Almacén de datos

¿Para qué se utilizan los almacenes de datos?

Los almacenes de datos (Data warehouses) se usan en BI, reportes y análisis de datos para extraer y resumir datos de bases de datos operativas. La información que es difícil de obtener directamente de las bases de datos transaccionales se puede obtener a través de almacenes de datos. Por ejemplo, la gerencia quiere conocer los ingresos totales generados por cada vendedor mensualmente para cada categoría de producto. Es posible que las bases de datos transaccionales no capturen estos datos, pero el almacén de datos sí.

ETL y ELT en el almacén de datos

ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y ELT (Extraer, Cargar, Transformar) son dos métodos diferentes para transformar datos. Los ingenieros de datos a menudo utilizan ETL, o extracción-transformación-carga, para extraer datos de diferentes fuentes y trasladarlos al almacén de datos, donde pueden limpiarlos y estructurarlos con facilidad. ELT, por otro lado, carga los datos en el almacén en su formato original primero y los limpia y estructura a medida que se procesan.

Normalmente, ETL se realiza de manera más centralizada a través de los equipos de ingeniería de datos empresariales para aplicar las normas de limpieza y conformidad de datos a nivel empresarial. ELT implica que las transformaciones se realizan en una etapa posterior, que generalmente son más específicas del equipo del proyecto o negocio, con el fin de permitir el análisis de autoservicio.

Procesamiento de transacciones (OLTP) vs. procesamiento de análisis (OLAP)

Un sistema de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) captura y mantiene los datos transaccionales en una base de datos. Las transacciones implican registros individuales de bases de datos compuestos por varios campos o columnas. Las bases de datos OLTP se utilizan frecuentemente en aplicaciones como la banca en línea, los sistemas ERP o la gestión de inventario, lo que permite obtener actualizaciones rápidas de los datos a nivel de fila que se procesan casi al instante.

Un sistema de procesamiento analítico en línea (OLAP) aplica consultas complejas a grandes cantidades de datos históricos, agregados a partir de bases de datos OLTP y otras fuentes, para proyectos de minería de datos, análisis e inteligencia empresarial. Los almacenes de datos son sistemas OLAP. Las bases de datos OLAP y los almacenes de datos brindan a los analistas y tomadores de decisiones la capacidad de usar herramientas de reportes personalizadas para convertir los datos en información y acción. El error de consulta en una base de datos OLAP no interrumpe ni demora el procesamiento de transacciones para los clientes, pero puede demorar o afectar la precisión de la información de inteligencia empresarial.

Lago de datos vs. almacén de datos

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

Un lago de datos y un almacén de datos son dos enfoques distintos para la gestión y almacenamiento de datos. 

Un lago de datos es un repositorio de datos no estructurados o semiestructurados que permite almacenar grandes cantidades de datos en bruto en su formato original. Los lagos de datos están diseñados para ingerir y almacenar todo tipo de datos —estructurados, semiestructurados o no estructurados— sin ningún esquema predefinido. Los datos a menudo se almacenan en su formato nativo y no se limpian, transforman ni integran, lo que facilita el almacenamiento y acceso a grandes cantidades de datos.

Un almacén de datos es un repositorio estructurado que almacena datos de varias fuentes de manera bien organizada, con el objetivo de proporcionar una única fuente de verdad para la inteligencia empresarial y el análisis. Los datos se limpian, transforman e integran en un esquema optimizado para consultas y análisis.

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

Un lakehouse de datos es un enfoque híbrido que combina lo mejor de ambos mundos. Es una arquitectura de datos moderna que integra las capacidades de un almacén de datos y un lago de datos en una plataforma unificada. Permite el almacenamiento de datos sin procesar en su formato original como un lago de datos, a la vez que proporciona capacidades de procesamiento y análisis de datos como un almacén de datos.

En resumen, la principal diferencia entre un lago de datos, un almacén de datos y un lakehouse de datos radica en su enfoque para gestionar y almacenar datos. Un almacén de datos almacena datos estructurados en un esquema predefinido, mientras que un lago de datos almacena datos sin procesar en su formato original, y un lakehouse de datos es un enfoque híbrido que combina las capacidades de ambos.

¿Un lago de datos puede reemplazar a un almacén de datos?

Un lago de datos y un almacén de datos son dos enfoques diferentes para gestionar y almacenar datos, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Si bien un lago de datos puede complementar un almacén de datos al proporcionar datos sin procesar para análisis avanzados, en su sentido tradicional no puede reemplazar completamente un almacén de datos. En su lugar, un lago de datos y un almacén de datos pueden complementarse entre sí, ya que el lago de datos sirve como fuente de datos sin procesar para análisis avanzados, y el almacén de datos proporciona una fuente estructurada, organizada y confiable de datos del negocio para informes y análisis.

¿Puede un data lakehouse reemplazar un almacén de datos? 

Un lakehouse de datos es una arquitectura de datos moderna que combina los beneficios de un almacén de datos y un lago de datos en una plataforma unificada. Un lakehouse de datos puede servir como reemplazo de un almacén de datos tradicional porque ofrece las capacidades de un lago de datos y un almacén de datos en una sola plataforma.

Un lakehouse de datos permite el almacenamiento de datos sin procesar en su formato original como un lago de datos, a la vez que proporciona capacidades de procesamiento y análisis de datos como un almacén de datos. También aporta un enfoque de esquema en lectura, que permite flexibilidad en el procesamiento y la consulta de datos. La combinación de un lago de datos y un almacén de datos en una sola plataforma proporciona una mayor flexibilidad, escalabilidad y rentabilidad.

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

Una base de datos es un repositorio estructurado que almacena datos en un esquema predefinido, optimizado para el procesamiento transaccional y las aplicaciones empresariales. Las bases de datos están diseñadas para manejar datos estructurados y proporcionar capacidades de consulta y procesamiento de datos rápidas, eficientes y confiables. Utilizan un enfoque de esquema en escritura, lo que significa que los datos deben estructurarse y definirse antes de que puedan almacenarse en la base de datos. Las bases de datos se suelen utilizar en aplicaciones como el del comercio electrónico, la banca y la gestión de inventarios, donde el procesamiento transaccional es fundamental para las operaciones comerciales.

Un lago de datos es un repositorio de datos no estructurado o semiestructurado diseñado para ingerir y almacenar todo tipo de datos en su formato original, estructurado, semiestructurado o no estructurado, sin ningún esquema predefinido. Los datos almacenados en su formato nativo a menudo no se limpian, transforman ni integran, lo que facilita el almacenamiento y el acceso a grandes cantidades de datos. Los lagos de datos se usan frecuentemente para aplicaciones avanzadas de análisis y aprendizaje automático, donde la exploración y el descubrimiento de datos son fundamentales para obtener conocimientos y construir modelos predictivos.

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

Un lago de datos y ETL (extraer, transformar, cargar) son dos conceptos diferentes relacionados con la gestión e integración de datos. La principal diferencia es que un lago de datos es un repositorio centralizado para almacenar y procesar grandes cantidades de datos sin procesar, mientras que ETL es un proceso para extraer, transformar y cargar datos estructurados de múltiples fuentes en un repositorio de datos de destino. Un lago de datos permite el almacenamiento y procesamiento de todo tipo de datos, sin ningún esquema predefinido, mientras que ETL se usa normalmente para integrar datos estructurados en un esquema predefinido.

Beneficios de los almacenes de datos

• Consolida los datos obtenidos de muchas fuentes que actúe como un único punto de acceso para todos los datos, en lugar de requerir que los usuarios se conecten a docenas o incluso cientos de almacenes de datos individuales.
• Inteligencia histórica. Un almacén de datos integra datos de muchas fuentes para mostrar tendencias históricas.
• Separa el procesamiento analítico de las bases de datos transaccionales, lo que mejora el rendimiento de ambos sistemas.
• Calidad, consistencia y precisión de los datos. Los almacenes de datos utilizan un conjunto estándar de semántica en torno a los datos, incluida la consistencia en las convenciones de nomenclatura, códigos para varios tipos de productos, idiomas, monedas, etc.

Desafíos con los almacenes de datos

• No tienen soporte para los datos no estructurados como imágenes, texto, datos de IoT o marcos de mensajería como HL7, JSON y XML. Los almacenes de datos tradicionales solo pueden almacenar datos limpios y altamente estructurados, a pesar de que Gartner estima que hasta el 80 % de los datos de una organización no son estructurados. Las organizaciones que desean utilizar sus datos no estructurados para desbloquear el poder de la IA tienen que buscar en otro lado.
• No tienen soporte para la IA y el aprendizaje automático. Los almacenes de datos están diseñados y optimizados específicamente para cargas de trabajo comunes de DWH, como informes históricos, BI y consultas. No se diseñaron ni se pensaron para soportar cargas de trabajo de aprendizaje automático.
• Solo SQL : los almacenes de datos (DWH) generalmente no ofrecen soporte para Python o R, los lenguajes preferidos por desarrolladores de aplicaciones, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático.
• Duplicación de datos: muchas empresas tienen almacenes de datos y data marts temáticos o (departamentales), además de un lago de datos, lo que resulta en datos duplicados, gran cantidad de ETL redundantes y la ausencia de una única fuente de verdad.
• Dificultad en mantener la sincronización: mantener dos copias de los datos sincronizadas entre el lago y el almacén de datos genera una complejidad y fragilidad difíciles de gestionar. La desviación de datos puede causar informes inconsistentes y análisis defectuosos.
• Los formatos cerrados y patentados aumentan el bloqueo de los proveedores: la mayoría de los almacenes de datos empresariales utilizan su propio formato de datos patentado, en lugar de formatos basados en código abierto y estándares abiertos. Esto aumenta la dependencia del proveedor, dificulta o imposibilita el análisis de los datos con otras herramientas y dificulta la migración de los datos.
• Es costoso: los almacenes de datos comerciales te cobran por almacenar sus datos y también por analizarlos. Por lo tanto, los costos de almacenamiento y cómputo siguen estando estrechamente vinculados. La separación de cómputo y almacenamiento con un lago de datos significa que puede escalar cada componente de forma independiente según sea necesario.

De qué manera los lakehouses solucionan estos desafíos

Las arquitecturas de Lakehouse resuelven específicamente estos desafíos para ofrecer lo mejor de los lagos y los almacenes de datos. Ve el valor de una arquitectura de lakehouse en Databricks.

Databricks Lakehouse para el almacenamiento de datos

Para crear un lakehouse exitoso, las organizaciones han recurrido a Delta Lake, una capa de gestión y gobernanza de datos de código abierto y formato abierto que combina lo mejor de los lagos y almacenes de datos. La plataforma Databricks Lakehouse utiliza Delta Lake para ofrecerte las siguientes características:

• Rendimiento récord mundial de almacén de datos con la economía de un lago de datos.
• Cómputo SQL sin servidor que elimina la necesidad de gestionar la infraestructura.
• Integración perfecta con la pila de datos moderna, como dbt, Tableau, PowerBI y Fivetran para ingerir, consultar y transformar datos en contexto.
• Una experiencia de desarrollo SQL de primera clase para todos los profesionales de datos de tu organización con soporte ANSI-SQL.
• Gobernanza detallada con linaje de datos, etiquetas a nivel de tabla/fila, controles de acceso basados en roles y más.