza compleja: Las organizaciones en servicios financieros, atención médica y manufactura se benefician más de la gobernanza unificada en activos de datos e IA, centralizando controles de acceso, linaje y pistas de auditoría en lugar de administrar marcos de gobernanza separados para cada sistema.

Organizaciones multicloud: Los equipos que operan en servicios de AWS, Azure y Google Cloud se benefician de una plataforma que se ejecuta de manera consistente en todos los principales proveedores de nube, lo que permite que la gobernanza de datos y los análisis abarquen entornos de nube sin rearquitectar para cada proveedor.

Recomendaciones finales para construir una estrategia moderna de almacén de datos

Construir una estrategia de almacén de datos a prueba de futuro requiere más que seleccionar la mejor herramienta de almacén de datos de una lista. Alinee las soluciones de almacén con su hoja de ruta de BI y ML desde el principio; si la IA y los análisis avanzados están en su horizonte de tres años, las decisiones de arquitectura tomadas hoy acelerarán o limitarán ese trabajo. Una solución de almacén que maneja bien el análisis SQL pero requiere una inversión de ML separada costará más y se moverá más lento que una plataforma de lakehouse unificada.

Planifique la observabilidad y la gobernanza de costos desde el principio. Los volúmenes de datos crecen de manera impredecible y la mayoría de los modelos de precios para las plataformas de almacén de datos basadas en la nube producen sorpresas de costos sin monitoreo activo. Incorpore políticas de administración de cargas de trabajo y gobernanza de consultas en la implementación inicial.

Ejecute pruebas de concepto con datos similares a los de producción y cargas de trabajo de consulta realistas antes de comprometerse con cualquier solución de almacén. Valide la carga de datos, las canalizaciones de transformación de datos y los conectores del ecosistema frente a herramientas de BI y fuentes de datos específicas, y confirme que los controles de gobernanza funcionan con sus patrones de acceso reales. La herramienta de almacén de datos adecuada funciona de manera confiable con sus datos, a su escala, dentro de su presupuesto y junto con las cargas de trabajo de IA que su organización necesitará en los próximos años.

La arquitectura de lakehouse ofrece una base duradera para organizaciones donde convergen los análisis y la IA, consolidando la ingeniería de datos, el almacenamiento de datos, el machine learning y el desarrollo de aplicaciones de IA en una plataforma única y abierta para acelerar el camino hacia la inteligencia de datos.

Preguntas frecuentes sobre herramientas de almacén de datos

¿Qué son las herramientas de almacén de datos?

Las herramientas de almacén de datos son plataformas de software diseñadas para centralizar, almacenar y administrar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes, lo que permite a las organizaciones transformar datos brutos en información estructurada y procesable para el análisis de datos y la toma de decisiones. Las herramientas modernas de almacén admiten la integración de datos, consultas SQL, informes de inteligencia empresarial y, cada vez más, cargas de trabajo de machine learning, sirviendo como la columna vertebral analítica de la pila de datos moderna. Se espera que el mercado global de almacenamiento de datos alcance los $7.69 mil millones para 2028, lo que refleja la creciente importancia estratégica de estas plataformas.

¿Cuál es la diferencia entre un almacén de datos y un lago de datos?

Un almacén de datos almacena datos estructurados en esquemas organizados optimizados para consultas SQL e informes de BI. Un lago de datos almacena datos brutos en su formato nativo, incluyendo contenido estructurado, semiestructurado y no estructurado, lo que proporciona flexibilidad para el machine learning y el análisis exploratorio de datos. La arquitectura de lakehouse combina ambos: ofrece la confiabilidad y el rendimiento de un almacén de datos junto con la apertura y la escala de un lago de datos, utilizando formatos de almacenamiento abiertos y gobernanza unificada en todas las fuentes de datos.

¿Qué es un lakehouse y cómo se relaciona con las herramientas de almacén de datos?

Un lakehouse es una plataforma analítica unificada moderna que combina la calidad de los datos, el rendimiento y la gobernanza de un almacén de datos con la flexibilidad y la eficiencia de costos de un lago de datos. Elimina la necesidad de mantener sistemas de almacén y lago separados, consolidando análisis SQL, machine learning, BI y cargas de trabajo de streaming en una sola plataforma gobernada. Los equipos cargan los datos una vez y cada caso de uso posterior se basa en el mismo almacén de datos consistente, gobernado por Unity Catalog.

¿Cómo admiten las herramientas de almacén de datos el machine learning?

Las mejores herramientas de almacén de datos admiten ML proporcionando datos limpios y gobernados directamente a las canalizaciones sin copiar datos a un sistema separado. En el lakehouse, los equipos de ML acceden a los mismos activos gobernados que impulsan el análisis SQL y la BI, con MLOps integrados a través de managed MLflow para el seguimiento de experimentos, la implementación y el monitoreo de modelos, eliminando la complejidad de la canalización de datos de pilas de datos e IA separadas.

¿Qué es el procesamiento masivamente paralelo en las herramientas de almacén de datos?

El procesamiento masivamente paralelo (MPP) es una arquitectura que distribuye la ejecución de consultas SQL en múltiples nodos simultáneamente, lo que permite a los almacenes de datos analizar datos en miles de millones de filas rápidamente. El procesamiento masivamente paralelo (MPP) es fundamental para cómo las plataformas modernas de almacenes en la nube ofrecen un rendimiento rápido a escala. Permite que el análisis de datos complejo y la minería de datos en billones de registros se completen en segundos al distribuir la carga de trabajo entre clústeres paralelos.

¿Qué características de seguridad deben proporcionar las herramientas de almacén de datos?

Las herramientas de almacén de datos empresariales deben proporcionar cifrado de datos en reposo y en tránsito, controles de acceso con permisos granulares a nivel de tabla y columna, pistas de auditoría para todos los eventos de acceso a datos y soporte para el cumplimiento de GDPR y HIPAA. La administración de metadatos, incluido el linaje, la catalogación y el etiquetado automatizado, es esencial para gobernar entornos de datos complejos a escala. La gobernanza unificada en activos de datos e IA, incluidos los controles de acceso que abarcan modelos de ML y paneles junto con tablas estructuradas, es el estándar para las soluciones de almacén de datos de nivel empresarial.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original