¿Qué Es Un Lago De Datos Y Cómo Funciona?  Esto Es Lo Que Necesitas Saber

¿Qué es un lago de datos y cómo funciona? Esto es lo que necesitas saber


Desde las decisiones corporativas hasta la investigación científica, Grandes datos Afecta a todos. Además, el auge de la IA y el aprendizaje automático (ML) ha aumentado considerablemente el valor del big data, abriendo la puerta a descubrimientos y avances antes inimaginables. El crecimiento esperado del tamaño del mercado mundial de análisis de big data desde 348.21 mil millones de dólares para 2024 pone de relieve la importancia de los datos en el mundo actual. 924,39 mil millones de dólares en 2032. Y, en medio de esta revolución de los datos, Casa del lago de datos Ha surgido como una poderosa solución para gestionar y analizar grandes cantidades de datos. Destacando su creciente popularidad, Hemanta Banerjee de Rackspace Technology dijo en 2023 anunciado «El año del lago de datos».. Pero ¿qué es exactamente un lago de datos? ¿Cómo funciona y cómo lo utilizan los profesionales de la información? Vamos al pueblo, al pueblo, al pueblo, al pueblo, al pueblo, al pueblo Mira la mosca.

Data Lake House es una arquitectura de datos moderna que combina las mejores características de los lagos de datos y los almacenes de datos para abordar de manera efectiva los desafíos que presentan estas dos soluciones de datos. Entonces, ¿qué pasa con el almacenamiento de datos vs. Casa del lago de datosEs importante conocer los tres tipos. Arquitectura de datos.

1. Almacenamiento de datos

A Almacenamiento de datos Es un sistema de almacenamiento centralizado diseñado para análisis de datos y aplicaciones de inteligencia empresarial. Para explicarlo, almacena una gran cantidad de datos estructurados organizados en tablas con patrones predefinidos. Este marco permite realizar consultas e informes eficientes utilizando SQL. Los almacenes de datos recopilan datos de múltiples fuentes, como bases de datos de transacciones, y los organizan en una infraestructura de bases de datos relacionales. Si bien están optimizados para operaciones de lectura intensa, pueden resultar costosos y limitados al manejar únicamente datos estructurados. Y esta limitación crea desafíos a la hora de tratar con diferentes formatos y grandes dimensiones. Grandes datos.

2. Lago de datos

Un lago de datos almacena grandes cantidades de datos sin procesar de forma nativa. Maneja datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, proporcionando flexibilidad y extensibilidad. Construidos sobre plataformas de almacenamiento de bajo costo como Amazon S3 y Google Cloud Storage, los lagos de datos pueden manejar grandes volúmenes de datos. Sin embargo, a menudo enfrentan problemas relacionados con la calidad de los datos, la gobernanza y la gestión de transacciones. Estos desafíos surgen porque los lagos de datos carecen de funciones sólidas de gestión de datos, lo que dificulta mantener la coherencia y la calidad de los datos.

3. Casa del lago de datos

La casa del lago de la información, moderna y mixta. Arquitectura de datosCombina la flexibilidad y escalabilidad de los lagos de datos con una gestión sólida de datos y transacciones de almacén de datos ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad). Puede almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que lo hace versátil para diferentes tipos de datos. Por ejemplo, Data Lake House utiliza formatos de archivo abiertos y de acceso directo, como Apache Parquet y ORC, para facilitar el almacenamiento y la recuperación de datos eficientes. Los lagos de datos creados en plataformas en la nube como Amazon S3, Google Cloud Storage y Microsoft Azure Blob Storage ofrecen soluciones convenientes y de bajo costo para la gestión de big data. Admiten análisis avanzados y aprendizaje automático, abordando las debilidades tanto de los lagos como de los almacenes de datos.

Ahora, para decirlo de manera más sucinta, aquí hay un cuadro comparativo. Almacén de datos versus lago de datos:

CaracterísticasDate LakehouseAlmacén de datosTipos de datosEstructurado, semiestructurado, no estructurado.EstructuradoCosto de almacenamientoBajo (almacenamiento de objetos en la nube)Alto (optimizado para datos estructurados)Procesamiento de datosAdmite datos por lotes y en streamingPrincipalmente proceso por lotesCapacidad de tamañoAlto, debido a la separación entre almacenamiento y computación.Moderado, arquitectónicamente limitadoAnálisisBI (Inteligencia Empresarial), IA, MLBIFlexibilidadAlto, admite varios formatos de datos.Requiere diseños mínimos y predefinidos.

1. Gestión integrada de datos

Data Lake House combina las capacidades de almacenamiento de datos y lago de datos para proporcionar una solución de gestión de datos unificada. Por lo tanto, los equipos de datos pueden acceder a datos estructurados y no estructurados desde una única plataforma. Esta integración elimina la necesidad de mantener sistemas separados, lo que reduce la complejidad y los costos operativos.

2. Rendimiento mejorado

Los nuevos diseños de motores de consulta permiten la ejecución de SQL de alto rendimiento en lagos de datos, lo que permite Casa del lago de datos Arquitectura. Tecnologías como el almacenamiento en caché de datos nuevos en RAM/SSD y la implementación vectorizada en CPU modernas garantizan que incluso las bases de datos grandes se procesen de manera eficiente. Así, el procesamiento de datos se vuelve más rápido y eficiente, facilitando el análisis en tiempo real.

3. Soporte para datos en tiempo real

Los lagos de datos admiten la transmisión de E/S, lo que permite el procesamiento de datos en tiempo real. Esta capacidad es fundamental para las aplicaciones modernas que dependen de información actualizada para la toma de decisiones. De hecho, al admitir la recepción en tiempo real, un data lake house puede manejar flujos continuos de datos, lo cual es cada vez más importante para una variedad de industrias. Por tanto, las empresas pueden responder más rápidamente a la nueva información, mejorando los procesos de toma de decisiones.

4. Fácil acceso a los datos

Los formatos de datos abiertos como Parquet facilitan a los científicos e ingenieros de datos el acceso y el uso de los datos almacenados en Casa del lago de datos. Por ejemplo, herramientas como Pandas, TensorFlow y PyTorch pueden interactuar directamente con estos formatos. Por lo tanto, esto simplifica los flujos de trabajo de datos, permitiendo un análisis rápido y flexible.

5. Gestión de datos mejorada

de Casa del lago de datos La arquitectura incluye capas de metadatos que proporcionan funciones de gestión sólidas, incluidas transacciones compatibles con ACID, aplicación de diseño y validación de datos. Es importante destacar que estas características garantizan la integridad y la calidad de los datos, que son esenciales para un análisis confiable. Por lo tanto, las organizaciones pueden mantener altos estándares de calidad de datos mientras utilizan conjuntos de datos grandes y diversos.

Hay cinco capas de casas del lago. Arquitectura de datos:

1. Insertar capa

La capa de inteligencia recopila datos de diversas fuentes y los convierte a un formato adecuado para su almacenamiento y análisis en un lago de datos. Esta capa se comunica con fuentes internas y externas, lo que garantiza un flujo fluido de datos hacia el sistema. Como resultado, la información de diferentes fuentes se puede integrar de manera eficiente.

2. Capa de almacenamiento

En esta capa, los datos se almacenan en formatos de archivo de código abierto, como Parquet u Optimized Row Columnar (ORC). Básicamente, una casa de lago de datos utiliza el almacenamiento de objetos en la nube para almacenar diferentes tipos de datos de manera rentable. Esta solución de almacenamiento proporciona la escalabilidad y flexibilidad necesarias para manejar big data.

3. Capa de metadatos

La capa de metadatos organiza los datos dentro del lago de datos. Por ejemplo, proporciona funciones como transacciones ACID, almacenamiento en caché e indexación de archivos, esenciales para una recuperación y gestión eficiente de datos. Esta capa permite la gestión de datos mediante la implementación de esquemas y el soporte de capacidades de auditoría de datos. De este modo, las organizaciones pueden ejercer control sobre la calidad e integridad de los datos.

4. Capa API

La capa API dentro del lago de datos aumenta la eficiencia operativa y permite análisis avanzados. Por ejemplo, admite una variedad de bibliotecas y lenguajes de programación, lo que brinda a los científicos e ingenieros de datos la flexibilidad de utilizar sus herramientas preferidas. Por lo tanto, esta flexibilidad facilita diversas funciones analíticas y flujos de trabajo.

5. Capa de consumo de datos

Esta capa aloja aplicaciones y herramientas de cliente para funciones de análisis. Los usuarios dentro de una organización pueden acceder al lago de datos para realizar tareas de inteligencia empresarial, visualización de datos y aprendizaje automático, maximizando así el valor de los datos almacenados. Por lo tanto, la base de datos mejora el desempeño organizacional general al respaldar diversas actividades basadas en datos.

1. Procesamiento de datos acelerado

Con la arquitectura Data Lake House, los científicos de datos pueden acceder y procesar rápidamente cantidades masivas de datos. La compatibilidad con formatos de datos abiertos y motores de consulta avanzados significa que los datos están listos para el análisis, lo que reduce el tiempo de preparación de los mismos. De esta manera, los científicos pueden centrarse más en encontrar ideas y procesar datos, acelerando así el flujo de trabajo general de procesamiento de datos.

2. Capacidades mejoradas de aprendizaje automático

Una casa de lago de datos admite datos estructurados y no estructurados, lo que la convierte en un entorno ideal para el aprendizaje automático. Por ejemplo, los científicos de datos pueden utilizar herramientas como TensorFlow y PyTorch directamente sobre los datos almacenados en un lago de datos, lo que facilita el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático. Esta versatilidad permite aplicaciones de aprendizaje automático complejas y diversas, lo que permite que las capacidades universales de la arquitectura de datos admitan análisis avanzados.

3. Repetibilidad mejorada

Funciones como el historial de auditoría y el viaje en el tiempo mejoran la reproducibilidad de los experimentos de aprendizaje automático. Por lo tanto, los científicos de datos pueden rastrear los cambios y volver a versiones anteriores de conjuntos de datos, asegurando que sus modelos se basen en datos consistentes y confiables. Esta capacidad es fundamental para mantener la integridad y confiabilidad de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, ya que permite una repetibilidad y validación precisas de los resultados.

4. Análisis en tiempo real

Otra ventaja es que la capacidad de manejar datos en tiempo real permite el análisis en tiempo real. Esta es una característica crítica para las aplicaciones modernas. Por ejemplo, los científicos de datos pueden crear modelos que respondan a datos reales y proporcionen información procesable de inmediato. Esta capacidad de procesamiento en tiempo real es importante para aplicaciones que requieren decisiones en tiempo real, como detección de fraude, sistemas de recomendación y modelos de precios dinámicos.

5. Rentabilidad

El uso de almacenamiento de objetos en la nube de bajo costo reduce el costo general de administración de datos de una casa de lago de datos. Esta rentabilidad permite a los científicos de datos trabajar con grandes conjuntos de datos sin preocuparse por los costos típicamente asociados con los sistemas de almacenamiento de datos tradicionales. Como resultado, las organizaciones asignan más recursos a la innovación y la infraestructura, maximizando el retorno de la inversión.

En resumen, un Casa del lago de datos Combinando la flexibilidad de los lagos de datos con las sólidas funciones de gestión de datos de los almacenes de datos. Admite diferentes tipos de datos, aumenta el rendimiento y facilita análisis avanzados y aprendizaje automático. Por lo tanto, este enfoque integrado agiliza el procesamiento de datos, garantiza la integridad de los datos y proporciona rentabilidad, lo que lo convierte en una herramienta esencial para la gestión. Grandes datos.

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