La importancia de los datos nunca ha sido tan relevante como lo es hoy. Convertirse en una empresa basada en datos es una ventaja competitiva innegable. Nuestra intención es discutir soluciones a los desafíos comunes que enfrenta el mundo actual, permitiendo a las empresas aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la era de los datos.
Imagina que, a veces, no es lo mismo el sistema en el que tu cliente realiza una compra que aquel en el que puedes analizar todo su recorrido. La falta de acceso a estos conocimientos puede ser un factor limitante y costoso en estos días.
Es por eso que te invitamos a revisar nuestro webinar donde exploramos las soluciones que ofrece el mundo moderno para superar estos desafíos.
Diferentes soluciones
Comenzamos con los Data Warehouses, que son soluciones generalizadas, arraigadas en los años 80 y popularizadas en los 90. Destacan por su modelo centralizado, donde los datos transaccionales se extraen y transforman a través de ETL por lotes. El modelado dimensional, con conceptos como Copo de nieve y Esquema de estrella, es común en este entorno. Los Data Marts también se utilizan para satisfacer las necesidades específicas de diferentes áreas de la empresa.
Sin embargo, a medida que las empresas lidiaban con un aumento en la diversidad y el volumen de datos, la escalabilidad y la latencia se convirtieron en desafíos. Es el caso de los lagos de datos, que ganaron popularidad alrededor de 2010. Permiten el almacenamiento de datos de cualquier naturaleza, estructurados o no estructurados, y la transformación se realiza en el momento del consumo, con recursos descentralizados que ofrecen escalabilidad.
Luego viene el concepto de Data Lake House, que combina la escalabilidad del Data Lake con la organización del Data Warehouse. Esto resuelve los problemas de gobernanza y confiabilidad de datos deficientes, además de permitir transacciones ácidas y actualización de datos, que no eran posibles en el formato tradicional de lago de datos.
Organización de la pila
Para implementar una solución efectiva, es esencial considerar la organización de la pila de datos. Esto implica la extracción de datos, las estrategias de almacenamiento, la orquestación de procesos, el procesamiento distribuido y el suministro de herramientas eficientes a los usuarios finales. La gobernanza, incluido el catálogo de datos, la supervisión, la calidad y la gestión del acceso, también desempeña un papel crucial.
Capa de datos
La organización en niveles de datos en Data Lake House comienza con la zona de aterrizaje, donde los datos sin procesar se almacenan en su formato nativo. Luego están las capas de transformación, como la capa Bronze, donde los datos se estructuran y preparan para los procesos ascendentes. El nivel Silver mejora aún más la calidad de los datos, preparándolos para su uso en las diferentes áreas de la empresa. Además, hay capas adicionales, similares a los Data Marts, para satisfacer necesidades específicas del área o crear métricas personalizadas.
Esta estructura de capas es fundamental para garantizar la calidad y la fiabilidad de los datos en un entorno de Data Lake House, ya que proporciona una única fuente de información para la organización. Es un enfoque que combina la escalabilidad con la organización y la gobernanza, lo que le brinda lo mejor de ambos mundos.
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