Descobreix què és cloud data lake i cloud data lakehouse, les noves infraestructures en el núvol més flexibles, escalables i segures.
En l'era digital actual, la gestió eficient de les dades és essencial per a l'èxit empresarial. A mesura que les quantitats de dades generades per les empreses augmenten, la gestió efectiva dels actius es complica. Les noves necessitats de les empreses han provocat l'auge de noves infraestructures cloud més flexibles, escalables i dinàmiques. Parlem de cloud data lake i cloud data lakehouse.
En els últims deu anys, la majoria de corporacions han migrat les seves dades al núvol, apostant per serveis i plataformes cloud per a l'emmagatzematge i gestió dels seus actius de dades. No obstant això, el món de la infraestuctura cloud també està evolucionant per a adaptar-se a les noves necessitats de data management de les empreses.
En l'actualitat, les corporacions requereixen de solucions en el núvol altament escalables i capaces de gestionar, integrar, analitzar, compartir i protegir fàcilment grans volums de dades, en pràcticament qualsevol format, sense necessitat que les dades estiguin prèviament modelades o emmagatzemades en una estructura predefinida.
Aquestes noves necessitats han suposat un canvi de les solucions cloud tradicionals, els cloud data warehouse, cap a cloud data lakes. Segons l'informe de TDWI de 2021 “Data Engineering and Open Data Lakes,”, la indústria del software està assistint a un canvi massiu de data warehouse en el núvol a cloud data lakes a causa de la major flexibilitat dels data lake.
La flexibilitat inherent als data lakes permet als professionals de dades adoptar l'enfocament de "carregar les dades primer i fer preguntes després", expandint així les possibilitats en àrees com business intelligence, anàlisi predictiva, desenvolupament d'aplicacions i altres iniciatives basades en dades. Aquest canvi representa una nova era en la gestió de dades, obrint horitzons en l'era de la presa de decisions àgil i impulsada per dades.
Què és un cloud data lake?
Un cloud data lake —data lake en el núvol— és un repositori de dades centralitzat que permet a les organitzacions emmagatzemar una gran quantitat de dades estructurades, semiestructurades i no estructurades a qualsevol escala. Està construït sobre serveis d'emmagatzematge en el núvol, i, per tant, és altament escalable, rendible i capaç de gestionar grans volums de dades en diversos formats, com a text, imatges, vídeos, etc. A diferència de les dades emmagatzemades en un data warehouse, les dades emmagatzemades en un data lake solen processar-se mitjançant l'aproximació ELT, per la qual cosa no es modifiquen o processen fins que es necessiten. Això proporciona una major flexibilitat als equips d'anàlisis i ciència de dades, que no necessiten realitzar transformacions en totes les dades abans d'emmagatzemar-les.
Per a explicar-ho de manera senzilla, ens remuntarem al nom dels data lakes. Tal com el nom indica, un data lake és com un gran llac que recull informació de molts llocs diferents, com ara rius que flueixen des de diverses fonts. A diferència dels data marts (estanys de dades), que s'utilitzen per a propòsits específics, com a finances o recursos humans, on les dades estan organitzades per endavant per a facilitar la cerca, un data lake cerca una mica més semblant a la naturalesa caòtica i diversa dels rius.
En lloc de tenir un esquema rígid i predefinit, com una base de dades tradicional, un data lake té la capacitat d'emmagatzemar una àmplia varietat de dades tal com es presenten, sense forçar-los a un format particular. Aquest enfocament permet que el llac de dades contingui dades organitzades, semiestructurados i no estructurats, oferint així un terreny més fèrtil perquè els professionals explorin i analitzin la informació de manera més lliure i creativa. A més, mentre que el processament de les dades en un data warehouse sol partir de l'enfocament ETL, en un cloud data lake és habitual apostar per un enfocament ELT.
En resum, podríem dir que un "cloud data lake" és com un gran llac virtual que recopila informació de diferents fonts, oferint a les persones un lloc ampli i flexible per a explorar i analitzar dades de manera més oberta i sense restriccions.
Característiques clau d'un cloud data lake:
- Escalabilitat: Els data lakes en el núvol poden ampliar-se o reduir-se fàcilment segons el volum de dades, assegurant que puguin adaptar-se a conjunts de dades en creixement.
- Rendibilitat: Els data lakes en el núvol aprofiten models de preus de pagament per ús, permetent a les organitzacions pagar només pels recursos d'emmagatzematge i processament que utilitzen.
- Flexibilitat: Admeten diversos tipus i estructures de dades, la qual cosa permet a les empreses ingerir i emmagatzemar dades en el seu format natiu sense necessitat d'esquemes predefinits.
- Integració: Els data lakes en el núvol s'integren perfectament amb diverses eines d'anàlisis, marcs d'aprenentatge automàtic i altres serveis en el núvol, fomentant un ecosistema de dades integral.
- Capacitats Analítiques: Els usuaris poden realitzar anàlisis avançades, exploració de dades i machine learning directament en les dades dins del data lake en el núvol.
- Seguretat i Compliment: Els proveïdors del núvol ofereixen sòlides mesures de seguretat i certificacions de compliment per a garantir la protecció i privacitat de les dades emmagatzemades en el data lake.
Cloud Data Warehouse vs Cloud Data Lake
La principal diferència entre un data lake i un data warehouse és que un data warehouse típicament s'estructura sobre una base de dades relacional —emmagatzema dades estructurades— i un data lake emmagatzema qualsevol tipus de dades —dades estructurades, semiestructurades o no estructurades—. El data lake s'usa per a tenir més capacitat, menys cost etc.
Mentre que els cloud data warehouses solen dissenyar-se i modelar-se per a un fi concret, els data lake no sempre tenen un cas d'ús predeterminat, la qual cosa ha contribuït a la transformació de ETL a ELT. La seva utilitat es fa evident més endavant, com quan els analistes i cientificos de dades duen a terme l'exploració de dades per a l'enginyeria de característiques, visualització de dades, desenvolupament de models predictius, etc.
Quins requisits ha de complir un un cloud data lake?
Per a ser una solució d'integració cloud realment valuosa, un data lake ha d'incorporar un conjunt integral d'eines que revelin el contingut dins del data lake, identifiquin els usuaris de les dades i els seus patrons d'ús, a més d'oferir garanties sòlides de seguretat.
D'altra banda, és fonamental que el cloud data lake tingui capacitats per a:
- Permetre l'emmagatzematge de dades en els seus formats originals
- Facilitar l'exploració intuïtiva de dades per part dels usuaris
- Automatitzar tasques de gestió de dades rutinàries
- Donar suport a una àmplia varietat de casos d'ús i càrregues de treball, com l'intercanvi modern de dades.
- Integrar múltiples fluxos de dades amb diferents freqüències, sense imposar càrregues excessives als equips d'enginyeria de dades responsables de construir aquests fluxos de dades, i sense restriccions d'emmagatzematge o rendiment.
Per a abordar aquestes necessitats, les companyies de programari s'han bolcat en la creació de cloud data lakes moderns: repositoris de dades construïts en el núvol que permeten organitzar dades estructurades, semiestructurades i no estructurades en les seves formes originals, ja sigui dins del propi data lake o en un servei extern d'emmagatzematge d'objectes.
Amb una arquitectura de software apropiada, aquests data lakes proporcionen una capacitat i escalabilitat pràcticament il·limitades per a l'emmagatzematge i processament de dades que es requereixi, facilitant l'extracció d'informació valuosa, l'obtenció de valor de les dades i la identificació de noves oportunitats de negoci.
L'era del data lakehouse
Cloud Data warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
En els últims anys, ha sorgit una tendència en auge que proporciona una nova manera d'organitzar i gestionar les dades en el núvol: l'arquitectura Medallion. Aquesta arquitectura cloud no només s'alinea amb els requisits de flexibilitat de les empreses, sinó que també destaca per confluir amb els esforços de data quality.
L'auge de l'arquitectura medallion, a la vegada, ha suposat l'aparició d'un nou magatzem de dades en el núvol conegut com data lakehouse., una nova solució que combina les millors característiques del data warehouse i el data lake per a abordar les limitacions i complexitats que presenten aquests dos enfocaments.
Què és un data lakehouse?
Un data lakehouse és una evolució dels conceptes de data lake i data warehouse, i se situa com un terme intermedi que busca combinar els avantatges de tots dos enfocaments. En l'arquitectura Medallion, aquest concepte es manifesta com una solució integral per a gestionar dades en tota la seva diversitat i proporcionar una plataforma unificada per a diverses necessitats d'anàlisis i processament de dades.
El datalakehouse ha sorgit quan l'avanç tecnològic ha permès als proveïdors de programari dissenyar un sistema innovador que compagina les estructures de dades i funcions de gestió de dades d'un data warehouse amb el tipus d'emmagatzematge d'objectes de baix cost utilitzat en els data lakes. Aquest enfocament representa una reimaginació dels magatzems de dades en el món modern, aprofitant l'emmagatzematge econòmic i altament de confiança ofert pels magatzems d'objectes.
El gran avantatge d'un data lakehouse és que pot emmagatzemar qualsevol tipus de dades, tant dades estructurades com no estructurades, però integrant les funcionalitats de modelatge de dades d'un data warehouse. La tecnologia darrere d'un data lakehouse permet realitzar consultes i manipulacions en les dades de manera àgil i ràpida com en un data warehouse.
Un data lakehouse integra la flexibilitat i capacitat d'emmagatzematge massiu d'un data lake amb l'estructura organitzativa i les capacitats analítiques d'un data warehouse. Bàsicament, el gran valor del datalakehouse és que té la capacitat d'emmagatzemar dades tant dades estructurades, com semiestructurades i no estructurades. D'aquesta manera, permet emmagatzemar dades en la seva forma bruta, tal com ho faria un data lake, però també introdueix capes d'organització i estructuració per a facilitar l'anàlisi i la consulta eficients, característiques més comunament associades amb un data warehouse.
- Data warehouse: Emmagatzema dades estructurades, cosa que implica que els científics i analistes de dades han de processar i estructurar les dades abans d'emmagatzemar-los. Això implica un important treball de previsió a l'hora de decidir quines dades s'emmagatzemen, com s'estructuraran i quins seran els seus casos d'ús.
- Data lake: Generalment utilitzat per a emmagatzemar dades semiestructurades o no estructurades.
- Data Lakehouse: Es construeix sota una infraestructura de data lake però integra les funcionalitats d'un data warehouse, per la qual cosa els científics i analistes de dades poden emmagatzemar dades estructurades, semiestructurades i no estructurades, evitant així la necessitat de decidir què es farà amb les dades abans d'emmagatzemar-les.
Data governance en infraestructures cloud
Malgrat tots els avantatges ja mencionats del cloud data lakehouse, és necessari recordar que qualsevol tipus de magatzem de dades en el núvol requereix de la implementació de polítiques de data governance per a garantir l'ús eficient de les dades, la seva protecció i el compliment de les normes reguladores en matèria de protecció de dades.
La definició de polítiques i mesures de data governance també ajuda a garantir la qualitat de les dades, establint estàndard i evitant inconsistències que poden suposar problemes en el futur.
Així mateix, controlar l'accés i els rols en entorns de núvol col·laboratius és essencial per a prevenir accessos no autoritzats i assegurar la integritat de la informació.
Conclusió
En resum, l'evolució de les infraestructures i magatzems de dades en el núvol reflecteix la creixent necessitat de les empreses de gestionar dades de manera més eficient i flexible. Des de la migració de dades al núvol fins a l'adopció d'enfocaments com els data lakes i data warehouses en el núvol, les organitzacions busquen solucions que s'ajustin a les seves demandes canviants.
Per això, en els últims anys, ha sorgit una nova manera d'emmagatzemar les dades: l'enfocament data lakehouse, que combina les característiques del data warehouse i el data lake. Aquest enfocament híbrid permet una gestió més eficient i una anàlisi més profunda de les dades, obrint noves oportunitats de negoci i millorant la presa de decisions basada en dades.
