Pilar Arenas, Sales Strategy & Business Development de Keyrus, nos habla de la fusión de los Data Warehouses y los Data Lakes, surgiendo así los Data Lakehouses: la solución a las alternativas de almacenaje y procesamiento de datos que han existido hasta ahora.
La aplicación de la Inteligencia Artificial al Data Analytics para conseguir una visión y automatización mejorada, es una de las grandes prioridades que actualmente tienen los negocios que quieren marcar la diferencia. Pero las alternativas de almacenaje de datos que han existido hasta ahora no están a la altura ni tienen capacidad para el análisis de datos impulsado por la IA.
Hasta hace relativamente poco, nos encontramos en las organizaciones con dos plataformas distintas para gestionar y procesar sus datos:
Por un lado, el Data Lake: un depósito centralizado de datos que permite volcar los datos en bruto, en su formato original, sin tratar, sin organizar y sin ninguna finalidad definida con el objetivo de analizarlos a posteriori.
Por el otro lado, el Data Warehouse: un almacén de datos ordenados, ya listos para ser utilizados. Esta plataforma permite almacenar de forma estructurada y cuidada la información existente, lo que facilita la consulta y el análisis.
Se tratan entonces de dos silos de información diferentes, con características relevantes para cada una de las plataformas y con un propósito determinado. Pueden estar conectadas, pero esto no es tan fácil como parece. Si queremos estructurar datos y poder hacer análisis, tendríamos que enviar los datos desde un Data Lake a un Data Warehouse, lo que es un proceso muy costoso y que, además, a más procesos más posibilidad de error. Porque, a su vez, seguiríamos necesitando el Data Lake para hacer análisis sobre datos no estructurados.
Además, en los Data Warehouses sabemos que hay unos datos de calidad, pero sobre los que las herramientas de Machine Learning no pueden operar correctamente. Y, asimismo, las últimas novedades que hay de IA y ML están enfocadas en análisis de datos no estructurados.
Básicamente, esto era un caos. Se necesitaba entonces, la fusión de lo mejor de ambos mundos y para ello surgieron los Data Lakehouses: la evolución de todo lo anterior. Esta nueva tecnología, unifica ambas plataformas y todas sus ventajas en una única caja donde podemos volcar y consultar todos nuestros datos de la organización, estructurados, semiestructurados y no estructurados como los Data Lakes, pero pudiendo disfrutar de la calidad, rendimiento y seguridad que nos proporcionan los Warehouses.
Desde el punto de vista del Gobierno del Dato, es muy útil, ya que es acaba con las dificultades del Data Lake a la hora de gobernar grandes cantidades de información. Gracias a los Lakehouses, podemos gobernar esa información y darle consistencia de una manera ágil y mucho más fácil. Además, su arquitectura permite el uso de herramientas de BI, Inteligencia Artificial, Data Science y Machine Learning, todo en una única plataforma, sin tener que estar sometidos al complejo y costoso proceso de estar moviendo los datos constantemente de un lado a otro en función de cuál sea nuestro propósito.
Al unificarlo todo, se simplifican los procesos y garantizamos que todos los equipos accedan al mismo punto de partida, con una única fuente de datos, sin que se creen silos de información. De esta manera, ahorramos costes y ganamos eficiencia. Sin embargo, aunque este tipo de avances tecnológicos son muy poderosos, de nada nos van a servir si antes del cambio tecnológico no se hace un cambio cultural en la compañía en el que todos estén convencidos, quieran apuntarse a la transformación Data Driven y confíen en los datos.
La clave del éxito para un uso continuado de los Data Lakehouses es la credibilidad. Cuando hablamos de datos en una organización, siempre hay partes que no se fían de los datos o no se los creen. La confianza es la base de todo para cualquier proceso dentro de la organización y esto es imprescindible en la transformación tecnológica a la que están asistiendo las empresas. También es necesario que se priorice la calidad de los datos antes de la cantidad, ya que por muchos datos que tengamos si estos no están bien, no nos van a servir para nada.
En definitiva, los Data Lakehouses aparecen como solución a las alternativas de almacenaje y procesamiento de datos que han existido hasta ahora, fusionando todo lo anterior, consiguiendo integrar el BI tradicional con la Analítica Avanzada en un único entorno.