Descripción: Un Data Lakehouse es una plataforma unificada que combina los beneficios de los data lakes y los data warehouses, permitiendo a las organizaciones almacenar, gestionar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Esta arquitectura se caracteriza por su capacidad para manejar tanto datos estructurados como no estructurados, lo que facilita el acceso y la integración de información proveniente de diversas fuentes. A diferencia de los data warehouses, que requieren un esquema predefinido y un proceso de ETL (Extracción, Transformación y Carga) riguroso, los data lakehouses permiten la ingestión de datos en su forma original, lo que proporciona mayor flexibilidad y agilidad en el análisis. Además, incorporan características de gobernanza y seguridad que son esenciales para el manejo de datos sensibles. La combinación de estas características permite a las empresas realizar análisis avanzados, como machine learning y análisis en tiempo real, sin la necesidad de mover datos entre diferentes sistemas. En resumen, el Data Lakehouse representa una evolución en la forma en que las organizaciones gestionan sus datos, ofreciendo una solución integral que optimiza tanto el almacenamiento como el análisis de información.
Historia: El concepto de Data Lakehouse comenzó a ganar popularidad a mediados de la década de 2010, cuando las organizaciones comenzaron a buscar soluciones que combinaran la flexibilidad de los data lakes con la estructura y el rendimiento de los data warehouses. En 2019, Databricks introdujo el término ‘lakehouse’ para describir su enfoque de arquitectura de datos, que permitía a las empresas aprovechar lo mejor de ambos mundos. Desde entonces, varias plataformas han adoptado este modelo, impulsando su adopción en el mercado.
Usos: Los Data Lakehouses se utilizan principalmente para análisis de datos, machine learning, y almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Permiten a las organizaciones realizar análisis en tiempo real y ejecutar modelos de inteligencia artificial sin la necesidad de mover datos entre diferentes sistemas. También son útiles para la integración de datos de diversas fuentes, facilitando la creación de informes y dashboards interactivos.
Ejemplos: Un ejemplo de Data Lakehouse es la plataforma Delta Lake de Databricks, que permite a las empresas gestionar datos en un entorno unificado. Otro ejemplo es Snowflake, que ha incorporado características de lakehouse en su arquitectura para ofrecer una solución de análisis de datos más flexible y eficiente.
