Al momento de nominar una bloque de datos, siempre existe el interrogante de implementar un marisma de datos (Alberca de datos) o un almacén de datos (Almacén de datos), ya que cada una de estas soluciones cuentan con pros y contras. Entonces, con el fin de obtener lo mejor de los dos mundos, nace una nueva bloque denominada Alberca de datos.
Un Data Lakehouse hace narración a la fusión entre los Data Lakes y los Data Warehouses, proporcionando una opción más completa y capaz para el almacenamiento y el examen de la información empresarial. Anteriormente, los Data Lakes se destacaban por su capacidad para juntar grandes volúmenes de datos en su estado bruto, permitiendo una exploración ágil y flexible. Sin bloqueo, esta emancipación podía dificultar la mandato de datos estructurados y su examen capaz.
Con la progreso de los lagos de datos, estos desafíos se están superando ya que ahora, los datos almacenados en un Data Lakehouse tienen la delantera de tener una capa de sucursal y control adicional. Se pueden aplicar esquemas y estructuras para organizar los datos de forma más coherente, facilitando su comprensión y examen.
Por otra parte, se implementan prácticas y herramientas de gobernanza de datos que permiten respaldar la calidad, seguridad y el cumplimiento normativo. Un ejemplo de esto es la opción Catálogo de Unity de Databricks, con la que puedes organizar tus conjuntos de datos con etiquetas, metadatos y descripciones detalladas. Lo que facilita la búsqueda y comprensión de los datos ya su vez promueve la colaboración entre los miembros del equipo.
Este enfoque híbrido les permite a las organizaciones usar la flexibilidad y escalabilidad de los lagos de datos, al mismo tiempo que aprovechan la estructura y el control de los almacenes de datos (Data Warehouse). Los equipos de examen pueden ceder a información crítica de forma más rápida, ya que los datos están disponibles en su forma cruda y se pueden variar según sea necesario. Esto agiliza el proceso de toma de decisiones y fomenta la innovación.
Por otra parte, la progreso de los lagos de datos proporciona una saco sólida para la integración de tecnologías emergentes, como el enseñanza instintivo y la inteligencia sintético. Estas tecnologías ahora pueden ejecutar directamente sobre los datos almacenados en un Data Lakehouse, lo que acelera el descubrimiento de conocimientos y la extracción de información valiosa.
En esquema, esta transformación de los lagos de datos es un paso crucial cerca de el futuro de la mandato y examen de datos, combinando las fortalezas de los Data Lakes y los Data Warehouses, ofreciendo una plataforma integral y ágil para el almacenamiento, procesamiento y examen. de datos. Con esta progreso, las organizaciones pueden impulsar la innovación, tomar decisiones más informadas, con viejo celeridad y desbloquear todo el potencial de sus datos.